银行大数据平台厂商

银行大数据平台是银行利用大数据技术构建的，用于整合、存储、处理和分析海量金融数据的综合性系统，旨在提升银行的业务效率、风险管理能力、客户服务水平以及创新能力。应用场景与价值体现客户营销与服务优化运营效率。金融创新驱动：基于大数据平台挖掘出的客户需求和市场趋势，银行可以创新金融产品和服务模式。例如，开发基于大数据的消费金融产品，根据客户的消费数据和信用状况，提供即时的小额消费贷款；探索智能投顾：通过大数据分析客户的交易行为、浏览记录、社交关系等多维度数据，深入了解客户需求和偏好，实现精准营销。例如，银行可以根据客户的消费习惯和资产状况，向其推荐个性化的金融产品，如信用卡升级、理财产品推荐等服务效率；利用大数据预测客户的资金需求和业务高峰时段，提前做好资金准备和系统资源调配，确保业务的平稳运行；同时，通过对业务流程数据的挖掘，发现流程中的瓶颈环节，进行流程再造和优化，降低运营成本，提高整体内部控制、优化业务流程等，减少操作风险事件的发生。运营效率提升：通过对银行内部运营数据的分析，优化业务流程和资源配置。例如，分析银行网点的客流量和业务办理效率，合理安排网点工作人员和营业时间，提高网点

1.银行大数据平台概述1.1发展背景随着金融科技的飞速发展，银行业务的数字化转型成为必然趋势。大数据技术的出现为银行提供了全新的机遇和挑战。银行大数据平台的建设是银行业应对数字化转型的关键举措之一越来越高，期望银行能够提供更加精准、便捷、个性化的金融产品和服务。大数据平台能够通过对客户数据的深度分析，实现精准营销和个性化服务。市场竞争加剧：金融科技公司的崛起加剧了金融市场的竞争。银行需要借助大数据平台提升自身的竞争力，通过数据驱动的决策优化业务流程、降低运营成本、提高客户满意度。监管要求严格化：金融监管机构对银行的风险管理和合规要求越来越高。大数据平台能够帮助银行更好地满足监管要求，通过实时监控和数据分析及时发现潜在风险，确保业务合规性。1.2重要性银行大数据平台在提升银行的运营效率、风险管理能力、客户服务水平和创新能力等方面具有重要意义。提升客户洞察力：通过对客户交易记录、行为数据、社交数据等多维度数据的分析，银行能够全面了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的产品和服务。优化风险管理：大数据平台能够整合银行内外部的各类数据，实时监控市场动态和客户风险状况。通过先进的数据

数字化建设的发展、完善，福建华通银行建立了基于星环科技大数据基础平台TDH的大数据中心，建立了诸多大数据应用，为银行业务发展提供数据支持。在数据大集中带来巨大优势的同时，也使风险大集中，如何应对和有效化解数据集中带来的风险？如何保证数据在各种灾难情况下的安全？如何保障业务连续性、维护银行声誉呢？星环科技基于自身的大数据平台数据备份恢复软件TOP-BAK，为福建华通银行搭建了大数据平台的灾备集群，保障系统金融是经济的核心，银行是国民经济的命脉。数据不丢失、业务不中断，是商业银行开展业务的两条红线，因此银行信息系统的灾备能力必须要满足业务连续性保障需求，达到灾难恢复等级要求和容灾建设的目标。随着

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台，它们在上手速度和业务贴合度方面具有优势，但可能缺乏跨行业扩展能力。在选择大数据平台厂商时，企业需要考虑多方面因素。数据规模和处理需求是基础考量点，不同平台在批处理、实时处理或混合负载方面的能力差异显著

江苏银行基础的大数据平台，它强调并不是有一个技术平台，而是强调行内行外各类数据进行有效整合，整合数据之上会做一些主题的甄别，也会做客户标签，指标层，为今后大数据应用打下坚实基础，所以这个品牌是融创智库商业银行来讲都是比较重点的问题，我们现在有这么多客户，以江苏银行为例子，我们2017年直销银行新增一千万客户，这么多客户如何激活，如何重复购买，我们设计了一个指南针的零售大数据营销平台。这个大数据营销平台【大数据在银行领域的应用】【演讲主题】大数据驱动智慧银行建设【演讲内容】江苏银行信息科技部总经理助理林凌向我们分享了江苏银行这些年来的大数据应用与实践。演讲内容主要包括以下五个方面：一、先发优势年要求必须有节奏开放各地政府的政府数据。党的十九大报告当中，习总书记指出着力加快建设实体经济，科技创新，现代金融和人力资源协同发展人力体系，推动互联网大数据人工智能和实体经济深度结合。江苏银行要紧跟新一代互联网大数据、人工智慧主体科技发展方向，抢占先机，并且以此为基础推动服务实体经济，推动进一步落地普惠金融。首先，江苏银行大数据应用领域起步比较早，从2014年开始确定利用大数据弯道超车战略目标

星环科技为北京银行信用卡中心建设的新一代大数据平台，满足用户实际和未来的发展需求，在以下四个方面取得成功经验：搭建了基础数据平台架构。结合北京银行信用卡中心基础IT设施情况及所采购的大数据产品，构建北京银行信用卡中心的大数据平台，处理上游系统的批量或者实时数据，包括批量数据的计算、存储，权限控制、批量数据与下游应用的对接，实时数据的接入、计算和下游应用的对接等。实现了数据的迁移和同步模块。项目对，制定数据分层及存储策略，并将上游提供的源文件保存在大数据平台上。建立了数据脱敏模块。项目主要是在大数据平台的关系型分析引擎Inceptor中，通过udf函数对数据脱敏，根据具体的要求对姓名、身份证、手机号、卡号等字段进行遮蔽性脱敏、格式化脱敏和一致性脱敏。脱敏后，保证原数据格式不变，对于需要关联的字段保证依旧可以关联等。完成实时数据模块。搭建实时数据平台，对接发卡系统，其中包括实时数据采集程序的开发、实时数据同步，实时应用开发。项目满足发卡数据的实时数据的接入和数据处理，满足业务在流式计算方面的数据需求，包括EventStore监听发卡系统的实时数据并接入、流式引擎计算。实时数据采集平台与卡

平台系统。随着新业务的发展，北京银行信用卡中心要求IT系统具备更强的数据存储、检索和持续的业务建模分析能力。为了满足未来业务发展对数据的需求，北京银行信用卡中心要求构建新一代大数据平台，更好实现各应用系统间数据和计算资源的共享，并支撑内外部数据的分析和挖掘应用，为数据中台建设打下基础。具体而言，北京银行信用卡中心的的新一代大数据中心的应用需求包括：针对批量业务，要求基于新一代大数据平台实现数据，接入行内消息平台（或构建在平台的内部消息队列后），能具备后期开发实时流处理业务的能力，包括实时仪表盘监控、实时报表等能力。解决方案依据北京银行信用卡中心的需求和未来对大数据平台的规划，星环科技为其科技大数据安全管理软件TDHguardian是平台的安全认证管理组件，可对组、角色、用户进行权限管控和对平台各个服务的使用权限控制。如下图所示，北京银行信用卡中心关于大数据平台的整体数据流转如下：北京银行信用卡中心大数据平台数据流转·数据源：北京银行信用卡中心的数据源来源于数据平台数据库和贴源系统，大数据平台提供数据接口，通过星环科技事件存储库EventStore接入实时数据；通过数据接口全量或定时

公司新闻近日讯，星环科技中标民生银行信用卡部项目，将为民生银行打造独有金融大数据平台，以期满足银行大数据平台需求，并解决金融大数据项目的诸多难题。银行信用卡部门的大数据项目的特点是数据分析功能复杂万并发的情况下，实现秒级响应，历史数据查询性能大幅提升.Hyperbase的SQL完整支持度也给用户的使用带来了大大的便利性。星环大数据平台满足了以上三点需求，解决了民生银行信用卡部过去数据量庞大，要求也特别高。星环大数据平台在民生信用卡部集中大数据分析平台中解决了几个关键需求。首先，信用卡中心的非现场审计业务顺利上线，该业务的SQL非常复杂，星环科技TranswarpDataHub平台具有对、迁移困难、处理速度慢的主要问题，为银行数据工作开辟了全新的道路。同时也是国内金融大数据选型的一项标志性案例。ANSISQL2003语法和PL/SQL过程语言扩展的完整支持，这成功帮助民生银行信用卡部实现非现场审计业务向Hadoop平台的迁移；其次，基于用户画像和机器学习算法的客户流失风控预警数据挖掘，具有算法

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...