零售行业数据仓库

零售数据中台是一种将零售企业内部各种业务系统（如销售系统、库存系统、会员系统等）的数据进行整合、处理和存储，并能够快速地为不同业务场景（如营销、供应链管理、客户服务等）提供数据服务和数据分析能力的平台。它打破了数据孤岛，使数据能够在企业内部高效流转，为企业的数字化转型和精细化运营提供有力支持。一、主要功能模块数据汇聚与整合从零售企业的多个数据源收集数据，包括线下门店的销售终端系统、线上电商平台、准确性和时效性。如监控销售数据是否及时上传，商品库存数据是否与实际相符等。实现数据安全管理，根据数据的敏感程度进行分级授权访问，采用加密技术保护数据传输和存储安全。数据建模与分析基于零售业务场景构建通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）、仪表盘等形式展示，方便零售企业的各级管理人员和业务人员快速理解数据和发现问题。二、应用场景精准营销数据中台可以为营销部门提供全面的顾客数据，包括顾客基本信息、购买历史商品管理方面，数据中台提供商品销售数据、库存数据和市场反馈数据。零售商可以根据这些数据优化商品品类，淘汰滞销商品，引进热门商品。在供应链优化方面，利用销售预测数据和库存数据，与供应商进行更有效的协同

新零售行业在数字化转型中，正从传统的单点业务信息化转向全面的数字基础设施建设。企业利用智能技术群落，如物联网、云计算、大数据等，来提升效率、控制风险，并增强产品和服务的竞争力。物联化：通过物联网融合。新零售行业的数字化转型是通过新技术实现业务流程的全面优化和重构，以数据为驱动，打造线上线下一体化的购物体验。这包括利用物联网实现物体间的互联，借助云计算提升运营效率，以及通过数据中台实现更精准的应用的能力，以数据驱动决策和创新。新零售的理论内容：企业构建面向研发、生产、营销的信息管理系统，并升级到大数据时代的数字基础设施。转型趋势：未来5年将是新型数字基础设施快速发展的时期，技术与业务将深度“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和技术，将实体商品数字化，建立数字孪生世界，优化系统运行效率。云化：云计算成为企业转型的关键，提供高效、可用和可靠的基础设施，降低运营成本并提高效率。数据驱动及中台化：数据是核心，需要构建数据收集、分析和

数据中台在零售行业的应用非常广泛，可以推动零售业转型升级。通过深度整合数据资源、发掘数据背后的商业智慧，企业将能够更加精准地洞悉市场、优化运营策略并创造商业价值。‌数据整合与打通‌：数据中台能够将线上商城、线下店铺、社交媒体、物流配送等多来源数据融合，打通全渠道数据流，为企业提供一个全景式的数据视角。‌消费者洞察与个性化营销‌：通过对顾客购物行为、偏好、反馈等数据的分析，数据中台可以帮助企业更准确地理解目标客群，进而提升客户满意度和忠诚度。利用大数据和机器学习技术，实现精细化市场细分，推动个性化营销活动的开展，如个性化推荐、精准投放广告等，提高营销ROI。‌库存优化与供应链管理‌：通过实时的库存管理和需求预测，数据中台助力企业优化进货、库存和调货策略，降低库存成本，提高资金周转效率。实现供应链的透明化和协同化，优化供应商选择和物流路径，提高供应链的响应速度和资源配置效率。‌协同运营与决策支持‌：数据中台在整合各业务单元数据的同时，也促进部门之间的信息共享与协同工作，简化内部流程，提升工作效率。基于海量数据的深度分析，数据中台为企业提供数据驱动的决策支持，帮助预测市场趋势，抓住商业机会

数据中台在零售行业中的应用涵盖了消费者行为分析、精准营销、库存管理和供应链优化、个性化推荐系统以及市场趋势预测等多个方面。‌消费者行为分析‌：通过数据中台，零售企业可以整合来自线上和线下的多源数据消费者行为分析的结果，零售企业可以通过数据中台实现精准营销。例如，利用客户的购买历史和偏好，零售商可以推荐个性化的商品，提高客户的购买转化率。此外，数据中台还可以支持多渠道营销活动的策划和执行，确保营销活动的有效性和ROI最大化。‌库存管理和供应链优化‌：数据中台在库存管理和供应链优化方面也发挥着重要作用。零售企业可以利用历史销售数据和市场趋势预测未来的需求，合理安排商品的采购和库存，减少缺货和过剩的情况。同时，数据中台还可以提供实时的物流信息，优化配送路线和时间，提高供应链的整体效率。‌个性化推荐系统‌：通过数据中台的分析能力，零售企业可以构建个性化推荐系统，根据客户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好等信息，为客户提供个性化的商品推荐和服务。这不仅可以提高客户的购物体验，还可以增加客户的忠诚度和复购率。‌市场趋势预测‌：数据中台还可以帮助零售企业分析市场趋势和竞争对手的动态，为企业提供决策支持

分析型数据库在各行业都有广泛的应用，比如：零售行业：分析型数据库可以分析顾客购买数据，来预测买家的实际需求和销售热度。以及库存管理和市场趋势分析等。制造业：分析型数据库可以提供实时分析，可以监控、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，提供全面、便捷。金融行业:分析型数据库可以处理交易数据，执行模型定价、风险管理和监管分析操作，实现快速业务运营和初步策略优化。教育行业:分析型数据库可以用于跟踪学生的表现数据，分析学生功课表现、孩子学习风格，识别佳生产线以及货车集装箱的位置信息，帮助提高生产效率和管理全球供应链等。医疗保健：分析型数据库可以用于追踪医疗机构数据、病历分析和结构性数据分析，利用大数据技术识别疾病趋势和危险因素，支持医学研究和预测疾病教学评估方法等。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法

识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构可以整合和分析患者的病历数据、检查数据等，为医生提供更准确的诊断依据，同时优化医疗资源分配，提升医疗服务效率和质量。‌政务行业‌：在政务领域，数据中台可以帮助政府机构实现数据共享、业务协同和决策支持等方面的优化。通过数据中台，政府机构可以整合各部门的数据资源，打破信息孤岛，提高政府服务效率和公众满意度。此外，数据中台还广泛应用于电力、教育、交通等其他行业领域，为企业的数字化转型和智能化升级提供有

工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据分析模型与方法，进行卷烟市场研究及策略制定支持。实施包括市场销售+云“ABC”技术融合的一站式综合平台，降低开发、管理难度，更加符合未来趋势，在整个产业链中占据更重要地位。（4）大数据开发利用结合行业零售户订单数据，运用大数据分析模型与方法进行卷烟市场研究，为策略的实时数据集成起来，实现信息共享，满足企业协同管控需求。该项目整合了包括消费者行为数据、互联网舆情数据、宏观经济数据等外部数据，零售户订单数据、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供周全的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售户订单数据下行分析项目遵循广东中烟数据中心整体架构，在统一的

向量数据库在人工智能、电商零售、金融服务、医疗健康以及物流和供应链等多个行业中都有着广泛的应用。在人工智能领域：图像识别和自然语言处理是人工智能的两大核心应用，它们都需要处理大量的高维向量数据。向量数据库能够高效地存储和检索这些向量数据，支持相似度搜索等复杂操作。这使得向量数据库在图像特征匹配、文本嵌入等任务中表现出色，为推荐系统、搜索引擎等应用提供了强大的支持。电商和零售行业：商品推荐和相似以用于基因数据分析、药物研发等领域，为医疗健康行业的发展提供有力支持。物流和供应链领域：路径规划、配送优化等任务需要处理大量的地理空间数据和物流信息。向量数据库能够高效地存储和检索这些数据，通过相似度分析找到优的配送路径和方案，提高物流效率，降低成本。产品搜索是关键的业务需求。向量数据库能够存储商品的向量表示，通过相似度搜索快速找到与用户兴趣相匹配的商品，从而提高销售转化率。此外，向量数据库还可以用于分析用户的购物行为，构建用户画像，为个性化推荐提供数据支持。金融服务领域：在欺诈检测方面，向量数据库可以存储用户的交易行为、设备信息等数据，通过相似度分析识别异常交易，降低欺诈风险。同时，向量数据库还可以用于用户画像分析，帮助金融机构更好地理解客户

和零售行业。能够处理大量的交易数据，并提供快速的查询响应。分析型数据仓库：专注于支持复杂的分析和报告，通常用于业务智能和数据挖掘。存储汇总数据和历史数据，用于长期趋势分析。维度数据仓库：采用维度建模技术构建的数据仓库，以星型模式或雪花模式组织数据。适合于复杂的分析查询，能够快速响应多维数据分析需求。数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟

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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...