智能大数据管理

大数据管理是指在大数据环境下，对海量、多样、快速变化的数据进行有效的收集、存储、处理、分析和维护的过程。它涉及到一系列技术和策略，以确保数据的质量、安全性和可用性，从而为企业或组织提供有价值的洞察和决策支持。以下是大数据管理的一些关键方面：数据收集多源数据集成：从各种数据源（如社交媒体、传感器、日志文件、数据库等）收集数据，并将其整合在一起，以便进行统一的管理和分析。数据清洗与预处理：在收集数据有效的数据恢复策略，以防数据丢失或损坏。数据治理数据质量管理：建立数据质量标准和监控机制，持续监测和评估数据的质量，及时发现和解决数据质量问题。数据生命周期管理：对数据的创建、存储、使用、共享、归档和销毁等环节进行管理，确保数据在生命周期内的合规性和有效性。后，进行数据清洗，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和一致性。数据存储分布式存储系统：采用分布式文件系统或分布式数据库来存储海量数据，提供高可靠性和可扩展性。数据压缩与优化：对存储的数据进行压缩，以节省存储空间，并优化数据的存储结构，提高数据的访问效率。数据处理数据转换与映射：将不同格式和结构的数据转换为统一的格式，以便进行后续的分析和处理。数据批处理与流处理：根据数据的特性和需求，选择

大数据管理系统是一套面向大容量、多类型、快速变化、低质量数据管理的系统软件。它以量质融合的知识管理为中心，支持结构化、半结构化、非结构化等多类型数据的组织、存储和管理，并具备高可用和分布式可扩展的系统架构特征以及不同级别的事务特征。功能设计数据接入管理：负责配置大数据平台可以接入的数据源，并定期检测数据可用状态，支持多种接入方式如ETL、数据复制、Web服务等。数据存储管理：管理数据的存储格式：提供统一的数据接口，支持数据在不同系统或部门之间的共享和交换，并进行数据共享服务的监测。运维管理与服务监测：负责对大数据平台的运行状态进行监控，包括数据接入、存储、加工和共享等服务的监测，实现数据质量和服务质量的管理。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和软件资源，进行系统参数的配置和管理，以满足不同的应用需求。技术架构设计大数据平台的技术架构设计通常包括以下几个层次：数据元数据管理、数据标准化和访问控制。平台管理层：负责平台的资源调度、系统监控和日志管理，支持弹性扩展与自动化运维。特点数据规模庞大：处理PB级别的海量数据。多样化数据类型：支持结构化、半结构化和非结构化

大数据管理中心是一个专门用于管理和分析大数据的平台，它通过整合、存储、处理和分析海量数据，帮助企业和组织从数据中提取有价值的信息和洞察。以下是大数据管理中心的一些关键功能和特点：功能数据集成：能够批处理和实时处理，使用大数据处理框架进行数据清洗、转换和聚合。数据分析：提供数据分析工具和算法，支持统计分析、机器学习、数据挖掘等，帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来，支持交互式可视化。数据治理：强调数据的全生命周期管理，包括数据质量控制、数据安全、数据合规等。数据服务：提供数据服务接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。特点一站式解决方案：集成了数据集成、存储、处理、分析和治理等多个环节的功能，用户无需切换多个系统，提高工作效率。高性能和可扩展性：采用分布式架构和并行计算技术，能够高效处理和分析大规模数据集，并且具有良好的可扩展性。易用性连接和整合来自不同来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。支持多种数据源的接入，如数据库、文件系统、API等。数据存储：采用分布式存储系统来存储海量数据，确保数据的可靠性和可扩展性。数据处理：支持

大数据管理中心是一个专门用于管理和分析大数据的平台，它通过整合、存储、处理和分析海量数据，帮助企业和组织从数据中提取有价值的信息和洞察。以下是大数据管理中心的一些关键功能和特点：功能数据集成：能够批处理和实时处理，使用大数据处理框架进行数据清洗、转换和聚合。数据分析：提供数据分析工具和算法，支持统计分析、机器学习、数据挖掘等，帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来，支持交互式可视化。数据治理：强调数据的全生命周期管理，包括数据质量控制、数据安全、数据合规等。数据服务：提供数据服务接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。特点一站式解决方案：集成了数据集成、存储、处理、分析和治理等多个环节的功能，用户无需切换多个系统，提高工作效率。高性能和可扩展性：采用分布式架构和并行计算技术，能够高效处理和分析大规模数据集，并且具有良好的可扩展性。易用性连接和整合来自不同来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。支持多种数据源的接入，如数据库、文件系统、API等。数据存储：采用分布式存储系统来存储海量数据，确保数据的可靠性和可扩展性。数据处理：支持

大数据管理与应用在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。大数据管理与应用作为一门新兴学科，不仅改变了传统数据处理的方式，还为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将大数据是挖掘其价值的关键。大数据管理主要包括数据采集、存储、处理和分析四个环节。首先，数据采集是大数据管理的关键步骤。现代技术如物联网、社交媒体和传感器网络等，能够实时生成海量数据。数据采集需要确保数据的完整性和准确性，避免"垃圾进，垃圾出"的现象。其次，数据存储是大数据管理的基础。传统的关系型数据库难以应对大数据的规模和多样性，因此分布式存储系统应运而生。这些系统能够将数据分散存储在多个节点上，提高存储效率和可靠性。数据处理是大数据管理的核心环节。由于数据量巨大，传统的数据处理方法往往效率低下。分布式计算框架能够并行处理数据，显著提高处理速度。此外，流处理技术可以实时处理高速生成的数据，满足即时性需求。此外，数据分析是大数据管理的目的。通过机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，可以从大数据中提取有价值的信息和知识。可视化工具能够将分析结果以直观的形式呈现，帮助决策者更好地理解数据。大数据的

大数据管理平台：大数据时代的挑战与机遇在当今信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度增长。从社交媒体互动到电子商务交易，从物联网设备到移动应用使用，每分钟都在产生海量数据。据统计，全球每天产生的数据特点。这些特性使得传统数据库管理系统在处理大数据时面临诸多挑战，如存储容量不足、处理速度慢、分析能力有限等。正是在这样的背景下，大数据管理平台应运而生，成为企业应对数据挑战、挖掘数据价值的关键工具。大数据管理平台的核心功能大数据管理平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性系统。它能够帮助企业有效地管理和利用海量数据，从而获得有价值的商业洞察。这类平台通常具备几个核心。平台通常提供丰富的可视化选项和交互功能，支持多维度数据探索。行业应用与价值创造大数据管理平台在各行各业都找到了广泛应用。在零售领域，企业利用平台分析顾客购买行为和偏好，优化产品推荐和库存管理也利用大数据平台进行城市管理和公共服务优化，如交通流量分析和应急响应规划。这些应用不仅提高了运营效率，还创造了显著的经济和社会价值。大数据管理平台已经成为现代企业不可或缺的基础设施。它不仅解决了海量

大数据管理平台是指用于管理大量数据的软件平台。它可对数据进行采集、存储、处理、分等操作，并提供数据可视化、数据授权、数据共享等特定功能。现代大数据管理平台多采用分布式系统架构，可实现高速数据处理和高效数据搜索。星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新能够减小运维人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理

大数据管理与应用是指在大数据环境下，对数据进行有效管理和应用的一系列活动和过程。它涉及数据的采集、存储、处理、分析、可视化等多个环节，旨在从海量数据中提取有价值的信息，支持企业或组织的决策和运营优化。以下是大数据管理与应用的一些关键方面：数据采集多源数据接入：从各种数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、API接口、文件系统、传感器等）获取数据。实时数据流：支持实时数据的采集和传输，以满足对数据系统：基于用户行为数据和商品数据，为用户提供个性化的推荐。风险控制：在金融行业，利用大数据分析进行风险评估和信用评级。智能制造：在制造业，通过数据分析优化生产过程，提高生产效率和产品质量。，了解数据的基本特征和分布情况。机器学习和人工智能：利用机器学习算法和人工智能技术，从数据中挖掘潜在的模式和规律，进行预测和分类。数据可视化直观展示：将分析结果以图表、仪表板等形式直观地展示出来，帮助用户更好地理解数据。交互式可视化：提供交互式的可视化工具，用户可以动态地探索数据，发现数据之间的关联。数据治理数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性，包括数据校验、数据去重、数据一致性检查等。数据

大数据管理是指对海量、多样化、快速变化的数据进行有效的收集、存储、处理、分析和应用的一系列活动，旨在通过数据驱动的决策和创新，提升组织的竞争力和价值。数据收集与整合多源数据采集：从各种数据源收集数据一致性。数据存储与管理分布式存储架构：采用分布式文件系统和分布式数据库来存储海量数据。这些系统具有高可扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够满足大数据存储的需求。数据仓库与数据湖：构建数据仓库用于存储的前提下，充分挖掘数据价值。数据治理与管理体系数据治理框架：建立数据治理的组织架构和流程，明确数据治理的目标、原则和职责，制定数据治理的政策、标准和规范，确保数据管理的规范化和标准化。元数据管理：对数据的定义、来源、结构、关系等元数据进行管理，建立元数据仓库，实现元数据的集中管理和共享，提高数据的可理解性和可管理性。主数据管理：对组织中关键业务数据如客户、产品、供应商等主数据进行统一管理，确保主数据的一致性、准确性和完整性，为企业的业务运营和决策提供支持。经过整理和汇总的结构化数据。同时，建立数据湖来存储原始的、未经过处理的各种数据，为数据探索和创新分析提供基础。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，定期对数据质量进行监控和评估，及时发现和解决数据

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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。