知识共享平台架构设计公司

数据中台架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面和技术组件。以下是数据中台架构设计的关键要素和原则：功能定位：数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库确保数据质量、合规性和可信度的过程。在数据中台的架构设计中，应考虑数据治理的策略和实施机制。数据安全框架：确保数据中台具备安全和隐私保护措施，包括访问控制、数据加密、身份认证等。数据运营框架：对数据中台之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。架构分层：数据中台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。主要分为工具平台层、数据资产层、数据应用层。数据存储的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息。设计原则：数据中台的设计原则包括面向未来、需求驱动、面向个体、面向协作、面向变化、容错能力、数据发展的趋势。自助式分析和可视化：提供用户界面和工具，使用户能够方便地进行数据分析、报表生成和可视化展示。云原生技术和微服务架构：利用云原生技术和微服务架构来实现数据中台的弹性扩展、高可用性和灵活性。迭代

数据平台架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的集成、存储、计算、治理、安全等多个方面。以下是数据平台架构的一些关键组成部分和设计原则：分层架构：数据平台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。这种架构有助于实现敏捷开发和快速部署，同时降低对技术人才的需求，使得数据的使用成本更低。数据集成：数据集成是大数据平台的第一个环节，涉及到数据的采集、传输和加载。数据集成的效率和稳定性直接影响到业务方推送等。技术成熟稳定：选择技术时应考虑其成熟度和稳定性，以确保系统的可靠性。系统组合最小化：在设计数据平台时，应尽量减少系统组件的数量，以简化管理和降低成本。选型适度超前：在技术选型时，应适度考虑未来的技术发展趋势，以保持系统的前瞻性。对大数据平台的信任度。存储与计算：数据平台需要提供高效的数据存储和计算能力。这包括选择合适的存储引擎和计算引擎来处理大规模数据集。分布式调度：大数据平台需要分布式调度系统来管理和优化资源分配，确保数据处理任务的高效执行。查询分析：数据平台应提供强大的查询分析能力，支持复杂的数据分析和业务决策。数据治理：数据治理是提升数据价值的重要手段，包括元数据管理、数据血缘、数据资产管理等。数据安全：数据平台

直观地理解数据分析结果，并据此做出决策。在某些场景下，分析结果还会直接反馈到生产系统中，形成数据驱动的自动化闭环。架构设计的关键考量设计大数据平台架构时，需要综合考虑多种因素。可扩展性是首要考虑点，平台必须大数据平台架构在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展的核心资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据平台架构正是为解决这一问题而诞生的技术体系，它通过访问控制，确保只有授权用户才能接触特定数据。数据传输和存储过程中的加密、操作日志的完整记录、敏感数据的脱敏处理等都是必不可少的保护措施。大数据平台架构作为数据价值挖掘的基础设施，正在变得越来越智能和自动化。未来，它将继续减少数据使用的技术门槛，让更多组织能够从数据中获取洞察，推动数字化转型的深入发展。能够随着数据量的增长而线性扩展。这要求各组件都采用分布式设计，避免单点瓶颈。容错性同样重要，任何节点故障都不应导致数据丢失或服务中断。性能优化贯穿架构设计的始终。从数据分区策略到计算资源调度，从内存一系列精心设计的组件和流程，使组织能够从庞杂的数据中提取有价值的信息。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常由数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层四个主要部分构成。这四层相互协作，形成

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的

数据治理平台架构是一个涵盖数据治理各环节与功能的分层架构体系，通过多层面技术组件协作实现对企业数据的全面管理与优化，以下是一个概括性介绍：数据治理平台架构概述数据治理平台架构通常包括数据集成层、数据标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和规范性，通过数据标准管理工具，对数据进行标准化处理，提高数据的共享和交换能力。数据管控层：作为数据治理的核心，负责制定数据治理的策略

数据湖仓架构设计：构建高性能数据平台的最佳实践现代数据湖仓架构采用"三层两域"设计理念：基础层：存储采用分布式对象存储，支持EB级扩展，计算资源池化，支持按需分配，某互联网公司实测显示，该设计使存储成本降低60%。中间层：统一元数据服务实现数据资产化，多模计算引擎支持多样化负载，某政务平台通过此层将数据共享效率提升5倍。服务层：数据API网关支持快速服务化，自助分析工具降低使用门槛，某零售企业"：先构建基础平台（3-6个月），再扩展实时能力（6-12个月），最后完善AI支持（12-18个月）。某保险公司按此路径，最终实现日均处理PB级数据，支撑200+个业务场景。借此使业务部门数据获取时间从周级缩短至小时级，安全域贯穿三层架构，提供：细粒度访问控制（100+权限策略），数据脱敏加密（支持10+加密算法），完备的审计日志（满足等保要求），实施路径建议采用"三步走

数据仓库架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面的考虑。以下是一些关键点和最佳实践：分层架构设计：数据仓库通常采用分层架构，包括操作数据层（ODS）、数据仓库明细层（DWD）、数据仓库汇总层（DWS建设涉及的关键技术和工具包括ETL工具、数据仓库平台、数据建模工具和商业智能工具。实践：明确业务需求和目标、合理的数据建模、选择合适的技术架构和工具、持续优化与维护是数据仓库建设的最佳实践。未来发展趋势：数据仓库的发展趋势包括实时数据处理与分析能力的提升、向云计算架构的转型、智能化的数据分析功能等。保留历史数据，支持时间序列分析。数据的保留不仅能够追踪业务变化，还能帮助分析趋势和模式。面向用户的设计：数据仓库设计应考虑最终用户的需求，确保数据的可访问性和易用性。用户友好的界面和报表工具能提高业务用户的效率。性能优化：数据仓库的架构需要优化查询性能，支持快速的数据检索和分析。这包括使用适当的索引、分区和数据压缩技术。数据质量：确保数据的准确性和完整性是数据仓库的重要原则。数据清洗和验证过程应在数据加载前进行，以保证数据质量。可扩展性：随着业务需求的变化，数据仓库需要具备扩展能力，以支持新的数据源和增加的数据量。可扩展的架构能够适应未来的发展。安全性和隐私保护：数据仓库中存储了大量敏感信息

做数据中台的上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构，正在被越来越多的上市公司所重视生命周期。星环科技的数据中台实践星环科技的数据中台架构采用了分布式技术路线，能够处理海量多源异构数据。其核心组件包括数据集成工具、分布式数据库、实时计算引擎和数据科学平台等。这种架构设计既保证了系统的和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用，并以星环科技为例，分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台，它通过整合分散在各个业务系统中的数据互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域的数据进行整合，形成企业级的统一数据视图。这种整合不仅提高了数据的使用效率，也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上，提供数据中台解决方案的上市公司主要分为三类：一类是专注于大数据基础软件的企业，第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展的公司，第三类是互联网巨头旗下提供企业服务的子公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为防护能力设计和安全策略配置。流动监测：以业务流程为核心的动态监测，通过数据流动监测，动态掌控数据安全状态。风险分析：以行为分析为核心的风险管理，及时发现数据安全风险。数据治理与数据中台数据中台：作为

大数据平台的搭建与运维是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括架构设计、技术选型、性能优化、安全保障等。大数据平台架构大数据平台架构通常分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层步骤搭建大数据平台的关键步骤包括需求分析、数据架构设计、技术选型、平台搭建与部署、数据治理体系构建、开发与测试。这些步骤需要综合考虑数据架构、技术选型、系统设计及运营维护等多个方面。性能优化性能优化是。每一层都有其特定的功能和组件。例如，数据源层提供业务数据，数据采集层负责数据的采集和转换，大数据平台层负责数据的存储、处理和计算，数据仓库层进行数据的整合和分析，应用层则提供数据的可视化和应用。搭建大数据平台运维中的重要部分，包括数据存储优化、计算资源管理、查询优化、并行处理、数据预处理、使用高级分析工具和技术、监控与调优等。例如，选择合适的文件格式可以提高查询效率，资源调度和弹性伸缩可以确保任务高效分配和资源合理利用，而索引和缓存机制可以加快查询速度。安全保障大数据平台的安全建设需要考虑网络安全、身份认证、授权、审核和数据加密等多个方面。运维管理大数据运维包括对数据存储、处理、传输等方面

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...