银行大数据平台厂商
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。
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银行大数据平台
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

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银行大数据平台的建设
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

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国内主流大数据平台厂商
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
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

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大数据平台厂商有哪些?
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
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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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金融、医疗知识图谱平台
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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...

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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...

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...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
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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。...

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分布式隐私计算平台
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