浙江数据湖公司

大数据、人工智能基础软件技术驱动产品创新与赋能升级所做的工作表示赞赏。希望公司继续加强信息安全风险水平意识，保障技术水平及产品质量。参观交流过程中，围绕新金融、新科技产业生态新的发展阶段，双方针对浙江农集中度较高的重要外包商，开展现场评估检查。星环科技作为浙江农信重要的信息科技提供商，助力浙江农信大数据项目上线了一批非常有特色和具有突破创新的应用，该项目针对精细化管理难题，运用大数据、实时处理、地图及数据挖掘技术，形成系统化解决方案，媒体也深度报道了浙江农信以大数据技术打造金融“大数据平台”实现科技引领数字化转型的成果。通过参观星环科技展厅，查阅资料，座谈交流的形式，双方进一步沟通了已经合作的技术及产品情况，对未来金融科技赋能行业发展进行了深入探讨。座谈会上，浙江农信对公司基本情况、财务状况、内控管理、应急管理等方面进行了详细的评估，对双方合作中存在的问题与风险交换了意见，对星环科技近期在信依托数字化转型积极探索前沿技术等相关问题进行了重点交流，近些年浙江农信已经实现数据资源的快速处理和深度应用，逐渐将“数据”打造成为自身核心竞争力，对业务发展的支撑和服务能力得到跨越式发展，体现了金融

近日，“数智未来，因你而来”2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛在上海人工智能研究院成功举办。星环科技凭借“基于昇腾Atlas300I/VPro推理卡的模型生产和应用平台”脱颖而出，斩获上海&浙江赛区金奖。2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛由华为、上海人工智能研究院、上海昇腾生态创新中心、杭州人工智能计算中心、杭州高新区党委人才办联合主办。大赛以协助促进上海浙江的AI产业发展为目标，覆盖人工智能头部企业、初创企业、高校、科研院所等，旨在发掘上海浙江优秀人工智能团队，基于昇腾全栈AI软硬件平台，围绕人工智能深度学习技术，探索有具体落地场景的创意方案。同时将自身在人工智能领域的技术和实践经验进行分享，为上海市、浙江省人工智能产业的发展做出贡献。此次获奖方案正是星环科技模型生产和应用平台SophonAutoCV与华为昇腾的强强联合。SophonAutoCV是星环科技推出的面向边缘计算领域的模型生产和应用平台，可提供统一的数据接入、模型管理和低代码AI应用构建等能力，解决模型落地开发周期长等问题，同时得力于与昇腾系列硬件的良好适配，平台可实现高效的

数据湖仓一体上市公司在资本市场，专注于数据湖仓一体技术的上市公司已形成特色板块。这些企业普遍具有高研发投入、强技术壁垒和清晰的商业模式等特点。从财务表现看，头部企业保持着稳定的营收增长，其中解决方案了覆盖全国的销售和技术支持网络；三是健康的财务状况，主营业务保持稳健增长。与其他科技上市公司相比，其在核心技术自主率和政企客户覆盖率方面具有明显优势。从投资价值角度分析，数据湖仓一体上市公司具有长期收入和云服务占比逐年提升，反映出市场对技术服务的旺盛需求。作为该领域的代表性上市公司，星环科技展现出三个方面的突出特点：一是持续的研发创新，年研发投入占比保持在25%以上；二是完善的客户服务体系，建立

湖仓一体是一种新兴的数据架构，被称为DataLakehouse。它综合了数据仓库和数据湖的优点，为数据分析师和数据科学家提供了一个集中化的数据存储平台，并为公司的数据治理带来更多便利。在过去，我们，包括非结构化数据如图片和文档。数据湖通常拥有更大的规模和更低的存储成本，数据不需要满足特定schema，而是在读取数据时解析schema。现在许多公司同时使用数据仓库和湖这两种存储架构，一个通常使用数据仓库和数据湖这两种不同的数据存储方式：数据仓库：数据仓库主要储结构化数据，通过转换、整合和清理等过程将数据存储到目标表中，并与预定义的schema匹配。数据湖：数据湖可以存储任何类型的数据大型数据仓库和多个小型数据湖。这种方式导致数据在存储中存在冗余。湖仓一体的出现旨在融合数据仓库和数据湖的优势，通过在数据湖上构建数据仓库，实现存储成本更低、更具弹性性，并提高数据质量，减少数据冗余。在湖仓一体的构建中，ETL（抽取、转换、加载）起关键作用，将未规整的数据湖中的数据转换为结构化的数据存储在数据仓库中。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓

、员工降本减负、精细管理决策为目标。同时以构建企业级数据湖为基础、以基于星环科技数据云平台TDC的数据中台解决方案为整体架构，释放数据价值。浙江农商联合银行科技部大数据负责人孙志成发表《基于大数据技术应用创新实践分享》主题演讲。浙江农商联合银行立足自身二级法人金融科技现状，搭建大数据及数据云平台，打造高可靠的数据基础设施和数据平台服务，变革集中委托开发模式，实现数据类系统由省、市、县三级协作开发和分析，全面提升各行社服务能力，赋能行社应用创新。浙江农商联合银行大数据建设实现了科技赋能方式创新、融资服务创新、数据管理模式创新、省县协作模式创新、技术手段创新、省市县联通模式创新六大创新。廊坊银行，成为全景银行。于海军认为数据治理和数据赋能两条路要并行去走，无论是金融行业还是金融科技公司都面临“降本增效”的问题，数字化、智能化转型是必须要做的，要为未来做储备，精细化管理是关键。岳鹏表示数字化转型终是要对业务做支撑，金融机构的科技公司要保证整个产品和解决方案在行业中具有一定的前瞻性。5月25-26日，由星环科技、上海数据交易所、上海大数据联盟、财联社联合主办的向星力·未来数据技术峰会（FDTC）在上海前滩香格里拉大酒店成功举办。大会设立1场全体大会，6场平行论坛，2场闭门研讨会

数据标准和密级，承接数据消费中的数据质量问题，并制定数据管理工作路标，持续提升数据质量。发布数据标准：入湖数据需要有相应的业务数据标准。业务数据标准描述公司层面需共同遵守的“属性层”数据的含义和业务规则，是公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦明确并发布，就需要作为标准在企业内被共同遵守。认证数据源：通过认证数据源，能够确保数据从正确的数据源头入湖。认证数据源应遵循公司数据源管理的要求，一般要定密。数据质量评估：对入湖数据做质量评估，给入湖数据打质量标签。如果不满足上述任意一条入湖标准，就应推动源系统数据代表完成整改，满足要求后方可实施数据入湖。元数据注册：元数据是公司的重要资产，是数据共享和消费的前提，为数据导航和数据地图建设提供关键输入。对元数据进行有效注册是实现上述目的的前提。数据入湖的六个标准是确保数据湖中数据质量和管理的关键因素，具体包括：明确数据Owner（数据所有者）：数据Owner由数据产生的流程Owner担任，是所辖数据端到端管理的责任人，负责对入湖的数据定义数据源是指业务上首次正式发布某项数据的应用系统，并经过数据管理专业组织认证。定义数据密级：定义数据密级是数据入湖的必要条件，为了确保数据湖中的数据能充分地共享，同时又不发生信息安全问题，入湖的数据必须

数据湖实施全指南：从战略规划到运维优化成功实施数据湖需要系统的方法论支撑。规划阶段需明确三个关键问题：1）主要使用场景（机器学习、实时分析等）；2）数据治理要求（合规性、敏感性）；3）团队技能评估。某保险公司的经验表明，先做全面的现状评估（数据量、类型、质量）可减少50%的实施风险。技术选型要考虑多个维度：1）存储格式（Parquet适合分析，ORC压缩率更高）；2）元数据方案（集中式便于管理，分布式扩展性好）；3）计算引擎组合。某物流企业选择Iceberg格式+Spark引擎的组合，使其数据分析性能提升3倍。实施后的优化同样重要：1）性能优化（分区策略、缓存机制）；2）成本优化（智能分层

灵活处理。现代企业需要二者协同的"湖仓一体"架构。技术实现上，融合架构的关键在于统一元数据管理层。通过统一的元数据管理，企业可以实现：数据一处存储多处使用（某保险公司将核心业务数据复用率从30%提升到80入仓：原始数据先进入数据湖，经加工后的关键指标进入数据仓库；2）逻辑数据仓库：在数据湖上构建虚拟化层；3）双向同步：保持湖仓数据的实时一致。某证券公司的实践采用了第一种模式，使其市场风险分析时效从T+1数据仓库与数据湖的融合实践：构建企业统一数据架构在企业数据架构演进过程中，数据仓库和数据湖的关系经历了从对立到融合的转变。传统数据仓库擅长处理结构化数据的标准分析，而数据湖则长于多源异构数据的%）；计算引擎按需调用（同一份数据支持批处理和实时分析）；以及全局的数据治理（数据质量评分可视化）。星环科技的案例显示，其统一元数据管理使跨团队协作效率提升40%。典型融合模式包括：1）数据入湖、按需提升到近实时。实施挑战主要集中在数据一致性保障（需引入ACID事务支持）和性能优化（智能缓存和索引）。未来，随着技术进步，湖仓界限将更加模糊，向统一的"数据云"架构演进。

一致性问题。灵活性和可扩展性：数据湖仓一体既具备数据湖的灵活性和可扩展性，能够存储各种类型的原始数据，又拥有数据仓库的数仓管理功能。数据治理：数据湖仓一体为公司进行数据治理带来更多的便利性，包括集群数据湖仓是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据湖和数据仓库的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。融合数据湖与数据仓库：数据湖仓一体可以定义为由数据湖和数据仓库组合构建的现代数据平台，它拥有数据湖的非结构化数据的灵活存储特性，以及数据仓库的管理功能和工具。存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据计算框架和SQL查询引擎，以及数据目录等。应用场景：湖仓一体适用于数据量较大、多种数据类型混合存储的场景，提供了更好的查询性能和数据探索能力。数据湖仓一体是一种结合了数据湖的灵活性和数据仓库的规范性优势的新范式，在基于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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。

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...