价格便宜的数据中台
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数据中台标准
数据中台标准涉及多个方面,包括数据中台的建设、运营、技术规范等。以下是一些重要的数据中台标准和规范:数据标准数据格式统一:数据中台内的数据应具有统一的格式。编码规则一致:对于数据中的编码,如产品编码没有缺失必要的信息,如客户订单信息应包含产品名称、数量、价格等;一致性强调数据在不同系统或不同阶段的一致,如产品价格在销售系统和财务系统中应保持一致;时效性则关注数据是否及时更新,如库存数据应实时反映。数据服务标准接口规范标准:接口定义清晰:数据中台提供的数据服务接口应具有清晰的定义,包括接口的功能、请求参数、返回格式。接口兼容性与版本管理:保证接口的兼容性,当接口需要更新时,要考虑对现有调用者的影响、客户编码等,需要有一致的规则。可以参考国际标准编码或企业自定义但全企业统一的编码方式。数据字典规范:建立规范的数据字典,对数据中台中的数据元素进行详细定义。数据字典包括数据项的名称、含义、数据管理员、数据分析师、业务用户等)可以访问的数据范围和操作权限(如数据查询、数据修改、数据删除)。数据加密与脱敏:对敏感数据(如用户个人信息、企业商业机密)进行加密处理,在存储和传输过程中确保数据的保密性。

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数据中台,业务中台
提供给业务中台,支持业务决策和创新。典型业务用例动态价格计算:在机票预订和滴滴打车等业务中,业务中台调用数据中台的动态价格计算模型,根据用户情况实时计算价格。技术融合数据中台与业务中台的技术融合数据数据中台定义数据中台是一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台,旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务,从而帮助企业更好地进行数字化转型。它通过对企业特有的业务模式和组织架构整合,以一套完整的数据产品,为企业构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。核心能力数据中台需要具备以下四个核心能力:数据汇聚整合:整合多样的数据源,进行数据治理,确保数据的完整性、准确性和管理:整合企业内部各业务系统的数据,形成统一的数据视图。数据分析与决策支持:提供数据分析工具和模型,支持业务决策。数据驱动的业务创新:通过数据挖掘和机器学习,发现新的业务机会。业务中台定义业务中台是企业实现和跟踪,确保订单逻辑的一致性。客户管理:整合客户信息,提供统一的客户视图,支持客户关系管理。营销活动:支持多渠道营销活动的策划和执行,提升营销效果。数据中台与业务中台的关系互相支持业务中台生成数据

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数据中台搭建成本
数据中台搭建成本在数字化转型的浪潮中,数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台,正受到越来越多企业的关注。然而,企业在决定搭建数据中台时,往往对成本构成缺乏清晰认识。本文将系统分析数据中台搭建的主要成本构成,帮助企业在预算规划时做出更明智的决策。一、数据中台搭建的主要成本构成数据中台的搭建成本可分为前期投入和持续运营两大部分。前期投入主要包括技术基础设施、软件许可、系统集成和人力资源。系统集成是将各类数据源、应用系统与数据中台对接的过程,这部分工作往往需要专业团队完成,成本不容忽视。人力资源成本则涵盖项目规划、系统开发、测试验证等环节的技术人员投入,特别是具备数据架构、大数据处理等专业技能的人才,其人力成本相对较高。持续运营成本包括数据维护、系统升级、人员培训等长期支出。数据维护涉及数据清洗、质量监控等日常工作;系统升级则需适应业务变化和技术演进;人员培训确保团队能够熟练使用数据中台间接成本,考虑三年到五年的长期运营支出。同时,明确数据中台的预期价值,建立投入产出评估机制,确保投资回报率符合预期。数据中台建设不是一蹴而就的项目,而是持续演进的过程。企业应充分认识其成本构成,制定

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数据中台报价
数据中台报价:理解成本构成与价值回报在数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业提高数据价值的重要基础设施。不同于传统的数据仓库或BI系统,数据中台是一个集数据采集、治理、分析和服务于一体的平台化解决方案。当企业考虑建设数据中台时,报价问题往往成为决策的关键因素之一。数据中台的成本构成数据中台的报价通常由多个模块组成,主要包括基础架构成本、软件许可费用、实施服务费用和后期运维费用四个方面。基础架构报价的关键因素数据中台的报价受多种因素影响。数据规模是最直接的变量,日均处理数据量从TB级到PB级的差异会导致硬件需求和软件授权费用显著不同。业务复杂度同样重要。如果企业需要对接数十个异构系统,实现软件许可成本低,但需要更多技术人力投入;商业产品虽然前期投入较高,但可能降低长期运维成本。部署方式上,公有云、私有云或混合云的不同选择也会带来成本结构的差异。如何评估报价合理性面对数据中台的报价,企业能导致成本失控。经验丰富的供应商通常会提供分阶段实施建议,平衡短期见效与长期规划。隐性成本也需要特别关注。数据中台建设可能涉及原有系统改造、数据标准重构、人员培训等衍生投入,这些不在核心报价中但会影响

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业务中台,数据中台,AI中台
深度剖析业务中台、数据中台、AI中台:数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中,越来越多的企业意识到,要想在激烈的市场竞争中脱颖而出,仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作,为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台:企业的数据“智慧大脑”(一)概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储,并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛,让数据在企业内部自由流通,为企业决策提供有力的数据支持。比如,一家制造业企业的数据中台,整合了生产数据、销售数据、供应链数据等,通过对这些数据的深度分析,企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘:运用大数据分析技术,从海量数据中挖掘出有价值的信息,为企业提供决策依据,如预测市场趋势、发现潜在客户等。(三)典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据,数据中台可以建立风险评估模型,实时监控客户的信用风险,为信贷审批、风险预警等提供数据支持,有效降低金融风险。三、AI中台:企业的“智能助手”(一)概念与定义AI

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数据中台实施费用
数据中台实施费用在数字化转型浪潮中,数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台,正受到越来越多企业的关注。然而,许多企业在考虑建设数据中台时,首先面临的问题就是实施费用。数据中台的建设成本并非一个简单的数字,而是由多种因素共同决定的复杂体系。数据中台费用构成数据中台的实施费用通常可以分为几个主要部分。首先是软件许可费用,这部分取决于所选技术方案的开源或商业性质。开源软件虽然免去了许可费用升级扩容费用。影响成本的关键因素数据中台实施费用的高低受多种因素影响。企业数据规模是最直接的变量,数据量越大,所需的存储和计算资源自然越多。业务复杂性也至关重要,涉及的业务线越多、数据关联关系越复杂,减少对外部服务的依赖,不仅能降低实施阶段的成本,也有助于控制后续运维支出。投资回报考量在评估数据中台实施费用时,企业不应只看到支出,更要考虑潜在回报。一个设计良好的数据中台能够打破数据孤岛,提升数据一致性,为各业务部门提供统一、准确的数据视图。这不仅能减少重复建设和维护成本,更能通过数据驱动决策带来业务价值。数据中台还能显著提高数据分析效率,缩短从数据到洞察的时间,使企业能够更快响应市场变化。此外

数据中台、业务中台、技术中台的关系是什么?在当今数字化转型的浪潮中,"中台"概念已成为企业架构设计的热门话题。数据中台、业务中台和技术中台作为三大核心中台类型,它们之间既有明确分工,又相互关联,共同构成了企业数字化能力的基石。中台概念的起源与本质中台战略的兴起源于对传统企业IT架构问题的反思。过去,企业信息系统往往采用"烟囱式"建设模式,各个业务系统独立开发,导致功能重复、数据孤岛、资源浪费等变化;后台则包含稳定的核心系统和基础设施,变化成本高。中台在这两者之间起到了缓冲和赋能的作用,既保持了前台的敏捷性,又避免了后台的频繁改动。三大中台的核心定位数据中台专注于企业数据的全生命周期管理。它不是一个简单的数据仓库或大数据平台,而是包含了数据采集、存储、治理、加工、服务化等完整链条的数据能力中心。数据中台的核心价值在于打破数据壁垒,实现数据资产化,让数据能够有效、安全地在全企业范围内流动和使用研发效率,让开发人员可以专注于业务逻辑而非底层技术细节。三者之间的协同关系这三大中台构成了一个层次分明的能力体系。技术中台处于底层,为数据中台和业务中台提供基础技术支持;业务中台和数据中台位于中间层

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业务中台、数据中台和技术中台
业务中台、数据中台和技术中台是企业数字化转型中的关键概念,它们各自承担着不同的职责和功能。以下是业务中台、数据中台和技术中台的定义和区别:定义与功能差异数据中台:定义:数据中台主要聚焦于数据的整合资产。功能:数据整合与资产化:整合分散的数据,进行清洗、转换等处理,将数据转化为资产。数据服务提供:以服务的形式向业务中台、前台应用等提供数据。比如,提供用户画像数据查询服务,方便业务系统获取用户的偏好、消费习惯等信息用于精准营销。数据洞察与挖掘:利用数据挖掘、机器学习等技术,从数据中发现潜在价值。业务中台:定义:业务中台是企业业务能力的共享平台,是对企业核心业务流程中通用的业务能力进行抽象、整合。技术标准化与治理:推动企业内技术标准化,规定技术组件的使用规范、接口标准等。相互关系与协作方式数据中台与业务中台:数据供给关系:数据中台为业务中台提供数据支持。业务中台的业务组件在运行过程中需要数据来驱动,如订单管理组件需要用户数据、商品数据等,这些数据由数据中台提供。业务反馈优化:业务中台的业务运行数据反馈给数据中台,用于数据的优化和更新。协同创新:两者协同助力业务创新。例如,在开发新的营销业务

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业务中台,数据中台,AI中台
业务中台,数据中台和AI中台是什么?业务中台:是公司业务的集中化管理平台,通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务,帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台:是企业数据的集中化管理平台,通过统一数据的存储、管理、分析和应用,提升数据的价值和利用率,支持业务决策和创新。AI中台:是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台,通过整合各类人工智能算法、工具和平台,提供一站式的开发、测试、应用和维护服务,促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心,侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点,侧重于数据资产的管理、共享,信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上,采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务,包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题,数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题,AI中台则是为满足企业的数据智能化应用
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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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金融、医疗知识图谱平台
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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...