建筑领域大数据平台

建筑业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环建议：强化数据分析能力：在数字化时代，数据是拥有决定力的宝贵资产。建筑企业需要收集、处理、分析大量的数据，以便更好地解决生产管理过程中的问题，优化生产线，降低生产成本，提升竞争力，制定经济方案和分析营销策略等。加速数字化创新研究：在建筑业的数字化转型升级过程中，加速数字化创新研究是十分重要的，可以帮助企业推动信息革命和技术创新。转变驱动方向：建筑企业需要转变驱动方向，从过去的“业务驱动”向“数据，完成数字化转型。建筑业的数字化转型需要从思想上、认知上真正理解数字化转型的意义和方法，转变企业全员数字思维，特别是中高级管理人员的认知，构建能支持业务创新的技术平台体系，支撑业务精益管理。星环科技助力随着科技的不断发展和应用，建筑业也开始逐渐走向数字化转型，以提高效率、降低成本、优化设计、提高施工质量等方面的能力，达到更高水平的发展。建筑业数字化转型是未来的发展趋势，以下是建筑业进行数字化转型的

大管理体系，加速推动某电器企业数字化转型。为实现数字化转型目标，某电器企业希望与星环科技的合作，构建统一的大数据平台，掌控企业的运营情况；建立公司级综合度量指标体系，统一度量口径、业务目标和交流语言综合性治理为基础，建立有效的组织保障及制度保障，重点围绕IT治理体系和信息安全体系开展管控建设，为开展大数据平台建设、推动数据治理工作的基础保障支撑。解决方案某电器企业基于星环科技企业级一站式大数据综合平台TDH作为技术平台底座，搭建了统一的大数据异构存储平台，提升多模数据存储能力，为数据治理保障和应用建设提供支撑。治理保障层面，某电器企业基于TDH大数据基础平台，对19个业务系统进行数据归集和质量检查；标准化构建统一的企业信息模型，实现主题数据的融合；收集并统一公司各业务部门核心指标。后依托于大数据平台和治理保障体系，某电器企业构建了园区智慧大屏、综合度量平台和质量追溯应用，同时进行了业务报告和点焊预警两个创新场景的尝试。1.园区智慧大屏基于大数据基础平台TDH和任务调度工具Workflow，实时抓取生产线的工艺设备数据，并进行微批融合，构建园区大屏展示图，实时了解园区车辆及人员进出、产

，就像工厂的安保系统。三、建设大数据平台需要哪些技术？建设大数据平台需要一系列先进的技术工具：Hadoop：大数据领域的"瑞士军刀"，提供分布式存储和计算能力。Spark：快速的数据处理引擎，可以处理建筑工具，帮助我们搭建起稳固的大数据平台。四、如何建设大数据平台？建设大数据平台就像建造一座大厦，需要循序渐进：1.打好地基：搭建硬件环境，部署基础软件。2.搭建框架：实现数据采集、存储、计算等核心大数据基础平台建设方案：让数据为你所用在这个信息爆炸的时代，数据就像一座座金矿，蕴含着巨大的价值。但如何开采这些"金矿"？这就需要一座"现代化矿山"——大数据基础平台。本文将带你了解这座"矿山"的建设方案。一、为什么要建设大数据平台？想象一下，你是一家大型超市的老板。每天，收银系统会产生销售数据，监控系统会产生客流数据，会员系统会产生消费行为数据。这些数据分散在各个系统中，就像散落的珍珠，无法发挥最大价值。大数据基础平台就像一根线，把这些珍珠串成一条价值连城的项链。它能够整合各类数据，提供强大的计算和分析能力，帮助我们发现数据背后的规律，做出更明智的决策。二、大数据平台是如何工作的？大数据

金融大数据平台是金融机构利用大数据技术构建的，用于整合、存储、分析金融领域海量数据的综合性平台。数据来源与采集内部数据：包括金融机构自身业务系统产生的数据，如银行的存贷款业务数据、证券交易数据、保险，及时进行精准营销推送。客户服务与关系管理：利用大数据平台分析客户反馈数据（如投诉内容、咨询记录等），及时了解客户需求和不满之处，优化服务流程和产品设计，提高客户服务质量。通过对客户生命周期数据的分析，便于后续分析。数据集成组件负责将来自不同数据源的数据整合到一起，解决数据的异构性问题。采用大数据处理框架对海量金融数据进行批量处理或实时处理，如计算风险指标、统计交易活跃度等。数据分析层：提供丰富的来，便于管理人员和业务人员理解和使用。应用场景风险管理：信用风险评估是重要应用之一。通过整合客户的信用历史、财务状况、交易行为等多维度数据，利用大数据分析模型更准确地评估客户的信用风险，为信贷决策提供理赔数据等。这些数据涵盖客户基本信息、账户信息、交易记录、资金流向等多个方面，通过数据接口或ETL工具进行采集。外部数据：从外部获取的数据，如宏观经济数据、行业数据、信用数据以及社交媒体数据。平台

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。2.平台架构与功能能源大数据平台通常包括以下几个层次：基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术场景能源资源的探索与开发：利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析，提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输：利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用大数据分析对能源消费

建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于服务通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

能源大数据平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。数据来源与采集能源生产数据：来自煤炭、石油、天然气等传统能源生产企业，以及太阳能、风能、水能、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。关键技术物联网技术：通过在能源设备上安装传感器，实现设备与平台的互联互通，实时采集设备数据，为能源管理和监控提供数据支持。大数据技术：具备处理海量、多源等可再生能源发电设施，涵盖能源产量、生产设备运行参数等。能源消费数据：包括工业、商业、居民等不同领域的能源消耗数据，如用电量、用气量、耗油量等，通过智能电表、燃气表等设备采集。能源市场数据：涉及能源价格、能源交易等方面的数据，反映能源市场的供需关系和价格波动情况。能源设备数据：能源生产、传输、分配和使用过程中各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。平台架构与功能基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。2.平台架构与功能能源大数据平台通常包括以下几个层次：基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术运行效率等。4.应用场景能源资源的探索与开发：利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析，提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输：利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用

大数据技术平台有哪些？大数据技术平台是当今信息技术领域的重要组成部分，它为企业、科研机构和政府部门提供了处理海量数据的能力。随着数据量的爆炸式增长，各类大数据平台应运而生，满足不同场景下的数据处理需求。本文将介绍几类主流的大数据技术平台及其特点。分布式存储与计算平台分布式架构是大数据处理的基础，这类平台通过将数据和计算任务分散到多台服务器上，实现了横向扩展能力。最典型的代表是开源分布式文件系统元数据管理、数据质量监控、数据血缘追踪等功能，帮助组织建立完善的数据治理体系。一些平台还内置了数据目录和搜索功能，方便用户发现和理解企业内的数据资产。云原生大数据平台云计算的发展催生了新一代云原生大数据平台。这类平台充分利用了云计算的弹性、可扩展性和按需付费特性，减少了企业使用大数据技术的门槛。它们通常以服务形式提供，用户无需关心底层基础设施的维护。云原生平台往往采用容器化和微服务架构，支持快速部署和灵活扩展。它们与云存储、身份认证、监控告警等云服务深度集成，提供了开箱即用的体验。同时，这些平台也开始支持混合云和多云部署模式，满足不同企业的IT策略需求。大数据技术平台种类繁多，各有侧重。企业在

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。

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技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。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。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。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。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

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...

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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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...

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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...