构建数据中台

构建数据中台需要以下几个步骤：明确数据中台的目标和价值：首先需要明确数据中台的目标，并确定其在业务上的价值，例如提升数据分析效率、支持决策、推动业务创新等。设计数据中台的架构：数据中台需要一个合理的构建相应的数据服务和应用，包括数据查询、数据可视化、数据挖掘、机器学习等。不断优化和改进：数据中台的建设是一个漫长的过程，需要不断地评估和优化，以满足不断变化的业务需求。同时，还需要对新的技术和工具架构来支持数据的采集、处理存储、管理和应用。一般来说，数据中台的架构应该具备特点：可扩展性、高性能、高可靠性、易用性、安全性。收集和整合数据：需要收集各个业务部门和系统中的数据，并把它们整合到数据中标准化、数据安全等。这些措施可以提高数据的质量、准确性和可靠性，确保数据可以被广泛应用。提供数据服务和应用：数据中台的终目的是为组织提供优质的数据服务和应用平台，使数据可以被广泛应用。因此，需要设计和进行跟踪和采用，以提高数据中台的效率和价值。星环数据中台解决方案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

构建数据中台涉及核心功能模块设计、多层技术架构搭建、行业应用适配以及方法论遵循，旨在整合企业数据资源，提升管理与决策效率，支持业务创新与发展。1.数据中台的核心功能数据中台主要包含以下几个核心行业在教学、科研、管理等方面产生了大量的数据，数据中台可以帮助教育机构实现对这些数据的整合和分析，优化教学资源配置、提升科研效率、加强学生管理。4.数据中台的构建方法论构建数据中台可以分为以下几个步骤。应用架构：根据业务设计哪些数据服务。建资产：数据资产建设包含数据汇集、数据仓库建设、数据治理、标签体系建设，其中最重要的就是标签体系建设，通过标签体系可以方便地支撑应用。用数据：将通过数据中台构建的数据资产通过服务化的方式应用到具体的业务中，发挥数据价值。做运营：运营主要包含数据监控审计、数据价值评估等内容，通过数据运营，让更多的人和业务感知到数据的价值。数据中台构建稳定之后，一般会循环3~5步骤，不断挖掘数据和业务场景的结合点。，确保数据中台的高效运行。2.数据中台的技术架构数据中台的技术架构是一个复杂而多层次的系统，主要包括以下几个层次：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件

拆解集团数据中台构建：从0到1的数字化破局之路数据中台：集团数字化转型的“新引擎”在数字化浪潮席卷全球的当下，集团企业面临着前所未有的挑战与机遇。如何在海量的数据中挖掘价值，驱动业务创新与高效运营，成为了企业实现可持续发展的关键。数据中台，作为数字化转型的核心驱动力，正逐渐成为众多集团企业的战略选择。集团数据中台构建全攻略（一）前期规划：谋定而后动在构建集团数据中台之前，进行全面而深入的需求分析与规划是至关重要的。这一步骤如同绘制航海图，为后续的建设工作指明方向。明确构建目标是首要任务，是为了提升决策效率、优化业务流程，还是为了推动产品创新？只有清晰地界定目标，才能确保数据中台的建设与集团的能力和资源来完成建设任务。（二）搭建架构：筑牢数据根基数据架构设计是构建数据中台的核心环节，它如同大厦的基石，决定了数据中台的稳定性和扩展性。一个完善的数据架构通常包括数据源层、集成层、存储层、处理层数据中台的计算核心，负责对存储层的数据进行处理和分析。采用大数据处理技术，，实现数据的批量处理和实时处理。通过数据挖掘、机器学习等算法，对数据进行深度分析，提取有价值的信息和知识。例如，通过聚类分析发现

具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台构建AI软件中台：赋能企业智能化转型在数字经济时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业。企业要实现智能化转型，构建AI软件中台已成为必然选择。AI软件中台不是简单的技术堆砌，而是一个系统化的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成的建设路径建设中台需要从基础设施、算法模型和服务能力三个维度着手。基础设施包括计算资源、存储资源和网络资源，需要具备弹性扩展能力。算法模型建设要结合企业业务特点，构建领域专用的模型库。服务能力建设则要缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新

和业务中台是企业构建数字化转型基础设施的关键组成部分，数据中台主要解决数据相关的问题，业务中台主要解决业务相关的问题，二者相辅相成，共同支撑企业的数字化转型和创新发展。数据中台是数据治理和数据资产管理的核心平台，数据中台主要任务是收集、存储、整理、清洗、计算、分析和共享数据，为企业各个部门和业务应用提供可靠、高效、安全的数据支持。数据中台目标是建立一个统一的数据架构和数据模型，提供集成、数据加工、数据存储、数据治理和数据服务等功能帮助企业更好地理解和利用数据，支持企业决策和创新。业务中台以业务为中心，将企业内部各个业务环节进行解构和模块化，形成独立的业务模块，并通过统一的技术平台和数据中台等基础设施进行协同和集成，提供给企业内部和外部的各种需求方使用。业务中台的目标是提供标准化、范化和可复用的业务功能和服务，实现业务的快速迭代和效率提升。数据中台和业务中台的区别主要体现在以下几个方面：定位不同：数据中台主要关注数据的收集、处理和管理，提供数据支持和数据服务；业务中台主要关注业务功能和业务流程的模块化和标准化，提供务支持和业务服务。功能不同：数据中台提供

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正逐渐成为企业构建数字化能力的基石。这两类中台虽然各有侧重，但共同构成了企业应对快速变化市场环境建设中，企业需要根据自身情况制定中台战略。一般来说，数字化程度较高的企业可能更适合先建设数据中台，充分挖掘数据价值；而以技术驱动为核心的企业则可能优先建设技术中台。无论哪种路径，目标都是构建企业级的的技术支撑体系。数据中台：企业的数据价值枢纽数据中台本质上是一个集中化的数据共享服务平台，其核心目标在于打破企业内部数据孤岛，实现数据的统一治理和价值挖掘。传统企业往往面临数据分散在不同系统中、标准不统一、难以综合利用的问题，而数据中台通过建立统一的数据标准和接入规范，将分散的数据资源整合为可供全企业使用的数据资产。典型的数据中台包含数据采集、存储、计算、治理和服务五大核心模块。数据采集模块负责从各业务系统实时或批量获取数据；存储模块采用分布式架构处理海量数据；计算模块提供批处理和实时处理能力；治理模块确保数据质量和安全；服务模块则通过API方式向各业务方提供数据服务。数据中台的价值不仅

数据中台构建：数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的企业数据架构理念，正逐渐成为推动成为可信赖的企业资产。构建数据中台的路径构建数据中台是一个系统性工程，需要分步骤稳妥推进。首先要进行全面的数据盘点，了解企业现有数据的分布、质量和应用情况。然后制定统一的数据标准，包括数据命名规范放之四海而皆准的标准方案，每家企业都需要根据自身业务特点和数据现状，量身定制实施路径。但可以肯定的是，在数字经济时代，构建数据中台已成为企业提高竞争力的必然选择。它不仅是技术架构的升级，更是企业数据思维和管理模式的革新。数字化转型的核心引擎。数据中台的概念与价值数据中台是指将企业内部分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化，形成统一的数据资产层，并通过服务化的方式为前端业务提供数据支撑的中间平台。它既不是简单的数据仓库升级，也不是单纯的技术平台，而是一种组织数据、管理数据和应用数据的方法论体系。数据中台的核心价值在于打破"数据孤岛"，实现数据的互联互通。传统企业中，数据往往分散在不同部门、不同系统中，难以

数据中台和技术中台：数字化转型的双引擎在数字化转型的浪潮中，数据中台和技术中台已成为企业构建数字化能力的核心基础设施。这两个概念虽然经常被同时提及，却有着不同的定位和功能，共同支撑着现代企业的技术企业先建设技术中台，打好技术基础后再构建数据中台；有的则从数据中台入手，先解决数据治理和应用的痛点。无论哪种路径，目标都是实现技术和数据的深度融合，为企业创造持续的数字化竞争力。架构。数据中台：企业数据的"中央厨房"数据中台可以被形象地比喻为企业的"数据中央厨房"，它是一个集中管理、治理和赋能数据的平台体系。传统企业中，数据往往分散在各个业务系统中，形成一个个"数据孤岛"，难以发挥整体价值。数据中台的出现正是为了解决这一问题。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、处理、分析和服务化。它通过统一的数据标准和治理体系，将来自不同源头的数据进行清洗、整合和加工，形成高质量的数据资产。这些数据资产再通过API或其他方式，以标准化、可复用的形式提供给各个业务部门使用。一个典型的数据中台架构通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。这种分层设计使得数据能够

如何构建数据中台在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值、实现智能决策的重要基础设施。不同于传统的数据仓库或数据湖，数据中台更强调数据的资产化、服务化和共享化，是连接前台业务与后台技术的关键枢纽。那么，如何构建一个高效、灵活的数据中台呢？明确建设目标与定位构建数据中台的开始是明确其战略定位。数据中台不应是简单的技术堆砌，而应服务于企业的整体数字化战略。企业需要评估自身的数据成熟度，分析快速发现和理解可用数据资源。数据资产化过程中，要特别注意保护敏感数据，建立严格的权限控制和脱敏机制。开发数据服务能力数据中台的目标是为业务提供便捷的数据服务。这需要构建多样化的数据服务接口，包括数据API探索数据价值。构建运营与迭代机制数据中台不是一次性项目，而是持续运营的过程。需要建立专门的运营团队，负责数据资产的更新维护、服务质量的监控优化、用户需求的收集反馈。定期评估数据中台的使用效果，通过指标量化其业务价值。同时，保持架构的开放性，随着技术进步和业务变化不断迭代升级。建立数据文化，通过培训激励促进全组织的数据思维转变。构建数据中台是一项系统工程，需要技术与业务的双轮驱动。成功的实施不仅依赖

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...