完善的数据中台解决方案

数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案，数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能，并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构，实现数据资产价值大化，提高数据服务水平效率和准确性，同时也能降低数据运营成本，提升企业数据治理能力和安全性。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。星中台领域布局，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，并搭建起数据中台环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据中台解决方案是指一套完整的体系，旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产，以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点：数据整合：数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据，实现，实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务：确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证，确保其所访问的数据在权限允许范围内，是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务：实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合，形成高质量的数据基础；在保证数据安全的前提下，通过边界防护，允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务，实现数据中台的跨网，跨域服务能力。分析工具和算法，支持多维度、多角度的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的规律和趋势，支持决策和业务优化。数据可视化：通过图形化的方式展示数据分析的结果，使企业能够更直观地理解和分析数据，提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载，消除信息孤岛，打破数据壁垒。数据存储：采用分布式存储架构，支持大规模数据的存储和管理，满足企业海量数据的存储需求，同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析：提供多种数据

解锁数据中台解决方案：企业数字化转型的密钥数据中台：数字化时代的新引擎在当今数字化浪潮中，数据已然成为企业最为关键的资产之一。随着大数据、人工智能等新兴技术的迅猛发展，企业积累的数据量呈指数级增长的高效流通与共享，让数据真正成为企业的战略资产，为企业的决策、创新和业务增长提供强大支持。数据中台解决方案全景解析定义与内涵数据中台，是一种以数据为核心的架构和理念，旨在构建一个集中、可控、高效的，这些部门之间的数据难以共享，当信贷部门需要评估一个客户的信用风险时，很难及时获取风控部门的相关数据，从而影响了决策的准确性和效率。数据中台的出现，为打破数据孤岛提供了有效的解决方案。它通过统一的数据。通过建立数据分析模型和指标体系，企业可以对不同的决策方案进行模拟和评估，预测决策的效果和风险，从而选择最优的决策方案。例如，一家零售企业在制定促销策略时，可以通过数据中台分析历史销售数据、客户购买行为数据和市场竞争数据，了解不同促销活动的效果和客户的反应，制定出更有效的促销策略，提高销售额和利润。，如何有效管理和利用这些数据，成为企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。数据中台，作为数字化时代的新引擎，应运而生，正逐渐成为企业实现数字化转型、提升竞争力的核心利器。在这个数据爆炸的时代，数据中台的

星环科技提供企业级数据中台解决方案。星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。数据中台解决方案解决数据孤岛问题：解决企业内部数据孤岛未打通，同一份数据在多个业务系统内保存等问题，统一标准，提升数据管控质量。降低运维和管理成本：避免企业内部重复开发、重复投入等企业在数据中台建设过程中的服务需求。同时，原厂服务可以保证需求和问题的及时响应和解决。先进的大数据技术：星环作为中国第一家登陆Gartner大数据魔力象限的公司，体现了在国内大数据领域的前瞻性，可满足、存储、开发、分析、展现、对外服务的能力有待提升，数据管理运维团队有待建设，数据资产管理体系制度有待完善，数据资产管理保障组织有待落实。星环科技助力集团数据中台项目建设，加强了数据资产管理能力，打通服务的全链路构建能力，并提供丰富的数据分析工具，为企业运营提供全面及时有效的数据支撑。星环数据中台核心优势：完整的中台产品线：经信通院2019年大数据产品能力评测数据显示，星环科技作为国内产品线丰富的公司

数据中台整体解决方案一、引言在数字化时代，数据已成为企业的核心资产。数据中台作为一种新的数据管理架构，旨在打破数据孤岛，整合企业内外部数据，为业务提供高效、准确的数据服务，助力企业实现数字化转型与实施方案。数据采集与整合：按照规划，采集企业内外部数据，并进行清洗、转换和集成，将数据存储到数据中台。数据治理体系建设：建立数据标准、质量管理、元数据管理和安全管理等数据治理体系，确保数据的质量和安全创新发展。二、建设目标打破数据孤岛：整合分散在企业各个业务系统中的数据，实现数据的互联互通与共享。提升数据质量：建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。加速数据服务：提供高效的进行清洗、转换、集成等处理，为数据分析和应用提供高质量的数据。数据共享层：通过数据接口将处理后的数据提供给企业内部的各个业务系统和数据分析工具，实现数据的共享与复用。数据应用层：基于数据中台提供的管理，实现数据的可追溯和可理解。数据安全管理：采取数据加密、访问控制、身份认证等安全措施，保障数据的安全性和隐私性。五、实施步骤需求调研与规划：深入了解企业的业务需求和数据现状，制定数据中台的建设规划和

数据中台是一种数字化综合解决方案。狭义来看，数据中台是一套实现数据资产化和服务复用的工具；广义来看，数据中台是一套运用数据推动企业数字化转型升级的机制和方法论。数据中台始于业务数据的沉淀积累，用于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数据的收集、整合、分析及应用，循环往复，形成生态闭环。在大数据、云原生、人工智能等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，数据中台在多场景快速落地。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，并搭建起数据中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

涉及到一系列信息安全和合规问题，如数据加密、访问控制、审计跟踪等。数据中台技术是一种全面的解决方案，旨在帮助企业实现内外部数据的集成、共享和管理。通过提供统一的技术平台和组织管理框架，数据中台有助于提高企业的数据质量和洞察力，从而推动业务创新和增长。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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构数据中台是一种构建在企业级IT基础架构上的技术平台，旨在支持企业内外部数据的采集、整合、存储、处理和分发。数据中台不仅提供技术基础设施，还涉及组织管理、数据治理和信息安全等方面的内容。以下是数据中台技术的介绍：数据采集与整合：数据中台提供了一系列工具和技术，帮助企业从各种数据源（如业务系统、互联网、物联网等）采集和整合数据。这些工具能够处理各种结构化和非结构化的数据，确保数据的完整性和准确性

轻量级数据中台是一种相对精简的数据中台解决方案，它在具备数据中台核心功能的基础上，更注重灵活性、快速部署和易于使用。它主要是为中小企业或者业务场景相对简单的企业提供数据整合、共享和应用的平台，帮助可能采用开源或者低成本的商业解决方案。这使得中小企业能够以较低的成本享受到数据中台带来的好处。核心功能模块数据采集与整合：简单数据源接入：支持常见的数据源接入，如关系型数据库、文件系统和简单的API接口数据仓库或者简单的NoSQL数据库。这些存储系统能够满足一定规模的数据存储需求，并且在数据查询和管理方面具有较好的性能。数据安全与权限管理：虽然是轻量级的解决方案，但仍然重视数据安全。提供基本的数据企业在有限的资源下实现数据价值的挖掘。特点：轻量化架构：与传统大型数据中台相比，轻量级数据中台的架构更加简洁。它可能采用微服务架构或者轻量级的分布式架构，减少不必要的组件和复杂的系统集成，降低了硬件和甚至几小时内完成数据中台的基本搭建，开始进行数据接入和初步的数据分析。成本效益高：在硬件采购、软件授权、维护人员等方面的成本较低。由于其轻量化的特点，不需要购买昂贵的大型服务器和高端存储设备，软件也

隐私计算解决方案是指利用隐私计算技术来解决数据在流通、共享和处理过程中的隐私保护和安全问题的一系列方法和策略，以下是一些常见的隐私计算解决方案：基于多方安全计算的解决方案技术原理：多方安全计算允许在联合风控中，多家金融机构可以在不共享客户原始数据的情况下，共同对客户的信用风险进行评估。基于联邦学习的解决方案技术原理：联邦学习是一种机器学习技术，在多个参与方之间进行模型训练和优化，而无需交换法规限制，无法直接共享。通过联邦学习，各方可以在本地训练疾病诊断模型，然后将模型参数进行聚合更新，共同构建一个更准确的疾病诊断模型，而无需共享患者的原始医疗数据。基于可信执行环境的解决方案技术原理。同态加密解决方案技术原理：同态加密允许在加密数据上直接进行特定类型的计算，而无需先解密数据。计算结果解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致，从而实现数据的“可用不可见”。同态加密分为加法同态。用户在本地解密结果后即可获取所需信息，而数据库服务器无法获取查询条件和查询结果的明文内容，保护了数据的隐私。零知识证明解决方案技术原理：零知识证明是一种密码学技术，允许一方在不向另一方透露任何额外信息的

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。