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。

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

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

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...

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...