高效的数据中台

随着大数据时代的到来，数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍如何实现高效可靠的数据中台。确定建设目标：企业在开展数据中台建设之前，需要先确定高效可靠的数据中台，需要建立清晰的数据架构。首先，明确数据源的来源，包括内部系统、外部数据接口等渠道；其次，建立数据仓库和数据集市，用于存储和管理数据；后，对数据进行分类、标准化和加工，以确保数据的高效可靠的数据中台是企业数字化转型的关键一步。在实施过程中，企业应先明确建设目标，建立清晰的数据架构，组建高效专业的数据团队，推广和应用数据中台，并确保数据的安全与合规。只有通过系统性的建设和持续的优化建设目标。这可以通过明确需求，例如提高数据质量、整合数据源、优化数据处理效率，或者支持业务拓展和创新等目标来进行。根据建设目标，制定相应的数据中台建设方案和规划，为后续工作做好准备。建立数据架构：构建一致性和规范性。建设数据团队：数据中台的建设需要一支专业的数据团队来负责。该团队应包括数据工程师、数据分析师、数据科学家等人员。他们需要具备较强的数学统计和编程能力，同时也需要对业务有一定的了解和洞察

如何搭建一个高效的数据中台？在数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业提高数据驱动能力的关键基础设施。它通过整合分散的数据资源，提供统一的数据服务，帮助企业实现数据的有效利用。然而，搭建一个高效的数据数据服务。例如，增加新的数据源、改进计算效率或扩展应用场景。敏捷迭代能够确保数据中台始终与业务需求同步。结语搭建高效的数据中台是一项系统工程，需要业务、技术与组织的协同。企业应以实际需求为导向，避免盲目跟风，逐步构建可扩展、易用的数据能力。只有将数据真正转化为生产力，数据中台才能成为企业数字化转型的坚实底座。中台并非易事，需要从规划、技术、组织等多个维度进行系统设计。以下是搭建数据中台的核心步骤和关键要点。1.明确目标与业务需求数据中台的构建必须始于业务需求。企业需要明确数据中台的核心目标，例如提升数据共享效率、支持智能决策或优化业务流程。通过与业务部门深入沟通，梳理关键场景，确保数据中台的设计能够解决实际问题。避免脱离业务的技术堆砌，否则可能导致资源浪费或使用率低下。2.设计合理的数据架构数据中台的数据中台的核心，需注重易用性和灵活性。3.选择适配的技术工具技术选型需平衡性能、成本和团队能力。常见的技术栈包括：-数据存储：分布式数据库、数据湖或数据仓库，根据数据结构和查询需求选择。-数据

数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍构建数据中台的关键步骤，帮助企业快速建立高效可靠的数据中台。一、数据需求分析与规划构建数据中台的第一步制定数据治理策略、明确数据管理职责与权限，并建立数据规范、流程和文档系统。通过有效的治理方式，能够提高数据中台的管理效率和整体运营水平。构建高效可靠的数据中台离不开以上关键步骤的落地实施。企业应首先是进行数据需求分析。企业应全面了解自身的业务需求和数据特点，确定需要集成和管理的数据类型和范围。通过精细分析，企业可以为自己的数据中台制定合适的数据整合方案和技术选型。二、数据架构设计与数据模型确定在进行数据整合之前，企业需要进行数据架构设计，并确定数据中台的数据模型。该步骤包括标准化数据结构、数据元模型、数据仓库等的设计。同时，企业还需考虑如何将来自不同系统的数据集成到数据中台，并选择适合的ETL工具进行数据转换和处理。三、数据质量管控与提升数据质量是数据中台建设中的重要环节。为确保数据的一致性和准确性，企业需要进行数据清洗、去重、修正和验证等处理。同时，制定数据质量管理规范和流程，并采用

数据中台的层级结构是其架构设计的重要组成部分，它决定了数据中台如何高效地处理和组织数据。根据搜索结果，数据中台的层级可以划分为以下几个主要层次：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括。包括建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、数据服务工具及自助分析工具。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。、标准化等操作。涉及分布式数据处理框架以及高级ETL工具。数据计算层：对采集系统中收集的大量原始数据进行整合和计算，以洞察商业规律、挖掘潜在信息，实现大数据价值。数据分析与查询层：提供数据查询、分析和可视化业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。涉及ETL工具、数据流处理框架、API集成平台等工具，以实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。需要进行数据清洗和验证，以确保数据的准确性和完整性。数据存储层（也称为数据湖层）：提供大规模数据的存储与管理，支持多样化的数据结构。包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖、大数据文件系统等。数据处理与转换层：负责对数据进行清洗、转换、聚合

数据中台运营通过对数据中台的持续监控、优化、维护与管理，以及推动需求管理和功能创新，实现数据资产的高效利用和业务价值的最大化。下是一些关于数据中台运营的关键内容：监控与评估系统性能监控：实时关注数据中台的硬件资源使用情况，确保系统稳定运行，避免出现性能瓶颈。同时，监控数据处理任务的执行时间和效率，及时发现并解决任务执行缓慢等问题。数据质量监控：建立数据质量评估指标体系，定期对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等进行检查和评估。通过数据质量监控工具，及时发现数据中的异常和错误，并进行数据清洗、修复等操作，确保数据质量。用户行为监控：了解用户对数据中台的使用情况，包括数据查询、报表生成、API调用等操作，分析用户行为模式和需求，为优化数据中台的功能和服务提供依据。优化与改进数据处理流程优化：根据业务需求和数据特点，对数据采集、存储、处理、分析等流程进行优化，提高数据处理效率和质量。例如数据分析的准确性和可靠性。用户体验优化：关注用户在使用数据中台过程中的体验，简化操作流程，提供更加友好的界面和交互方式。维护与管理数据备份与恢复：定期对数据中台中的数据进行备份，确保数据的安全性和可靠性

数据中台规范涵盖多个层面，旨在确保数据中台的建设和运营高效、稳定、安全且可持续，以下是具体介绍：数据规范数据标准：统一数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同数据源的数据一致性和可比性。数据质量系统之间的数据交互。安全规范数据安全：对数据进行分类分级，根据不同级别采取相应的安全防护措施，如数据加密、访问控制、数据脱敏等，确保数据的保密性、完整性和可用性。系统安全：加强数据中台系统的安全防护，包括网络安全、主机安全、应用安全等，防止系统遭受攻击和数据泄露。运维规范监控与告警：建立完善的监控体系，对数据中台的运行状态、性能指标、数据质量等进行实时监控，及时发现异常情况并发出告警。故障处理：制定故障处理流程和应急预案，当系统出现故障时，能够快速定位并解决问题，确保数据中台的稳定运行。管理规范项目管理：运用项目管理方法，对数据中台的建设和迭代项目进行全生命周期管理，包括项目计划、进度控制、风险管理等，确保项目按时交付。人员管理：明确数据中台团队成员的职责和分工，建立人员培训和考核机制，提高团队整体素质和业务能力。资产规范数据资产目录：建立数据资产目录，对数据中台中的数据资产进行分类、描述

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

数据中台的技术架构在当今数据驱动的商业环境中，数据中台作为一种新兴的数据管理和服务架构模式，正在被越来越多的企业所关注和采用。数据中台的核心目标是打破数据孤岛，实现数据的统一治理和高效利用，从而赋能业务创新和决策优化。本文将深入解析数据中台的技术架构，帮助读者理解其组成要素和工作原理。数据中台的概念与价值数据中台是指将企业内部分散的数据资源进行整合、治理和标准化，形成可复用数据资产，并通过统一的服务接口为前端业务提供数据支持的平台化架构。与传统的分散式数据管理方式相比，数据中台能够显著提高数据利用效率，降低数据获取和处理的成本，同时确保数据质量和一致性。数据中台的价值主要体现在三个方面：首先，它实现了数据的集中管理和统一治理，解决了数据孤岛问题；其次，通过数据资产的沉淀和复用，避免了重复建设，提高了开发效率；第三，它为业务创新提供了敏捷的数据支持能力，使企业能够快速响应市场变化。数据中台的核心技术组件数据中台的技术架构通常包含多个关键组件，这些组件协同工作，共同构成了完整的数据处理和服务体系。数据采集与集成层负责从各种数据源实时或批量获取数据，包括业务数据库、日志文件、物联网设备等

数据中台是一种集成的数据基础设施，通过整合企业内外部数据，打破数据孤岛，统一数据管理和治理，为企业提供高效的数据服务，从而实现数据驱动决策、业务创新和降本增效等目标。其具有极其重要的意义，主要体现在：整合不同系统、部门的数据，如将销售、库存、财务数据集中，实现数据共享，为企业提供全面数据视图，避免信息不流通问题。提升数据资产价值资产沉淀与复用：将数据转化为资产并沉淀，通过中台统一管理，方便各业务线以下多个方面：助力企业数据管理与整合统一数据标准：企业各部门数据来源广泛、格式各异，数据中台可制定统一标准，规范数据格式、编码等，如对客户信息统一规范，确保各部门数据一致，提高数据质量。打破数据孤岛数据资产价值。赋能业务创新与发展快速响应业务需求：以灵活方式为业务部门提供数据支持，快速响应需求，如业务部门临时需要分析某产品销售数据，中台可快速提供，助力业务创新和尝试。驱动业务创新：基于海量数据和采集、存储和处理，减少系统开发和维护成本，如多个业务系统共用中台数据，节省开发资源。提升运营效率：提供统一数据接口和工具，简化数据获取和使用流程，提高工作效率，如业务人员通过中台自助获取数据，无需依赖

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...