保险资管数据中台

，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的全面、准确、及时的数据支持，助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台为保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为保险数仓提供全面的数据支持。在保险，传统的数据管理方式难以实现有效的整合。大数据平台通过其强大的数据集成工具和技术，能够从各种数据源中抽取数据，并对数据进行清洗、转换和加载（ETL），将其整合到保险数仓中。例如，通过使用ETL工具，可以将来自不同数据库的结构化数据进行抽取和转换，使其符合保险数仓的数据格式和标准；通过使用数据采集工具，可以实时采集来自日志文件、传感器等非结构化数据，并将其传输到保险数仓中进行处理。高效的数据处理与分析

数据中台定位为数据资产中心与服务提供者，聚焦数据整合等形成资产并提供服务，重点在数据处理与服务，架构涵盖采集到服务层，为企业带来数据资产增值与决策助力；业务中台是业务能力共享平台，侧重核心业务流程通用能力整合，核心是业务逻辑与服务提供，由多业务服务组件构成，提升业务敏捷性与创新力，二者在定位、处理重点、架构层次和价值体现方面均存在明显区别。数据中台：定位为企业的数据资产中心和数据服务提供者。它主要聚焦于数据的整合、加工、治理和共享，将企业内外部的各种数据汇聚起来，通过清洗、转换、分析等一系列操作，形成高质量的数据资产业务中台：是企业业务能力的共享平台，定位在业务层面。它侧重于对企业核心业务流程中重复、通用的业务能力进行抽象、整合和沉淀。数据与业务处理重点不同数据中台：重点是数据处理和数据服务。在数据处理方面，会进行深度的数据挖掘、机器学习等复杂操作，以挖掘数据中的潜在价值。例如，通过获取数据来制定个性化营销活动。业务中台：核心是业务逻辑的实现和业务服务的提供。它将业务功能封装成独立的服务组件，这些组件可以被前台业务应用快速调用。架构层次区别数据中台：架构通常包括数据采集层、存储层

背景信息，辅助风险评估。交易监测与分析：建立实时交易监测机制，对资管产品的各类交易数据进行实时采集、分析和预警。运用多种分析模型和算法，如规则引擎、聚类分析、关联分析等，识别异常交易行为，及时发现潜在的在金融监管日益严格以及信创产业蓬勃发展的大背景下，资管公司迫切需要构建一套符合信创标准的反洗钱系统。此系统旨在严格遵循国家反洗钱相关法律法规要求，利用先进的信息技术手段，高效识别、监测和分析各类洗钱、数据库、中间件等基础架构，以及安全防护、数据分析等关键组件，实现技术体系的自主可控。高效性：具备强大的数据处理和分析能力，能够快速响应海量交易数据的实时监测和分析需求，及时发现潜在的洗钱风险，提高反洗钱工作效率。准确性：运用先进的算法和模型，对交易数据进行精准筛选和分析，降低误报率和漏报率，为反洗钱调查提供可靠的线索和依据。可扩展性：系统架构设计应具备良好的扩展性，能够适应公司业务规模的不断扩大和监管要求的动态变化，方便后续功能模块的添加和升级。系统架构设计基础设施层：基于信创标准，选用国产服务器构建稳定的硬件计算平台，为系统提供强大的计算能力。同数据存储层：采用国产数据库产品，实现对海量客户信息

提供了强有力的解决方案，其核心使命便是让数据真正用起来，释放数据的巨大价值。数据中台通过对企业内外部多源异构数据进行采集、汇聚、整合与治理，构建起企业统一的数据资产中心。它打破了部门之间的数据壁垒在当今数字化时代，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。然而，许多企业在数据利用方面面临诸多困境，数据往往分散存储于各个业务系统中，形成数据孤岛，难以被充分挖掘和有效运用。数据中台的出现，为解决这些问题从数据中台获取所需的数据支持，实现数据的跨部门共享与复用。在数据中台的架构下，数据不再仅仅是原始的、未经加工的信息，而是经过一系列数据处理与分析流程，转化为具有高度价值的数据服务。数据中台具备强大的被业务系统调用，极大地提高了业务创新与决策的效率。数据中台还强调数据治理的重要性。它建立了完善的数据质量管理体系，从数据的源头抓起，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等进行严格把控与持续监控。通过制定统一的数据标准与规范，确保不同来源的数据能够在数据中台内实现无缝对接与融合，为数据的有效利用提供坚实保障。此外，数据中台在数据安全方面也采取了一系列措施，如数据加密、访问权限控制等，防止数据泄露与

交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁、智能驾驶、保险、金融等多个场景，为汽车企业、服务供商和用户带来更好的体验和效益。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车售后服务和客户关系管理：利用汽车行业数据中台，可以跟踪和分析车辆售后服务数据、客户反馈数据、保养记录等，为汽车厂商和售后服务提供商提供客户满意度评估、定制个性化服务、预测和预防故障等功能，提升客户忠诚度和

提供了一种灵活、高效的数据管理解决方案，正在成为推动企业数字化转型的核心引擎。数据中台PaaS的基本概念数据中台PaaS是一种基于云计算技术的数据管理平台服务，它将数据采集、存储、处理、分析和应用等数据中台PaaS：企业数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的战略资源。如何高效管理和利用海量数据，成为企业面临的重要课题。数据中台PaaS（平台即服务）应运而生，为企业能力以服务的形式提供给企业用户。与传统的本地化数据管理系统不同，数据中台PaaS采用云原生架构，具有弹性扩展、按需使用、快速部署等特点。这种服务模式的核心价值在于，它能够将企业分散在各个业务系统中的数据资产进行统一整合，形成标准化的数据服务体系，从而打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享共用。企业无需投入大量资金自建基础设施，只需通过订阅服务即可获得强大的数据处理能力。数据中台PaaS的关键能力现代数据中台PaaS通常具备几项关键能力。首先是数据集成能力，它能够连接企业内外各种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统、API接口等，实现数据的实时或批量采集。其次是数据开发能力，提供

客户资金安全。保险行业利用数据中台实现精准定价和个性化产品设计。通过分析历史理赔数据、客户画像和外部数据源，保险公司可以更准确地评估风险，开发符合不同客户群体需求的保险产品。制造业制造业正经历着数数据中台应用在哪些行业中在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，数据已成为企业核心的资产之一。数据中台作为一种新兴的数据管理和服务体系，正在各行各业展现出强大的应用价值。本文将介绍数据中台在不同行业中的应用情况，帮助读者了解这一技术如何赋能产业升级。零售与电商行业零售行业是数据中台应用较为广泛的领域之一。在这个消费者需求日益个性化的时代，零售企业需要通过数据洞察消费者行为，实现精准营销。数据中台能够整合线上线下多渠道的消费数据，包括购买记录、浏览行为、会员信息等，构建完整的用户画像。通过数据中台，零售商可以分析商品销售趋势，优化库存管理，减少滞销和缺货现象。在促销活动期间，数据中台能够实时监控销售数据，快速调整营销策略。此外，基于地理位置的数据分析还能帮助实体店铺优化选址和布局。电商平台则利用数据中台实现个性化推荐，提高转化率。通过分析用户的搜索、点击、收藏、加购等行为数据，平台可以为每位用户

开源数据中台是指基于开源技术构建的数据管理平台，它为企业提供了一种经济实惠且高效的数据管理解决方案。特点灵活性与可定制性：开源的特性允许用户根据自身业务需求对数据中台进行定制和扩展，能够更好地适应了广泛的测试和验证，具备较高的安全性和稳定性。开源社区能够及时修复和更新问题，为数据中台的安全运行提供有力保障。良好的生态系统：开源的开放性和透明性使得数据中台能够与其他系统和工具无缝集成，形成完整的不同行业和企业的特殊数据管理要求。成本优势：开源技术通常是免费获取和使用的，这大大降低了企业的投入成本。并且开源社区的活跃性保证了其持续更新和维护，为企业提供了更好的支持。安全性与稳定性：开源技术经过数据管理生态系统，为企业提供更多的选择和灵活性。应用场景数据分析与洞察：帮助企业整合和处理各类数据，提供实时和离线的数据分析功能，支持企业快速生成报表和洞察数据背后的业务信息，以便做出更明智的决策。数据仓库建设：构建统一的数据仓库，将来自多个数据源的数据进行汇聚、清洗、转换和存储，为企业的数据分析和决策提供可靠的数据基础，提高数据的一致性和准确性。数据服务化：以服务的形式将数据提供给企业内部的各个

能力开放给各个业务场景使用。除了技术架构，数据中台还需要配套的数据治理体系。这包括数据质量管理、元数据管理、数据安全管控等方面。只有建立了完善的治理机制，才能确保数据的准确性、一致性和安全性，让数据真正数据中台构建：数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的企业数据架构理念，正逐渐成为推动数字化转型的核心引擎。数据中台的概念与价值数据中台是指将企业内部分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化，形成统一的数据资产层，并通过服务化的方式为前端业务提供数据支撑的中间平台。它既不是简单的数据仓库升级，也不是单纯的技术平台，而是一种组织数据、管理数据和应用数据的方法论体系。数据中台的核心价值在于打破"数据孤岛"，实现数据的互联互通。传统企业中，数据往往分散在不同部门、不同系统中，难以形成合力。数据中台通过统一的数据标准和接口，使数据能够在全企业范围内流动和共享，大幅提高数据利用效率。数据中台的关键构成一个完整的数据中台通常包含几个关键组成部分。数据集成层负责从各个业务系统抽取数据

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...