工业数据湖

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星环科技数据解决方案帮助企业对接各类业务系统,汇集各个数据源,实现数据的融通,并对数据进行分类分级、编目治理、安全设计以及质量控制等,实现入“”形成有效数据资源。

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工业数据中台
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
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工业大数据
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
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。
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
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工业数据治理
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
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工业时序数据
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
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。
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...