工业数据湖

互联网技术为数据采集和传输提供了高效的网络平台。数据存储与管理：面对海量的工业大数据，需要使用分布式存储技术，对数据进行高效存储和管理。同时，还需要建立数据仓库和数据湖等存储架构，实现数据的集中管理和共享工业大数据是指在工业领域中，从工业设备、生产系统、业务流程等各个环节产生的海量数据，以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的相关技术和系统。数据来源生产设备数据：包括各类工业设备在运行过程中。外部环境数据：包括市场需求数据、竞争对手数据、宏观经济数据等外部环境信息，以及天气、地理位置等与工业生产相关的环境数据。特点数据量大：工业生产过程中会产生海量的数据，随着工业设备的智能化和联网化，数据量呈指数级增长。多样性：数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。既有传统的关系型数据库中的数值型数据，也有文本、图像、音频、视频等非结构化数据。实时性：许多工业数据需要实时采集和处理，以便及时掌握生产设备的运行状态和生产过程的变化情况，做出快速响应和决策。准确性：工业生产对数据的准确性要求较高，因为数据的准确性直接影响到生产决策的正确性和产品质量的稳定性。价值密度低：虽然工业大数据

可信工业数据空间：开启工业互联网时代的“数据保险箱”在工业互联网时代，数据已成为驱动制造业转型升级的核心要素。然而，数据孤岛、数据安全、数据确权等问题严重制约着工业数据的流通与价值释放。可信工业数据空间应运而生，为破解这些难题提供了创新性解决方案。一、可信工业数据空间的本质与特征可信工业数据空间是一个基于分布式架构的数据共享与交换环境，它通过建立统一的数据标准、安全协议和治理规则，确保数据在流通，数据所有者始终掌握数据的控制权；其次是安全可信，通过区块链、加密计算等技术确保数据流通安全；第三方面是价值共享，建立公平合理的利益分配机制，促进数据价值扩大化。二、可信工业数据空间的技术架构TIDS工业数据空间的应用价值在供应链协同场景中，TIDS能够实现上下游企业间的数据安全共享，提高供应链透明度与协同效率。在设备预测性维护领域，TIDS支持设备制造商与用户之间的数据安全交换，实现更精准的故障预测和维护决策。在工业互联网平台互联互通方面，TIDS为不同平台间的数据流通提供标准化解决方案。可信工业数据空间作为工业互联网时代的新型基础设施，正在重塑工业数据流通的规则与模式。它不仅解决了数据安全

工业数据中台是工业企业数字化转型的核心，它涉及到数据的集成、治理、分析与共享等多个方面。以下是工业数据中台的几个关键组成部分和特点：数据治理平台：工业数据中台提供全面的主数据整合方案，包括数据集成、元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据治理和数据清洗。这些功能帮助企业建立起私有化大数据中心，从而实现数据的有效管理和利用。数据集成与大数据集成平台：工业数据中台通过打通各类数据孤岛，构建统一的数据资产目录和数据仓库，为数据挖掘和业务创新奠定基础。它支持多种数据类型的存储，包括结构化、时序、图片等，并内置机器学习算法库，支持工业大数据挖掘与预测分析。元数据中心：元数据中心是数据中台的开发与服务：工业数据中台提供一站式数据开发服务平台，适配多种计算&存储引擎，为客户提供丰富多样的底层技术平台选择。它支持数据生产经营分析及优化、产品质量分析及优化、设备预测性维护、能源分析及优化等。数据安全管理：工业数据中台的安全解决方案提供了一套通用的数据中台安全架构，从业务逻辑数据流到基础架构承载，端到端加固数据安全。这包括数据权限、数据地图、数据脱敏和数据审计等方面。工业企业数据资产

工业互联网数据中台是面向工业领域，通过对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、整合、存储、治理和分析，为工业企业提供数据服务和决策支持，驱动工业业务创新和智能化发展的综合性数据平台。数据采集与汇聚广泛的设备连接：能够与各种工业设备、系统和传感器进行连接，采集包括生产设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物流信息等在内的海量工业数据，实现数据的全面汇聚。多源异构数据整合：对来自不同设备、系统和数据、分布式数据库等，具备高可扩展性和高可用性，能够满足工业大数据的海量存储需求，并确保数据的快速读写和高效查询。数据安全保障：通过数据加密、访问控制、数据备份与恢复等安全机制，保障工业数据的安全性和完整性，防止数据泄露和恶意攻击，确保工业生产的稳定运行。数据治理与质量管控数据标准制定：建立统一的工业数据标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和准确性，提高数据的可用性和互操作性工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，方便工业企业的管理人员和技术人员快速理解数据和洞察业务趋势，为决策提供有力依据。数据服务与应用开发数据接口与API：提供丰富的数据接口和API

互联网建设如火如荼，而实际落地效果甚微，究其根本，是工业大数据下的数据、应用和技术缺陷所致。数据工业数据系统与数据类型多，数据分散，融合度低。比如数据系统就有ERP、MES、WMS、DCS、PLC等IT与OT系统；数据类型有结构化数据（关系型数据、时序数据等）、半结构化数据（XML文件、日志文件等）、非结构化数据（视频、文档等）工业系统协议与数据库类型多，数据接入、汇聚难度极大。工业协议有ModBus、Profinet、OPC等；数据库类型有Oracle、Mysql、SqlSever、HANA等工业数据参差不齐，数据质量缺失，缺乏统一的数据标准与管理流程应用大多数数据仅用于统计与报表分析，缺乏事中的监控，事前的预测，整体利用率低，分析效率低大多数生产过程主要依靠人工经验与机理模型，基于工业大数据的深度智能分析应用不足技术缺乏工业大数据平台与人工智能深度挖掘工具与相关技术人才，新兴技术应用不足。缺乏数据安全管控机制与技术平台，工业生产涉及的管理、工艺、经营等企业绝密数据，无法安全流通。工业数据难以统一接入融合、工业应用场景单一、技术积累不足都影响着工业行业进一步发展。星环科技工业互联网平台

工业数据可信空间：数字时代的信任基石在工业4.0时代，数据已成为驱动制造业发展的核心要素。从生产设备的运行参数到产品质量的检测数据，从供应链信息到市场需求预测，工业数据贯穿于制造业的每个环节。然而，数据的价值实现必须以可信为前提。工业数据可信空间正是为解决这一关键问题而提出的创新概念，它通过构建一个安全、可靠、可控的数据环境，为工业数字化转型提供坚实的信任基础。一、工业数据可信空间的构建要素工业孤岛。通过建立跨企业的数据共享机制，实现供应链全流程的可视化和透明化，提高供应链的响应速度和协同效率。在工业互联网平台建设中，可信空间为数据交易提供了信任基础。通过建立标准化的数据交易规则和定价机制，促进工业数据的流通和价值变现，推动数据要素市场的健康发展。工业数据可信空间的构建是一个系统工程，需要技术创新、标准制定、法律法规等多方面的协同推进。随着数字经济的深入发展，工业数据可信空间将成为制造业数字化转型的重要基础设施，为工业互联网的健康发展保驾护航。在这个过程中，我们需要持续完善技术体系，健全治理机制，培养专业人才，共同构建安全可信的工业数据生态。

工业时序数据是指在工业生产过程中，通过各种传感器和监测设备收集的按时间顺序排列的数据。这些数据通常包括设备的运行状态、温度、压力、振动等参数。以下是工业时序数据的一些关键应用和特点：应用场景实时监控工业时序数据可以用于实时监控生产设备的运行状态，帮助企业及时发现潜在的故障或性能问题。例如，通过监测设备的温度和振动数据，可以判断设备是否正常运行。故障预测与维护通过对历史时序数据的分析，可以预测设备和生产产能。特点高频率生成：工业设备通常以高频率生成数据，如每秒或每分钟记录一次。大规模数据量：在现代工业生产中，大量的设备和传感器会产生海量的时序数据。数据的连续性和周期性：许多工业过程具有周期性特征，时序数据能够反映这些周期性变化。实时性和准确性要求高：工业监控和决策需要实时、准确的数据支持，以确保生产的稳定性和效率。的故障趋势，从而进行预防性维护，减少意外停机时间。例如，利用时序数据的周期性和趋势性，可以预测设备的维护周期。生产过程优化时序数据可以帮助企业优化生产过程，提高生产效率和产品质量。例如，通过分析生产线

工业互联网应用是指通过网络连接和数据交换，实现工业系统各个环节的信息互通和智能化管理的一种技术和模式。它将传统的工业生产与现代信息技术相结合，为工业企业提供了许多前所未有的发展机遇和挑战。工业互联网应用的兴起，将给传统的制造业带来革命性的变化，并推动人进入智能时代。工业互联网应用的发展离不开物联网、云计算和大数据技术的支持。物联网技术是连接各种设备和传感器的基础，通过传感器采集数据、将其发送到云端进行存储和分析。云计算技术则提供了大规模存储和计算的能力，让海量的数据能够得到高效分析和利用。大数据技术则能从庞大的数据中发现隐藏的规律和价值，提供决策依据和智能化的服务。这些技术的融合，使得工业互联网应用得以实现。工业互联网应用的核心是实现信息共享和智能管理。在传统制造业中，信息孤岛的问题一直存在。不同环节的设备和系统往往无法实现互联互通，导致数据无法共享和有效利用。而工业互联网应用的出现打破了这种信息壁垒，使得各个环节的设备和系统能够实现数据的共享和交换。这极大地提高了生产效率和管理水平，使得企业能够更好地握市场变化和顾客需求。工业互联网应用的推动下，制造业也迎来了智能化的转型。通过将设

工业数据治理是工业领域产品和服务全生命周期数据的管理过程，它包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是工业数据治理的一些关键点：数据分类与分级：工业数据根据其在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中的作用和重要性进行分类和分级管理。这有助于确定不同类型数据的管理和保护级别。数据质量管理：工业数据治理强调数据质量管理，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以确保数据的可靠性和有效性。数据安全与保护：工业数据治理需要构建数据安全管理体系，明确企业安全主体责任，加强数据安全能力建设，如态势感知、测试评估、预警处置等。数据互联互通：加快工业设备互联互通，推动工业通信协议兼容统一，实现工业设备的全连接，形成完整贯通的数据链。数据汇聚与整合：推动工业数据高质量汇聚，整合重点领域统计数据和监测数据，建设国家级数据库，支持企业建设数据汇聚平台。国家工业大数据平台建设：统筹建设国家工业大数据平台，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。数据共享与开放：推动工业数据开放共享，支持优势产业上下游企业开放数据，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢

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...

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、...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...