金融信息大数据平台

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，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，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。平台数据库。数据仓库用于整合和存储经过清洗、转换后的金融数据，为数据分析提供统一的数据视图。数据处理层：运用数据清洗工具去除数据中的噪声、错误和重复信息，保证数据质量。通过数据转换操作将不同格式的数据标准化

在金融行业竞争日益激烈的当下，精准营销成为金融机构脱颖而出的关键。金融大数据平台凭借其强大的数据处理和分析能力，助力金融机构构建全方位、立体的客户画像，实现精准营销。通过整合客户的基本信息，如年龄、性别金融机构提供了更为精准、高效的风险识别、评估和管理手段，如同为金融机构的运营保驾护航。在信用风险评估方面，大数据平台打破了传统依赖单一信用报告和有限个人信息的局限，整合多维度数据。除了客户的基本财务信息外金融大数据平台是什么？金融大数据平台，是一种集成了大数据技术与金融业务的综合性系统，通过对海量金融数据的收集、存储、处理和分析，为金融机构提供全方位的数据支持和决策依据。它是金融行业数字化转型的核心驱动力，犹如金融机构的“智慧大脑”，助力其在复杂多变的市场环境中精准把握机遇，有效防范风险。从构成组件来看，金融大数据平台包含多个关键部分。数据采集组件负责从各类数据源收集数据，这些数据源广泛且多样学习、深度学习等先进算法，挖掘数据中的潜在模式和关联，为金融决策提供有价值的洞察。在金融行业中，金融大数据平台占据着举足轻重的地位。它是金融机构提升竞争力的关键利器，通过对客户数据的深度分析，金融

金融多模大数据平台是指基于大数据技术和金融业务需求，集成多种模型和算法的金融数据分析平台。通过采集、存储、处理、分析和应用金融数据，为金融机构和投资者提供数据洞察、决策支持和风险管理等服务。金融多模大数据平台的应用范围广泛，包括金融市场监管、风险管理、投资决策、产品创新等领域。通过利用大数据分析和模型算法，平台可以帮助金融机构提升风险控制能力、提高投资效益，提供更准确的决策支持。星环科技金融行业多模大数据平台解决方案依托大数据基础平台TDH为金融用户提供数据仓库、AI建模、图计算、数据管控等个性化的大数据应用基础资源服务。该平台对基础资源环境进行集约化管理，实现一个多模平台提供离线计算、数据金融机构在计算、存储资源的投入以及日常运维投入。星环多模大数据平台已经替代Oracle、IBMDB2、Teradata、CDH、HDP、Elasticsearch等，支持X86和ARM混合架构部署，可实现平滑迁移和升级替代。该方案在SQL兼容性、分布式事务、数据处理性能、多模型数据处理、部署与运维等维度上进行了技术创新，具备技术先进性。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，依托大数据与云基础平台

大数据金融服务平台是一种企业级、分布式、开放、统一的大数据平台，它包括数据接入、数据存储、数据处理、数据分析及数据服务相关组件。这种平台的总体目标是帮助金融机构更高效、更快速地完成金融大数据应用的开发、部署和管理，从以交易为中心转向以数据为中心，以应对更多维、更大量、更实时的数据和互联网业务的挑战。以下是大数据金融服务平台的一些关键功能和特征：数据采集与清洗：平台能够从多个来源采集数据，并进行清洗以提高数据质量。风险管理与信用评估：利用大数据分析和机器学习技术，金融机构可以整合客户的行为、财务、社交数据，建立全面的风险管理模型，实现精准的信用评估。智能投顾与资产管理：数据分析帮助智能投顾平台智能化的客户服务工具，提升客户满意度和使用频率。金融产品创新：金融机构通过数据洞察，基于客户需求和市场趋势创新金融产品，例如结合大数据和人工智能推出动态定价的贷款产品或个性化的保险服务。反洗钱与合规管理：通过大数据技术，金融机构能够实时监测和分析海量的交易数据，识别异常交易模式，防范洗钱活动，并确保符合国际和本地法规。供应链金融：数据分析帮助金融机构为供应链中的中小企业提供金融服务，基于交易数据和物流

大数据金融是指通过对海量金融数据的采集、存储、处理、分析和应用，挖掘数据中蕴含的价值，为金融机构提供决策支持和创新服务，提升金融效率和风险管理水平的一种金融模式。数据来源客户数据：包括客户的基本信息数据的分析和预测能力。区块链技术的结合：区块链技术的去中心化、不可篡改等特性与大数据金融相结合，可提高金融数据的安全性和可信度，优化金融交易流程。跨界合作与生态建设：金融机构将与科技企业、互联网平台等：来自社交平台的用户言论、互动信息等，可反映公众对金融产品的看法和市场情绪。物联网数据：通过物联网设备收集的与金融相关的数据，如智能穿戴设备记录的用户健康数据可用于保险定价等。特点数据量大：金融领域每天和决策支持，优化投资组合，提高投资收益。保险领域：利用大数据分析客户的风险特征、理赔记录等，实现保险产品的精准定价，提高风险评估的准确性，同时优化理赔流程，提升客户满意度。金融监管：监管机构通过对金融机构上报的大量数据进行分析，实时监测金融市场的运行情况，及时发现和防范金融风险，维护金融稳定。发展趋势与人工智能的深度融合：人工智能技术如深度学习、强化学习等将在大数据金融中得到更广泛应用，进一步提升金融

江苏农信立足自身实际，加大对云计算、大数据、人工智能、5G等技术的研究和应用，建立大数据DAAS应用平台，实现普惠金融创新与实践。星环科技基于容器的智能大数据云平台TranswarpDataCloud(TDC)为其提供强大的存储计算能力，加速农村金融机构数字化转型进程。通过大数据DAAS应用平台的建设，实现了各租户之间的资源、数据、应用、组件的完全隔离，为各农商行提供了一整套大数据基础平台和大数据应用解决方案，切实有效的提高了农商行大数据应用和分析能力。

大数据平台技术（BigDataPlatform）是指一种用于管理、处理和分析大规模数据的软件工具和技术体系。大数据平台技术可以帮助企业、机构等把海量的数据转化为有用的信息，探索数据之间的关系，从而存储可以在海量数据中快速定位数据，提供高效的数据查询和处理速度。大数据分析技术：分析技术是大数据平台技术核心的部分之一，因为它可以从海量的数据中提取有价值的信息。常用的分析技术包括数据挖掘、机器学习需要用到可视化和报告技术这些术可以把分析结果呈现为信息图表或报告，帮助用户更好地理解数据。以表格和图表的形式进行可视化，能够帮助用户更快速地理解数据思维发现，从而更好地决策。大数据平台技术集成了数据库、分布式计算、存储、分析和可视化工具等多种技术，能够有效地帮助企业和其他机构处理和管理海量数据，并能够在分析数据后生成有用的信息和见解。大数据平台技术已经成为支持各种业务的重要技术架构之一，成为企业做出更明智的决策。大数据平台技包含了多种技术，包括数据库、分布式计算存储、分析和可视化工具等。数据库技术：大数据平台技术中的数据库技术能够有效地管理和存储海量的数据。与传统数据库不同的是，大数据平台技术

金融大数据分析是指通过收集、整合、存储和分析海量的金融相关数据，以获取有价值的信息和洞察，从而支持金融机构的决策、风险管理、客户服务等业务活动的过程。以下是金融大数据分析的一些主要方面和应用：客户以利用大数据分析客户的多维度数据，如交易流水、社交媒体活动、网络行为等，更全面地评估客户的信用风险，提高信用评估的准确性和可靠性，降低违约风险。市场风险预测：收集和分析海量的金融市场数据，包括股票、债券、外汇分析客户画像构建：通过整合客户的基本信息、交易记录、浏览行为、社交媒体数据等多维度数据，运用数据分析技术描绘出客户的详细特征和偏好，包括客户的年龄、性别、收入水平、风险偏好、消费习惯等，为精准营销和、大宗商品等市场的价格、成交量、波动性等数据，运用时间序列分析、机器学习等技术预测市场趋势和风险，帮助金融机构制定合理的投资策略和风险控制措施。操作风险监控：通过对金融机构内部的业务流程数据、交易数据个性化服务提供依据。客户细分：根据客户的特征和行为模式将客户划分为不同的群体，如高净值客户、活跃交易客户、潜在流失客户等，以便金融机构针对不同群体制定差异化的营销策略和服务方案。客户流失预测：利用机器学习

大数据风控平台：金融行业的“安全卫士”揭开大数据风控平台的神秘面纱（一）定义与原理大数据风控平台，是一种融合了先进信息技术与创新风险管理理念的智能系统，它借助大数据技术，全面收集、整合和深入分析海量特征学习能力和对复杂数据的处理能力，在大数据风控领域也得到了越来越广泛的应用。实时计算：在金融业务中，风险状况瞬息万变，需要大数据风控平台具备实时计算能力，能够对实时产生的数据进行快速处理和分析以根据不同的特征条件进行层层判断，最终得出风险评估结果。这些模型会根据新的数据不断进行优化和调整，以提高预测的准确性和可靠性。（二）关键技术数据采集与整合：大数据风控平台需要从众多数据源获取数据，包括金融机构内部的业务系统、第三方数据提供商、互联网平台等。这些数据源的数据格式和标准各不相同，数据采集技术需要具备强大的兼容性和适应性，能够将不同类型的数据进行收集和整合。数据清洗：原始数据中常常包含噪声能够准确反映用户风险状况的特征向量。这一过程包括特征选择和特征构建。特征选择是从众多原始特征中挑选出对风险评估最有影响的特征，去除冗余和无关特征，提高模型的训练效率和准确性。建模算法：建模算法是大数据风

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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、...

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...

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...

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...