基于数据中台
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业务中台,数据中台,AI中台
台提供业务场景和数据来源,数据中台对业务中台产生的数据进行整合和分析,为业务决策提供支持;AI中台则基于数据中台的数据和业务中台的业务场景,提供智能化的服务和应用,进一步提升业务效率和创新能力。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中销售渠道,业务中台的客户管理模块可以被各渠道复用,避免每个渠道都单独开发客户管理系统。敏捷性:快速响应市场变化,企业可以基于业务中台迅速搭建新的业务场景,推出新的产品和服务。当市场上出现新的营销模式时商平台、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

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业务中台,数据中台,AI中台
,简化算法的开发、设计和部署过程,提高企业的决策能力和运营效率。另外,业务中台和数据中台的时间轴比较前置,数据中台是后置的,而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台业务中台,数据中台和AI中台是什么?业务中台:是公司业务的集中化管理平台,通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务,帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台:是企业数据的集中化管理平台,通过统一数据的存储、管理、分析和应用,提升数据的价值和利用率,支持业务决策和创新。AI中台:是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台,通过整合各类人工智能算法、工具和平台,提供一站式的开发、测试、应用和维护服务,促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心,侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点,侧重于数据资产的管理、共享,信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上,采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务,包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和

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医疗数据中台
医疗数据中台是指基于数据汇聚、共享、应用和挖掘等技术,在医疗领域构建的一个统一数据平台。医疗数据中台可以将分散在不同系统、不同时间、不同地点的数据汇聚到一个中央数据仓库中,并对医疗数据进行清洗、规范化、标准化等处理,形成可用于分析、预测和决策的高质量数据。医疗数据中台利用数据模型、数据挖掘等技术,帮助医疗机构实现从数据到信息、从信息到知识的转化,为医生、病人、研究人员和医疗管理者提供支撑,促进医疗行业的数字化转型。医疗数据中台的主要作用包括:数据整合和共享:能够将分散在各个系统中的医疗数据进行整合和共享,消除数据孤岛,提高数据的可访问性和可用性。数据清洗和标准化:对医疗数据进行清洗、规范化和效率。科研和教育支持:可以为科研人员和教育机构提供丰的医疗数据,支持科研项目的进行和教育培训的开展。医疗数据中台能够在医疗领域实现数据的集中化、共享化和智能化,为医疗机构和个体用户提供更加精准和高效的医疗服务和管理。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。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力

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基于湖仓一体构建数据中台架构
基于湖仓一体构建数据中台架构,可以采取以下几个步骤和方法:理解湖仓一体的关键特征:湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优点,提供了灵活的数据存储和高效的分析能力。它支持结构化、半结构化和非结构化数据处理方面进行性能优化,通过数据索引、数据缓存和分布式计算等技术,提高数据处理的速度和效率。实现数据中台的步骤:构建数据中台可以分为以下几个步骤:理现状、构建数据模型、数据集成、数据服务化和数据应用。应用场景:湖仓一体架构可以应用于企业数字化转型、数据中台建设等场景,帮助企业构建统一的数据平台,实现数据的共享和复用。,适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。技术选型与架构设计:根据企业的具体需求,选择合适的湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展,或基于云平台或第三方对象存储的搭建,以及以数据库技术为基础的自研分布式平台。数据集成与存储:在数据中台中,数据仓库用于存储结构化数据,适合快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,通过挖掘能够发挥出数据的更大作用。元

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开源数据中台
开源数据中台是指基于开源技术构建的数据管理平台,它为企业提供了一种经济实惠且高效的数据管理解决方案。特点灵活性与可定制性:开源的特性允许用户根据自身业务需求对数据中台进行定制和扩展,能够更好地适应了广泛的测试和验证,具备较高的安全性和稳定性。开源社区能够及时修复和更新问题,为数据中台的安全运行提供有力保障。良好的生态系统:开源的开放性和透明性使得数据中台能够与其他系统和工具无缝集成,形成完整的不同行业和企业的特殊数据管理要求。成本优势:开源技术通常是免费获取和使用的,这大大降低了企业的投入成本。并且开源社区的活跃性保证了其持续更新和维护,为企业提供了更好的支持。安全性与稳定性:开源技术经过数据管理生态系统,为企业提供更多的选择和灵活性。应用场景数据分析与洞察:帮助企业整合和处理各类数据,提供实时和离线的数据分析功能,支持企业快速生成报表和洞察数据背后的业务信息,以便做出更明智的决策。数据仓库建设:构建统一的数据仓库,将来自多个数据源的数据进行汇聚、清洗、转换和存储,为企业的数据分析和决策提供可靠的数据基础,提高数据的一致性和准确性。数据服务化:以服务的形式将数据提供给企业内部的各个

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数据中台业务中台区别
尤为重要。应用场景区分数据中台的应用场景主要集中在数据分析领域。典型应用包括客户360度视图、精准营销、风险控制、运营分析和预测性维护等。当企业需要基于数据进行智能决策或个性化服务时,数据中台的价值就数据中台与业务中台的区别在数字化转型的浪潮中,数据中台和业务中台作为两大核心架构概念,常常被企业同时提及,却又容易混淆。这两者虽然都带有"中台"二字,但它们的定位、功能和应用场景有着本质区别。本文将系统性地解析数据中台与业务中台的不同之处,帮助读者更好地理解这两种架构模式。概念定位差异数据中台的核心定位是数据的汇聚、治理和价值挖掘。它像企业的"数据大脑",负责将分散在各个业务系统中的数据进行统一采集、清洗、存储和分析,形成可供各业务部门使用的数据资产和服务。数据中台关注的是如何让数据流动起来,打破数据孤岛,实现数据的标准化和资产化。业务中台的定位则更侧重于业务流程和功能的复用。它是企业的"业务骨架",通过将各业务线共用的核心能力(如用户管理、订单处理、支付结算等)抽象出来,形成可共享的业务组件。业务中台的目标是避免重复建设,提高业务敏捷性,支持前台业务的快速创新和迭代。功能组成对比数据中

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业务中台、数据中台和技术中台
业务中台、数据中台和技术中台是企业数字化转型中的关键概念,它们各自承担着不同的职责和功能。以下是业务中台、数据中台和技术中台的定义和区别:定义与功能差异数据中台:定义:数据中台主要聚焦于数据的整合资产。功能:数据整合与资产化:整合分散的数据,进行清洗、转换等处理,将数据转化为资产。数据服务提供:以服务的形式向业务中台、前台应用等提供数据。比如,提供用户画像数据查询服务,方便业务系统获取用户的偏好、消费习惯等信息用于精准营销。数据洞察与挖掘:利用数据挖掘、机器学习等技术,从数据中发现潜在价值。业务中台:定义:业务中台是企业业务能力的共享平台,是对企业核心业务流程中通用的业务能力进行抽象、整合。技术标准化与治理:推动企业内技术标准化,规定技术组件的使用规范、接口标准等。相互关系与协作方式数据中台与业务中台:数据供给关系:数据中台为业务中台提供数据支持。业务中台的业务组件在运行过程中需要数据来驱动,如订单管理组件需要用户数据、商品数据等,这些数据由数据中台提供。业务反馈优化:业务中台的业务运行数据反馈给数据中台,用于数据的优化和更新。协同创新:两者协同助力业务创新。例如,在开发新的营销业务

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数据中台 技术中台 业务中台
数据中台技术中台业务中台:企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中,企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台,正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作,共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台:企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢,它解决了传统企业数据孤岛的问题,将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和标准化。通过建立数据中台,企业能够实现数据的"一次采集、多处使用",大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台,更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析,为业务决策提供即时依据;能够构建统一的数据资产目录,让业务人员也能轻松找到所需数据;能够提供标准化的数据服务接口,支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心转变为价值中心。通过数据中台,企业可以挖掘数据潜力,实现精准营销、智能风控、供应链优化等场景,真正让数据成为生产力。技术中台:数字化转型的基石技术中台是企业技术能力的沉淀和共享平台,它封装了各类通用技术

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云原生数据中台
云原生数据中台是一种基于云计算、大数据、人工智能等技术构建的企业级数据管理平台,它具备以下核心能力:支持多元异构数据:云原生数据中台能够支持多种数据类型和处理工具,整合企业内外部数据资源。提高容器化提高资源利用率和部署效率。存储计算分离:降低成本,提高集群性能,实现计算存储分离。云原生数据中台通过这些能力,帮助企业实现数据的集中管理、共享和驱动业务创新,支持企业数字化转型。数据处理效率:通过容器化、微服务、无服务器计算等技术,提升数据处理效率。弹性伸缩和高可用性:根据业务需求动态调整资源,确保系统稳定运行,避免单点故障。可扩展性:支持新业务和数据源的快速接入,具备良好的可扩展性。数据服务接口:提供统一的数据服务接口,支持数据查询和分析,为业务人员提供方便的数据服务。数据智能与分析:利用人工智能和机器学习技术,对数据进行深入挖掘和分析,提取有价值的信息。跨云多域数据治理:实现跨云多域的数据治理,提高基础设施的可控性和安全性。元数据管理:对数据的结构、指标、标签、权限、上下游血缘等元信息进行规范化管理,建立智能数据治理体系。CI/CD与容器化:实现持续集成持续交付,通过
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国产数据库有哪些?
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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图计算平台代表厂商
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数据中台建设
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数据安全实践案例
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...

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数据中台推荐供应商
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、...