物联数据中台供应商

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

全面、技术前沿的大数据基础软件产品，以及在数据中台领域的探索和实践，被Gartner选为数据中台（DataMiddleOffice)全球推荐供应商。GartnerHypeCycle是评估全球新技术成熟度》（HypeCycleforICTinChina）数据中台领域推荐供应商，更在此次发布的全球《2022年分析与商业智能技术成熟度曲线报告》中也被选为数据中台推荐供应商，充分体现了星环科技在数据中台领域的技术优势和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。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发展阶段的权威评价体系，典型供应商榜单用于推荐拥有该领域成熟产品、独特价值的厂商代表，在全球具有广泛的影响力。星环科技不仅在2021和2022年连续两年入选《中国ICT技术成熟度曲线报告独特价值。报告指出，数据中台是一种组织策略，它使企业有效地让前台的数据用户使用后台一致的视图生成数据并进行决策。与Gartner的观点不谋而合，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

近日，首批可信数据空间应用解决方案供应商名单正式公布，星环科技凭借在可信数据空间领域优秀的产品和解决方案能力，以及推动可信数据空间的实践应用成功入选首批可信数据空间应用解决方案供应商“流通服务平台²C、数据商城管理工具TranswarpForesight、数据审计工具TranswarpAudit、数据要素流通一体机。方向”。在可信数据空间领域，星环科技基于大数据基础平台TDH、大数据云平台TDC、数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon提供可信数据流通整体解决方案，为可信数据流通提供端到端的数据安全防护、数据安全治理、隐私保护与隐私计算技术，以及基于硬件安全防护的可信计算，保障数据可用不可见，助力数据要素安全可信流通。星环科技可信数据流通主要产品有数据安全管理平台Defensor、隐私计算平台SophonP

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、智能分析和业务场景应用规划等咨询实施服务。随着数字经济的蓬勃发展，越来越多企业将数据视为企业核心资产，而数据中台是数据转化为资产的关键，逐渐成为企业数智化转型的新基建。作为数据中台领域标杆企业，星环

近日，上海市经济和信息化委员会发布了2022年度上海市优质大数据服务供应商目录，星环科技成功入选。2022年度上海市优质大数据服务供应商目录申报工作是为深入贯彻国家“十四五”大数据产业发展规划，培育优质大数据服务供应商，打响上海市大数据品牌，根据《上海市经济信息化委关于组织开展2022年度上海市大数据服务供应商推荐目录编制工作的通知》要求组织开展的。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕评价(创新型)”称号、“上海市计算机学会科学技术奖”一等奖；多次入选“上海市大数据典型案例集”；入选“100家上海数字贸易创新企业”等。以此次入选上海市优质大数据服务供应商目录为契机，星环科技将继续秉承优质服务理念，不断提升服务价值和竞争力，积极发挥示范作用。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。星环科技积极参与信息产业国产化进程，是大数据基础软件国产化的重要推动者之一。经过多年自主研发与技术创新，已形成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，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客户实现数字化转型。作为一家以上海为总部的企业，星环科技凭借

近日，首批可信数据空间应用解决方案供应商名单正式公布，星环科技凭借在可信数据空间领域优秀的产品和解决方案能力，以及推动可信数据空间的实践应用成功入选首批可信数据空间应用解决方案供应商“流通服务平台方向”。可信数据空间应用解决方案供应商征集工作由可信工业数据空间生态链、工业互联网产业联盟、开放群岛开源社区联合组织开展，涵盖云计算、大数据、隐私计算、区块链、数据安全等各领域，涉及复杂组织内部、企业间以及大型组织主导的生态圈数据流通等多个场景。本次发布的供应商主要面向数据使用控制、可信环境、流通服务平台三大方向。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。在可信保护与隐私计算技术，以及基于硬件安全防护的可信计算，保障数据可用不可见，助力数据要素安全可信流通。星环科技可信数据流通主要产品有数据安全管理平台Defensor、隐私计算平台SophonP²C、数据商学习、联邦数据质量和模型质量评估等功能，实现“数据可用不可见”的效果。数据商城管理工具TranswarpForesight：作为企业内资产化数据的聚合门户，为业务人员提供数据资产的检索、下载、共享的能力

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与共享、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理和供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌：物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致，及时处理客户投诉和问题，提高客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌：物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，采取相应的防范措施。‌供应链协同与优化‌：数据中台通过对供应链各环节的数据进行全面采集和分析，实现供应链的协同和优化。实时监控供应链的库存、采购、生产和配送等环节的绩效指标，及时发现和解决问题，提高供应链的效率和稳定性。通过分析库存数据和销售数据，优化库存管理，减少库存积压和缺货现象，提高供应链的响应速度和灵活性。星环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，实现信息孤岛现象严重。数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。‌智能决策支持‌：数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供

公司新闻D1net北京1月19日政企IT信息主管选型的权威参考之一，2015CEIA中国企业IT大奖今日正式揭晓。星环科技荣膺'很好大数据方案供应商'大奖。CEIA由国内精准专业的政企IT媒体企业网项目的前三名中评选出第一名。所以奖项在专业性，客观性和权威性方面非常有说服力。（文章来源：企业网D1net）

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与管理、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理以及供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，包括来自不同物流环节、不同业务系统以及供应链上下游的数据，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。通过数据中台，物流企业可以打破信息孤岛客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，并采取相应的防范措施。通过数据中台，物流企业可以实时监控运输、仓储、配送等环节的风险指标，及时发现异常情况，如通过分析天气数据和交通数据，预判自然灾害和交通事故的发生概率，提前调整运输计划和路线，减少风险带来的损失。‌供应链协同与优化‌数据中台通过对供应链各环节的数据进行全面采集和分析，实现供应链的协同和优化。通过数据中台，物流企业可以实时监控供应链的库存、采购、生产和配送等环节的绩效指标，及时发现和解决问题，提高供应链的

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...

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

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...

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...

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...

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...

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...

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`:...

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...

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。