金融公司数据中台
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数据中台公司有哪些
数据中台公司有哪些:以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中,数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案,帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源,实现数据价值的提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型,并以星环科技为例,探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类:传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点,能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业,星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据开发服务则能解决行业特有的痛点。在金融领域,数据中台帮助机构整合多渠道客户数据,实现精准营销和风险控制。在制造业,它支持设备物联网数据的实时分析和预测性维护。政府部门则利用数据中台打破信息孤岛,提升公共服务效率。技术优势与创新以星环科技为例的数据中台公司,其技术优势主要体现在三个方面:首先是在大规模分布式计算方面的积累,能够高效处理PB级数据;其次是多模型数据处理能力,支持结构化、半结构化和非

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做数据中台的上市公司
做数据中台的上市公司在当今数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业提高数据价值的重要基础设施。作为这一领域的代表性上市公司,星环科技的发展历程和业务模式为我们理解数据中台行业提供了典型案例。数据中台概念爆发的机遇。公司早期专注于大数据基础软件研发,随着市场认知深化,逐步将业务重心转向数据中台解决方案。这一战略转型体现了对行业趋势的敏锐把握。从技术架构看,星环科技的数据中台产品具有典型的三层结构:底层、制造、能源等多个领域。以金融行业为例,其解决方案帮助客户实现了跨业务线的数据整合,支持实时风控和精准营销等场景。这种垂直行业的深耕策略,使公司能够提供更贴合实际需求的产品。数据安全和合规是另一个重要议题。随着数据法规日趋严格,企业客户对数据中台的安全能力提出了更高要求。星环科技在产品中增强了数据脱敏、权限管控等功能,这种对合规性的重视是行业健康发展的必要条件。数据中台作为企业数字化转型的关键基础设施,其价值已得到市场验证。企业需要专注于核心技术、深入行业场景、保持技术前瞻性。是分布式数据存储与计算平台,中间层包含数据开发、治理和资产化管理工具,上层则提供数据服务和智能分析能力。这种架构设计既保证了系统稳定性,又满足了业务灵活性要求。在行业应用方面,星环科技的服务覆盖了金融

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做数据中台的上市公司有哪些
方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域的代表性上市公司,其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司的技术路线强调自主可控,产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析的全做数据中台的上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构,正在被越来越多的上市公司所重视和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用,并以星环科技为例,分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台,它通过整合分散在各个业务系统中的数据互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域的数据进行整合,形成企业级的统一数据视图。这种整合不仅提高了数据的使用效率,也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上,提供数据中台解决方案的上市公司主要分为三类:一类是专注于大数据基础软件的企业,第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展的公司,第三类是互联网巨头旗下提供企业服务的子公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验

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金融数据中台
金融数据中台是金融机构内的数据共享和能力复用平台,它整合金融机构内部各个业务系统产生的数据,经过数据治理形成高质量的数据资产,然后以服务的形式提供给金融机构内的风险控制、市场营销、客户服务等各个业务部门,以支持金融业务的决策、创新和精细化管理。重要性:提升数据质量和一致性:金融行业对数据的准确性和一致性要求极高。数据中台通过数据治理流程,包括数据标准管理、元数据管理和数据质量管理,确保金融数据在各个业务环节中的准确性和一致性。促进数据共享和协同工作:金融机构内部业务部门众多,数据中台打破了部门间的数据孤岛,促进了风险控制、市场营销、客户服务等部门之间的数据共享。加速金融业务创新:数据中台提供的数据资产和数据服务能够支持金融机构快速开发新的金融产品和服务。金融数据中台的架构分层与功能模块数据采集层:数据源接入:连接金融机构内部的各种业务系统,如核心银行系统(CBS)、信贷管理系统(CIS形式展示出来。金融数据中台在金融业务中的应用场景风险评估与管理:信贷风险评估:数据中台整合客户的基本信息、财务状况、信用记录、交易行为等数据,构建信贷风险评估模型。市场风险监控:实时采集和分析金融

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数据中台通俗讲解
数据中台就是一个集中的平台,它帮助公司管理、处理和分发数据,让数据在整个组织中流动起来,支持业务决策和运营。通过数据中台,公司能够更好地利用数据,提高效率和竞争力。数据中台这个概念听起来可能有点技术化,用一个通俗的比喻来解释一下:想象一下,公司就像一个大型超市,而数据中台就相当于超市的仓库管理系统。这个系统帮助超市管理所有的商品(数据),确保商品(数据)能够被正确地存储、分类、更新和分发到需要它们的地方。数据收集:就像超市从不同的供应商那里进货一样,数据中台从公司的不同业务系统(比如销售系统、客户服务系统等)收集数据。数据存储:收集来的数据被存储在数据中台,就像商品被存放在仓库里一样。这样:就像超市对一些商品进行包装和加工一样,数据中台也会对数据进行加工,比如进行数据分析和处理,使其更有价值。数据分发:加工好的数据会被分发到超市的各个部门,比如销售部门、库存部门等。在公司里,数据中台也,数据就可以被集中管理,而不是散落在各个地方。数据清洗和整理:仓库里的货物需要被分类和整理,数据中台也会对收集到的数据进行清洗和整理,去除错误的、重复的或者无用的数据,确保数据的准确性和可用性。数据加工

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业务中台,数据中台,AI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、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题,数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题,AI中台则是为满足企业的数据智能化应用

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投研数据中台
的数据,大大提高了工作效率和数据质量。架构组成部分数据采集层:这是数据进入中台的入口。它负责从各种内外部数据源收集数据,包括但不限于金融数据库、公司内部的交易系统、研究报告系统、新闻资讯网站等。数据可能在一个系统中,公司财务数据在另一个系统中,研究人员需要从多个不同的数据源分别获取数据,然后自己手动进行整合和清洗。这种方式效率低下,数据质量参差不齐,而且容易出现数据不一致的情况。数据中台方式:投研数据中台将所有相关数据集中起来,采用统一的标准进行处理。例如,通过数据中台,宏观经济数据和公司财务数据会被整合到一个平台上,并且按照预先设定的质量标准进行清洗和加工,研究人员可以通过统一的接口获取高质量(如按行业、公司、时间等条件查询数据)、数据分析服务(如提供数据统计分析工具、数据挖掘工具的接口)和数据推送服务(如定期推送最新的研究报告、重要财经新闻等)。应用场景和优势投资策略研究:数据中台为投资投资策略能够及时根据市场变化进行调整。行业研究与公司研究:对于行业研究人员,数据中台可以提供整个行业的全景数据,包括行业规模、市场份额、竞争格局等数据。在研究公司时,能够提供公司的财务数据、经营数据

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业务中台,数据中台,AI中台
精准营销和客户服务。数据价值挖掘:运用大数据分析技术,从海量数据中挖掘出有价值的信息,为企业提供决策依据,如预测市场趋势、发现潜在客户等。(三)典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据,数据中台可以建立风险评估模型,实时监控客户的信用风险,为信贷审批、风险预警等提供数据支持,有效降低金融风险。三、AI中台:企业的“智能助手”(一)概念与定义AI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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数据中台在金融行业有哪些具体的应用?
数据中台在金融行业的应用涵盖了风险管理、客户画像、精准营销、智能投顾和合规管理等多个方面,为金融机构提供了强大的数据支持和分析能力,提升业务效率和竞争力。风险管理:金融机构可以利用数据中台整合分散的数据资源,如客户交易数据、信用评分和市场数据等,实现数据的集中管理和分析。这有助于提高风险识别和应对能力,更精准地评估贷款客户的风险,并及时采取相应措施降低金融风险。通过数据中台的支持,银行还能实时监控贷款客户的信用风险,调整放贷策略,从而降低不良贷款率,提高资产质量。客户画像:数据中台能够整合客户的交易数据、行为数据和社交数据,帮助金融机构建立全面的客户画像。这有助于金融机构更好地了解客户需求,提供个性化的金融产品和服务。例如,通过分析客户的消费习惯和投资偏好,银行可以向客户推荐合适的理财产品,提高客户满意度和忠诚度。精准营销:金融机构可以通过数据中台分析客户的历史交易数据和行为促销活动。智能投顾:数据中台通过整合和分析市场数据、客户数据和投资组合数据,可以提供智能投顾服务,帮助客户实现科学投资。智能投顾是金融科技发展的重要方向,通过数据中台的分析能力,金融机构可以为客户
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边缘计算平台
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...

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数字政府建设
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...

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数据安全出境解决方案
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...

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数据底座解决方案实践应用
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...

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构建城轨交通数据底座
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、...

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国内隐私计算平台
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、...

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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...

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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...