大数据挖掘是什么意思

大语言模型是什么意思？大语言模型是通过深度学习技术，在大规模文本语料库上训练而成的人工智能模型。这些模型具备对自然语言进行理解、生成和处理的能力，并能够在各种任务中表现出较高的水平。大语言模型可以。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。理解人类的自然语言输入，并根据输入内容生成语义上相关的输出。通过学习大量的文本数据，大语言模型可以获得对语言结构、语法、语义等方面的深入理解。大语言模型在各类自然语言处理任务中都可以发挥作用，比如机器翻译、文本摘要、问答系统等。能够帮助人们解决复杂的语言问题，提供相关的信息和见解，甚至可以进行对话交流。大语言模型的基本原理是通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。大语言模型在训练过程中会对大量的文本数据进行学习和抽象，从而可以生成具有逻辑和连贯性的语言输出。大语言模型需要收集和整理大规模的数据集来进行训练，以保证模型能够有较好的泛化能力。星环科技大模型训练工具，帮助

湖仓一体是什么意思在当今数据驱动的时代，企业和组织每天都会产生海量的数据。如何高效存储、管理和分析这些数据，成为技术领域的重要课题。近年来，“湖仓一体”这一概念逐渐流行，成为数据架构设计中的热门话题。那么，湖仓一体究竟是什么意思？它又能解决哪些问题呢？数据湖与数据仓库的起源要理解湖仓一体，首先需要了解数据湖和数据仓库的概念。数据仓库是一种传统的数据存储和分析架构，主要用于存储结构化数据。它的设计，可以容纳结构化、半结构化甚至非结构化数据，比如文本、图像、日志文件等。数据湖的优势在于其“原始存储”理念，数据在存入时无需预先定义模式，这使得它非常适合大数据和机器学习场景。然而，数据湖的灵活性也带来目标是支持复杂的查询和分析任务，通常采用严格的模式（Schema）定义，确保数据的一致性和准确性。数据仓库适合处理高度规范化的业务数据，比如销售记录、财务报表等。而数据湖则是一种更为灵活的存储方式探索。于是，湖仓一体（Lakehouse）的概念应运而生。湖仓一体是一种新型的数据架构，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，提供统一的数据管理平台。简单来说，湖仓一体是在数据湖的基础上，引入了数据仓库的

数据要素是什么意思？数据要素，是指能够产生经济效益的数据资源。这些数据资源在数字经济时代具有重要的价值，是数字化经济决策的基础，也是企业竞争力的重要组成部分。数据要素市场的发展数据要素市场是将尚未中产生的价值。数据要素的经济价值在数据要素市场中，数据可以作为劳动对象或工具，被挖掘出价值、使用其价值，为数据所有者带来终的经济效益。如今数据的充分挖掘和有效利用，优化了资源配置和使用效率，改变了人们生产、生活和消费模式，与百姓生活息息相关，渗透到了各行各业。完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程。这个过程包括数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块。这些模块相互关联，共同推动数据要素的流通与利用，实现数据在流动

大数据中台是什么意思？在当今数字化时代，数据已经成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。大数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正在被越来越多的企业所关注和采用。那么，究竟什么是大数据中台？它又能为企业带来哪些价值呢？大数据中台的基本概念大数据中台是指位于企业前台业务系统和后台数据仓库之间的一个中间层，它通过对企业各类数据进行统一采集、存储接入方式，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。数据存储与计算层是大数据中台的基础设施，提供海量数据的存储和计算能力。这一层通常采用分布式存储和计算框架，能够快速处理PB级别的数据。数据开发与治理层是大数据中台的核心，包括数据清洗、转换、建模、质量监控等环节。这一层确保数据的准确性、一致性和可用性，为上层应用提供高质量的数据资产。数据服务层将处理好的数据以API、数据集、报表等形式提供给业务、处理和分析，形成标准化的数据服务能力，为前端业务应用提供快速、灵活的数据支撑。简单来说，大数据中台就像是一个数据加工厂，将原始数据转化为可以直接被业务使用的数据产品和服务。与传统的企业数据架构相比

大模型是什么意思？大模型(LargeLanguageModels)是指基于深度学习技，通过使用巨量的语言数据进行训练，构建出具有数十亿、甚至万亿级别参数的自然语言处理模型。这些模型可以用于自然语言人工制定的规则或者现有语言数据的规律，很难适应语言多样性、灵活性和复杂性的挑战。而大模型则利用深度学习算法，将语言处理问题看作是一种具有隐含结构和层次特征的序列建模问题，可以自动地学习语言中的规律模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。理解、生成等多种任务，并在某些领域的任务上达到了与人类相当或甚至更好表现。近年来，随着计算资源、语言数据、深度学习算法的不断提升，大模型在自然语言处理领引起了广泛关注和研究。这些模型的训练和应用需要大量、特征和模式，并快速适应新的语言数据和任务。大模型在自然语言生成、自动问答、语音识别、机器翻译等多个领域的任务中都已取得了显著的成果。它们不仅在性能上超越了传统的方法和小模型，而且也极大地降低了自然语言

数据资产入表是什么意思？数据资产入表指的是将企业或组织所拥有的各种数据资源，包括但不限于客户信息、销售数据、财务数据、生产等，纳入到资产管理体系中进行有效管理和利用的过程。其目的在于确保企业或组织对数据资产的价值认知、管理和保护。数据资产入表能够从资产角度揭示数据资源的经济价值，提供信息标准，数字经济发展提供动力。将数据资产入表后，企业可以更好地管理数据获取、存储、处理、共享和使用，提高数据的可靠性、准确性和安全性。此外，入表还会提升企业的信用评级和融资能力，进而提高企业在资本市场的核心竞争力。通过入表，企业的财务报表质量将大幅提高，进而提升数据资产密集型企业的估值，有利于相关产业链的发展。同时，入表将显化数据资源的价值，提高企业对数据资产的重视程度，激活数据市场主体的积性，增强数据流通意愿，进一步促进数字经济的展。

数据归集是什么意思在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。如何有效地收集、整理和利用这些数据，成为各行各业关注的焦点。其中，"数据归集"作为一个关键环节，扮演着重要的角色。那么，究竟什么是数据归集？它为何如此重要？又是如何运作的呢？数据归集，简单来说，就是将来自不同来源、不同格式的数据进行收集、整理和集中存储的过程。它不同于简单的数据收集，而是强调对分散数据的系统性整合。数据归集的主要目的是打破数据孤岛，将原本孤立存在的信息汇聚到一个统一的平台或系统中，为后续的数据分析和应用奠定基础。例如，一家全国性零售企业可能需要将各地门店的销售数据、库存数据和客户反馈数据进行归集，才能全面了解业务状况。数据归集的过程通常包括几个关键步骤。首先是数据识别，确定需要归集哪些数据以及这些数据的来源。其次是数据抽取，从各个源头获取所需数据。然后是数据转换，将不同格式的数据统一为标准形式。接着是数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据等问题。此外，还有数据加载，将处理好的数据存入目标系统。整个过程可能会循环进行，以确保数据的时效性和准确性。数据归集在各行各业都有广泛应用。在金融领域，银行

图数据库是什么意思在信息技术飞速发展的今天，我们每天都会产生海量的数据，这些数据之间往往存在着复杂的关联关系。为了有效管理和分析这些关系数据，图数据库应运而生，并逐渐成为数据库领域的一个重要分支。基本概念图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库将数据存储为节点和边的形式，而不是表格。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的关系。这种直观的表现方式使得图数据库在处理复杂关系时具有天然优势。图数据库的核心在于它以图论为数学基础。在图论中，图是由顶点（节点）和连接这些顶点的边组成的结构。图数据库将这一数学概念直接应用于数据存储和查询中。主要特点图数据库的显著特点是它以关系为中心的设计理念。在传统数据库中，查询复杂关系往往需要多次连接操作，性能会随着关系复杂度的增加而急剧下降。而图数据库通过直接存储关系，使得关系查询变得高效且直观。这种数据即使在大规模数据集上也能保持高性能。应用场景图数据库在社交网络分析中表现出色。它可以高效地处理用户之间的复杂关系，实现好友推荐、影响力分析、社区发现等功能。通过图数据库，可以轻松回答诸如"朋友的朋友中谁

数据集成什么意思在当今信息爆炸的时代，各类组织和企业每天都会产生海量的数据。这些数据可能分散在不同的系统、数据库或应用程序中，格式各异，标准不一。如何将这些分散的数据有效地整合起来，使其能够协同。此外，数据仓库和数据湖也是数据集成的常见解决方案。数据仓库将不同来源的结构化数据按主题组织存储；数据湖则可以容纳结构化、半结构化和非结构化数据，为大数据分析提供支持。工作，为决策提供支持，这就涉及到一个重要的概念——数据集成。数据集成的基本概念数据集成是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行合并、转换和统一处理，形成一个一致、完整、可用的数据集的过程。简单来说，就是把"散落各处"的数据"拼凑"成一个有机整体，消除数据孤岛现象。数据集成的核心目标是实现数据的"一处采集，多处使用"，确保不同系统间的数据能够无缝流动和共享。通过数据集成，用户可以访问来自多个源头的信息，而不需要了解这些数据具体存储在何处或以何种形式存在。为什么需要数据集成随着信息化建设的深入，大多数组织都部署了多种业务系统，如客户关系管理系统、财务系统、人力资源系统等。这些系统往往由不同厂商

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...