金融公司数据中台

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

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

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

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

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

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

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

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

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

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...