释放数据价值的利器：深入了解 Orc 软件的强大功能 (释放数据价值的有效途径是)

在当今数据驱动的世界中，释放数据价值已成为企业成功的关键因素。Orc 是一款强大的软件，旨在帮助企业从其数据中获取最大收益。本文将深入探究 Orc 软件的强大功能，展示其如何帮助企业解锁数据价值。

Orc 软件的优点

• 高性能：Orc 采用列式存储格式，可显著提高数据查询和分析的速度。
• 可扩展性：Orc 可以轻松处理大数据集，使其成为大数据应用程序的理想选择。
• 成本效益：Orc 是一个开源软件，这意味着企业无需支付昂贵的许可费用。
• 与 Hadoop 兼容：Orc 与 Hadoop 完全兼容，使其可以轻松集成到现有的 Hadoop 生态系统中。
• 可靠性：Orc 提供了健壮的错误处理机制，确保在处理数据时始终保持可靠性。

Orc 软件的主要功能

Orc 软件提供了一系列丰富的功能，可帮助企业释放数据价值，包括：

1. 列式存储格式

Orc 采用列式存储格式，将数据存储在按列组织的文件中。这种格式使数据查询和分析的速度比基于行的存储格式快得多，因为只有所需列的数据才会被读取。

2. 数据压缩

Orc 支持多种数据压缩算法，例如 ZLIB 和 Snappy。这些算法可以显著减小数据文件的大小，从而节省存储空间并提高数据传输速度。

3. 数据类型支持

Orc 支持广泛的数据类型，包括整型、浮点数、字符串、布尔值和时间戳。这使其成为处理各种类型数据的理想选择。

4. 数据完整性

Orc 提供了强有力的数据完整性机制，例如校验和和元数据校验。这些机制确保数据在存储和检索过程中保持完整和准确。

5. 查询优化

Orc 实现了查询优化技术，例如谓词下推和索引。这些技术可以智能地优化查询，从而显著提高查询性能。

Orc 软件的应用

Orc 软件在各种应用程序中都有广泛的应用，包括：

1. 大数据分析

Orc 是进行大数据分析的理想选择，因为它可以轻松处理大数据集并提供高性能。

2. 数据仓库

Orc 可以用作数据仓库的后端存储，提供对大量历史数据的快速访问。

3. 机器学习和人工智能

Orc 非常适合机器学习和人工智能应用程序，因为它可以快速加载和处理训练数据。

4. 数据可视化

Orc 可以与数据可视化工具一起使用，以创建交互式数据仪表板和报告。

结论

Orc 软件是一款功能强大的工具，旨在帮助企业释放数据价值。其高性能、可扩展性、成本效益和与 Hadoop 的兼容性使其成为处理大数据集并从中获取洞察力的理想选择。通过利用 Orc 软件的强大功能，企业可以充分利用其数据资产，从而做出明智的决策并获得竞争优势。

传统数据采集数据价值低对吗

说到网页数据采集器，很多企业不由自主的想到了抄内容，抓账号之类的似乎上不了台面的一些用途，网页数据采集的应用大家习以为常的是站长抓取内容进行伪原创，或者抓取账号进行网络营销推送之内的，透露着或多或少窃取的意味在里面。

其实，数据采集技术发展应用至今，很多企业的观念仍旧停留在最原始的印象上，旧有的观念对数据采集技术有着非常大的误解，进而也使得数据采集的价值不断被低估。

说数据采集就必然少不了大数据，大数据的概念相信我们每一个人都不陌生，从大数据的4V及非结构化数据的特性可以知道，大数据有着数据体量巨大、数据类型复杂性、价值密度低、数据处理速度及时性等有别于传统数据的特性。

大数据的数据源主要来源于网络或生活中的各个信息环节，尤其是网络信息是大数据的实施基础，因此数据采集作为大数据应用建设中最底层也是最基础的一个核心环节存在。

大数据挖掘分析的所有行为都要建立在科学先进的数据采集技术基础上，无论是自身就拥有海量数据还是面向全网范围的数据源分析，脱离了数据采集技术，大数据挖掘分析也势必变成了空话。

经济理论常提过，上层建筑决定经济基础，那么，在大数据时代，企业对大数据的应用战略则决定数据采集的角色，在国外，大多数中大型企业都非常重视将大数据运用于企业生产经营发展的环节，因此，对于数据采集技术也给予了一个比较高的正面评价。

遗憾的是，长久以来，国内数据采集的角色都一直停留在不太光彩的角色，太多的个人或小企业用来抓取其他网站的原创内容稍微改吧改吧就用到自己网站，或者目光都盯住了用采集器采集大量的用户账号，进行网络营销直接推送用。

不能否认，尤其是像八爪鱼采集器这种软件由于支持近乎98%的网页采集率，部分用户将采集器应用到采集ID或者采集内容伪原创上，但是，如何以此断定采集器仅仅作此用途那就大错特错了，也不可能真正理解数据采集及大数据应用对企业的意义。

我今天无意要给数据采集正名，而是想要详细介绍下，代表先一代数据采集技术的八爪鱼采集器可以如何为企业进行服务？1、 脱离对个体账号隐私数据的关注，转为挖掘用户行为喜好挖掘用户行为喜好，很多企业的做法是抽取一部分样本进行分析，进而将用户进行分类分析，我不能说这种方式一定不好，但是由于抽样数量及取样用户的有限性，我们会多少对数据的代表性产生质疑，再由于用户也是不断再成长变化的，传统的取样方式仅仅针对自己已有的用户进行分析，很难看出用户真的喜好变化。

那么，有了八爪鱼数据采集这样的工具，企业就快速及时的掌握更多的数据源，进而通过人工对数据进行筛选过滤挖掘分析，进而更准确的掌握用户的行为喜好。

大数据时代，企业未来有可能比用户更了解自己的需求，这并不是无稽之谈，而是建立在大数据强大分析能力上的理性判断。

典型应用：做淘宝/天猫的卖主根本不用关注匿名ID破解不破解，你可以通过自身店铺和竞争店铺的评价、用户购买、地域等公开信息，分析出你的产品最理想的销售区域、人群属性、人群喜好、产品不足等，进行应用到营销如直通车钻展站外推送、产品设计、活动设计、宝贝页面设计上，为用户提供他需要的信息，这才是真正意义上的精准营销，营销才能真正取得效果。

2、 了解你的对手商场如战场，知己知彼方能百战不殆。

不了解你的对手，你就无法与对手站在同一层面上进行对抗，放到互联网的世界，如果你能占领信息的前端，那势必你只能做一个跟跑者。

这点对于很多电商运营的企业来说应用已经深有体会，为了达到了解对手的效果，运营人员要做的，就是通过各种途径收集对手的信息变化，然后通过各种表格进行分析挖掘，耗时耗力。

那么，数据采集技术的应用，可以给企业及运营分析人员带来的变化是显而易见的，智能化的云采集技术无论是从数量上还是速度上都远远超过人工的处理能力，使得企业及分析人员可以抓住于数据挖掘分析，对数据应用的有效率必然会得到提高。

典型应用：电商运营人员关注竞争店铺的运营变化、事件效果跟踪、分销系统的价格管理监控等3、 第一时间了解热点话题营销上经常讲到一个造势，在我看来，到实际的运作过程中大多数企业真正能应用的是借势，如何借势，那必须要能第一时间就能窥探到势，光凭几个人看看热点新闻或者直觉就够了吗？你能第一时间知道微博上大家都在谈什么话题，对于热点大多数都怎么看吗？答案显然是无法实现的。

那么运用采集技术就能很简单的解决这个问题。

这与舆情监控不同，对于热点话题的了解对于多数企业在运营活动、内容创造中有着很实际的参考意义。

典型应用：根据热点关联产品进行企业活动策划及自媒体内容创作。

4、 舆情监控这点不深入展开了，目前采集技术在舆情监控上的应用已经不陌生了。

以上几点也只是数据采集技术应用的一个方面，在此仅仅作抛砖引玉之用，希望更多的企业及数据爱好朋友将数据采集的用途继续挖掘并发扬光大，让数据采集的正能量能得到有效的发挥！八爪鱼大数据应用培训课程将于每周六晚上20:30-21:30在YY频道 免费培训，现已开始报名打开CSDN，阅读体验更佳论文研究-基于无线通信的远程数据采集系统 基于无线通信的远程数据采集系统，姜子阳，，为解决远程数据采集系统布线不便的问题。

本文采用无线采集方案，基于无线传输技术，以PC机为上位机，控制数据采集器完成高速数据�湖北大数据采集平台的应用价值及领域，数道云波若大数据计算服务平台(BR-odp)是一种便捷、高效、易管理的TB/PB级数据存储和计算解决方案。

BR-ODP基于Apache Hadoop2.7集成并自主开发的大数据计算服务平台，面向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式应用模式，能够更快速的响应和匹配用户需求，解决用户海量数据计算和存储问题，有效降低企业成本，并保障企业数据安全，为企业大数据保驾护航。

1更快捷：低成本的高效部署基…继续访问一文读懂「用户行为数据」的采集、分析和应用越来越多的企业已开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用行为数据进行精准有效的数字营销。

以科技金融行业为例，某知名企业的数据表明：用户行为数据的效力是金融数据的4倍。

一、企业的数据来源 企业收集、存储、分析数据，其目的就是为了解决业务需求，优化业务运营流程，提高其经营效率并降低成本。

企业业务数据通过数据挖掘、深度分析和可视化展现，充分发现业务运营中的问题，进而制定更科学合理的继续访问收集数据的成本和价值收集数据不是免费的。

每条数据都有成本。

还有价值。

我们如何平衡数据的成本和价值？ 与所有多汁的问题一样，这取决于。

而且， 通常来说 ，数据越容易收集，数据中的价值就越小。

收集无用廉价数据的示例 以下是一些数据收集便宜且几乎无用的示例： 任何时间点上的任何事物，都不是趋势。

一些示例：代码行，任何类型的缺陷计数。

任何时间点度量都可能很有趣。

然而，价值在于趋势。

（如…继续访问数据采集是工业互联网的基础，物联网助力企业数字化转型提质增效数据采集是工业互联网的基础，没有数据的工业互联网将是无源之水。

车间是制造企业使用与产生数据的重要场所，一个真正的数字化工厂，对内外部数据、系统和流程正确性都有极强的依赖性。

请大家思考几个问题，在车间生产中： 传统人工记录数据，准确率能达到多少？ 数据能否保证真实可信？ 管理者，怎么知道车间的生产情况？ 是否存在物料短缺的问题？ 这些问题像一个个绊脚石，阻碍着车间生产效率和收益。

数据采集难一直是传统制造工厂的痛点，工艺复杂，设备类型繁多，厂家和数据接口各异，人工参与环节多，要..继续访问什么样的数据才有价值？应该怎样收集和处理？终于有人讲明白了导读：实验数据本身毫无价值，但精心收集的数据能成为实现最终设计目标——打造最佳用户体验的关键工具。

本文介绍实验方法的基本原则，以及如何将这些原则以一种快速可拓展的方式——…继续访问十年爬虫经验告诉你，做数据采集你差了它效率才低。

同样辛苦劳作，为什么别人工资高，为什么别人老早就把活干好，吃饭睡觉打豆豆，走上人生巅峰，迎娶白富美。

在爬虫的操作过程中，我们通常会碰见非常多网站采用了防爬取技术，或是因为自己采集网站信息内容的强度和采集的速度太大，给对方服务器带去了太大的压力，所以说你一直用相同的代理IP爬取这个网页，极有可能IP会被禁止访问网页，大部分做爬虫的都躲不过去IP的问题,需要非常多的IP来保持自己IP地址的不断转换，…继续访问让前端监控数据采集更高效点击上方“马蜂窝技术”，关注订阅更多优质内容随着业务的快速发展，我们对生产环境下的问题感知能力越来越关注。

作为距离用户最近的一层，前端的表现是否可靠、稳定、好用，很大程度…继续访问物联网的发展前景如何？如何占领先机？数据价值如何变现？物联网是一个针对特定需求，将人、物、数据和流程整合在一起的网络，其中每一部分都可以智能地连接到互联网全网或部分网络上。

它的目标则是实现人与人互动、人机互动、机器之间的互动，来提升人们的交流效率，让生活变得更加更加生气勃勃。

目前物联网技术正逐渐融入到各行各业，从原物料的探勘、生产、物流到送达工厂的整个过程，所有的货物及装备都嵌有电子标签，让不同的设备可以互相沟通，人和物品以及物品之间都能够彼此进行交流，成为网络的一部分，包括原物料的采购、库存、销售等领域，都可通过完善优化的供应链管理体系，进而提高效率，降继续访问最新发布 自动驾驶数据闭环，要么被高估了，要么被低估了？自动驾驶数据闭环，你的认知正确了吗？继续访问【翻译】数据资产价值评估摘要。

信息越来越被认为是公司最有价值的资产之一。

然而，到目前为止，却缺少衡量其价值的方法。

虽然它在捕获、存储和处理过程中消耗了大量且不断增加的组织资源，但它通常不会在资产负债表上获得财务确认。

本文的目标是开发一种评估信息的方法，该方法既实用又符合公认的会计原则。

它首先检查信息作为资产的性质，并定义了许多将信息作为经济商品的行为的“法律”。

然后，它研究了会计理论中的替代资产估值模型，以及如何应用它们来衡量信息的价值。

最后，提出了一种方法，该方法适用于现有的资产估值方法，以反映信息作为资产的独特特征。

信息价值继续访问运维中被低估的日志如果把运维看做是医生给病人看病，则日志就是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，什么类型的药。

所以古人有句话叫对症下药，这个症就是病人的描述加医生的判断，在重一点的病在加上很多的化验。

在医生看病时病人的描述和化验单上的数据对医生是非常重要的。

同理日志在运维中的作用也是类似的，但非常不幸，日志在很多运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到继续访问IBM大数据采集工具，助力企业快速释放数据价值在企业“数字化转型”的浪潮中，数据就像血液一样流淌在不同的业务载体中，时刻牵动着企业决策和业务发展方向。

随着数据的爆炸式增长和企业转型进程的推进，企业对数据质量有了更高的要求。

想要撬动“大数据”这座金山，“可信任数据”将成为下一步企业必争之地。

继续访问大数据（一）数据采集 2每日牢骚：写之前，先说两句题外话。

第一是9月23日就想更新博客的，但是一直拖到现在，确实这两天有不可抗力。

第二就是今天有个刺激，一个很不起眼的同事只学了三个月的机器学习就拿到了新浪的Offier，年薪25W，这让我坐不住了。

也开始反思自己的学习方法，之前看视频的速度实在太慢了，不重要的内容也学了好久，可是光看不真去做项目熟悉，看再久视频还是学不会。

所以调整下学习方法：…继续访问热门推荐 三分钟看懂大数据风控中用户行为数据的采集、分析及应用（ 转 ）据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。

大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。

那么，大数据风控运营中，会主要分析用户的哪些行为数据，怎么分析？1.行为数据的采集和分析用户行为数据：主要包含用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为，行为数据其实…继续访问中小企业运维中容易被低估的日志如果把运维看做是医生给病人看病，日志则是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述从中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，该用什么类型的药。

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同理日志在运维中的作用也是类似的，但非常不幸，日志在很多运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到继续访问被低估的电池管理系统BMS中国新能源汽车产业“最短的一条腿” 2008年北京奥运会期间，为了服务奥运会，595辆新能源汽车云集京城，每一辆使用的都是高品质电池，代表了当时国内的最高技术水准，规模可谓空前绝。

然而两个月之后，许多电动汽车已不堪重负，有关专家经过检测发现，由于多数车辆上的BMS电池管理系统未能发挥应有的作用，导致“电池组早期失效”，这批环保车辆最终只能停在被人遗忘的角落。

奥运环保车辆的曲折命运告诉我们继续访问数据采集八爪鱼大数据免费培训

数字化转型是什么意思？

一、数字化转型是什么？

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。开展数字化转型，应系统把握如下四个方面：

一是数字化转型是信息技术引发的系统性变革。信息技术作为通用使能技术，不仅代表着一类新兴技术，催生一个个快速增长的新兴产业，关键是能够加速推动“硬件”日益标准化和“软件”日益个性化，引发传统创新体系、生产方式、产业结构等发生系统性重构。对企业而言，随着数字经济时代不确定和信息技术进一步引领组织模式创新和生产方式变革，企业数字化转型的过程就是技术创新与管理创新协调互动，生产力变革与生产关系变革相辅相成，实现螺旋式上升、可持续迭代优化的体系性创新和全面变革过程。从数字化转型工作开展角度，涉及战略调整、能力建设、技术创新、管理变革、模式转变等一系列转型创新，是一项复杂系统工程。

信息技术印发企业系统性变革

二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构。组织（企业）是一个创造、传递、支持和获取价值的系统，每一项数字化转型活动都应围绕价值效益展开，数字化转型在根本上是要推动其价值体系优化、创新和重构，不断创造新价值，打造新动能。对于以组织（企业）为基本单元的其他经济活动，这一点也同样适用，其价值体系没有得到优化、创新和重构，不能称之为成功转型。数字化转型的体系架构和方法机制应始终以价值为导向，通过周期性明确价值新主张，提升价值创造、价值传递的能力，转变价值获取方式，创新价值支持、价值保障支撑体系，稳定获取转型成效。

企业价值体系重构

三是数字化转型的核心路径是新型能力建设。数字化转型过程就是一个系统性创新的过程，应对转型和创新引发的高度不确定性，相关方最迫切需要提升的是应对挑战、抢抓机遇的新型能力，国际国内知名机构都在积极关注和探索。数字经济时代的新型能力就是数字化生存和发展能力，就是为适应快速变化的环境，深化应用新一代信息技术，建立、提升、整合、重构组织的内外部能力，赋能业务加速创新转型，构建竞争合作新优势，改造提升传统动能，形成新动能，不断创造新价值，实现新发展的能力。未来是数字经济、范围经济的时代，基于信息技术赋能作用获取多样化发展效率是其基本规律，组织（企业）只有顺应这一规律，共创、共建、共享新型能力，并赋能业务，才能应对日益个性化、动态化、协同化的市场需求。

企业新型能力赋能机制

四是数字化转型的关键驱动要素是数据。数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，其核心关键作用首先是作为一种信息沟通的媒介，通过数字化转型推动基于数据的信息透明和对称，可提升组织（企业）综合集成水平，提高社会资源的综合配置效率。其次，随着区块链等技术发展，数据也已成为一种新的信用媒介，通过数字化转型推动基于数据的价值在线交换，可提升数字组织（企业）价值创造能力，提高社会资源的综合利用水平。第三，用数据科学重新定义生产机理，数据还将成为知识经验和技能的新载体，通过数字化转型推动基于数据模型的知识共享和技能赋能，可提升生态组织开放合作与协同创新能力，提高社会资源的综合开发潜能。

数据要素驱动作用

二、数字化转型的参考架构

为有效实现数字化转型，按照价值体系优化、创新和重构的要求，企业应从发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型五个方面构建系统化、体系化的关联关系，务实有效推进数字化转型进程。数字化转型参考架构的总体框架，如图5所示，主要针对 “做什么”、“怎么做”和“路线图”，提出了数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐释了数字化转型的主要任务、过程联动机制和分步实施要求。

数字化转型体系架构的总体框架

数字化转型参考架构的总体框架，主要包括数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐释数字化转型的主要任务、过程联动方法和分步实施要求。

主要视角给出数字化转型的任务体系，包括发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系和业务创新转型五个视角，明确数字化转型的主要任务，并给出任务间的关联关系。

过程方法提出数字化转型的方法体系，针对数字化转型的五个视角，分别给出其对应的过程联动方法，并构建相关方法之间的相互作用关系。

发展阶段明确数字化转型的路径体系，将数字化转型分为初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段等五个发展阶段，并分别明确数字化转型五个视角在不同发展阶段的主要实施要求。

降本增效，企业该如何释放数据价值？

当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。

在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出 加快培育数据要素市场 ，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了 《数据安全法》和《个人信息保护法》 ，满足数字经济时代和 社会 发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。

在 5G、物联网、大数据、云计算和 AI 等新技术的推动下，新应用、新场景纷纷涌现，企业发展也进入一个新阶段。

我们看到， 数据呈现爆炸式增长，数据量越来越大 ，且以视频、音频、图像等为代表的 多模态数据快速发展。 对企业来说，为更好地了解客户需求，推动业务发展，对 实时数据分析的需求越来越强烈。 并且，企业不单单进行数据可视化，而是希望深入剖析手中数据，分析这些数据对业务的价值，让数据赋能。

如何应对数据挑战，满足企业诉求？ 一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。 比如海洋石油富岛股份公司，它选择利用星环 Sophon Base 建设工艺过程监测平台，实现公司尿素装置生产过程的实时在线监控，为一线工艺人员提供生产和设备运行数据异常实时告警，并借助人工智能技术对告警数据进行智能化实时分析，第一时间为工艺人员提供有关工艺操作的优化建议。

除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。

据悉，Sophon Base 提供 强大的多源异构数据接入能力， 针对不同来源、不同模态、不同数据体量的智能分析任务，支持统计分析和图形化数据 探索 ，便于用户高效、直观了解数据集信息；在建模能力方面，支持用户通过编程编码或低代码拖拉拽的交互方式，使用平台内置的两百多种分布式机器学习算子快速搭建机器学习模型的训练流程；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。

其次，它 提供统一的模型管理仓库。 用户可以集中统一管理模型文件、模型镜像等类型的 AI 模型资产，通过 Sophon Base 模型运管平台，用户能以低代码的方式快速便捷的将 AI 模型部署为模型服务，实现 AI 模型的生产力转化。

第三，Sophon Base 提供模型全流程监控预警。 模型服务在监控预警方面的能力，致力于帮助用户更全面掌握机器学习模型服务的运行状态，并通过自定义监控指标及时发现处理异常情况，规避因数据偏移等原因引起的风险。

同时，Sophon Base 还支持 可视化的模型应用构建。 通过简单的拖拽操作和少量的参数配置，即可通过图形交互方式、流程化快速构建能服务于业务系统的多模型复杂应用，释放模型价值，大幅节省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 还推出了模型可解释性分析模块，让用户可以精细地分析特征的重要性、特征的可解释性、特征与结果之间的影响关系，从而帮助用户精准地提升以数据为中的 AI（Data Centric-AI） 数据全生命周期能力，并针对性优化模型精度，帮助用户快速定位、优化影响业务结果的重要因子，促进业务成功。

当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。作为星环 科技 自主研发的一站式智能分析工具平台， Sohpon 可以实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。

它具备六大特性：覆盖数据分析建模全流程，提供数百种分布式机器学习算法，拥有多模态数据集成、融合和知识推理能力；提供分析即服务的能力；提供边缘计算能力和拥有隐私计算技术为核心的数据要素流通平台。

据悉，Sophon 涵盖三大部分： 数据科学平台 Sophon Base、知识图谱平台 Sophon KG 和边缘计算平台 Sophon Edge。

在计算智能方面，除了上文介绍 Sophon Base，平台还提供了分布式联邦学习平台 Sophon P²C， 其集隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的解决方案。通过联邦学习使多个参与方在不共享数据的基础上实现 AI 协作，解决数据孤岛问题，使跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态建设成为可能。

比如，在安全合规要求下，某数字化营销平台的痛点是出于用户 360 画像需要对支付机构和企业数据进行统计查询和联合行为及营销数据分析。同时，为提升营销模型效果，需扩充特征维度，与支付机构进行联合建模。应对举措有二，一是数据可用不可见：该公司使用各方的本地数据交易门户（星环产品名为 Datamall） 和 Sophon P²C 实现联合分析，为老客运营、拉新、ROI 分析等业务，提升了数据安全防护和联合分析能力；二是数据不动但模型动：基于 Sophon P²C 提供的隐私计算功能，提升了在客户画像、营销预估、产品推荐、POI 分析、个性化联邦等场景中，在隐私和数据安全保护要求下的业务处理能力。

在感知智能方面，随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和多种场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。许多企业的当务之急是找到一款能满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台。为此，星环 科技 边缘计算平台 Sophon Edge 应运而生。

它有两大重要特性：全流程特性和高效率特性。具体而言，全流程特性可提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力；高效率特性则在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式操作能力。

基于这两大特性，Sophon Edge 可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客户提高效率、资源共享、模型迭代。除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。

在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。认知智能的底层技术支撑是知识图谱和自然语言处理，从而帮助机器实现抽取、分析、理解、解释和推理的能力。其中，知识图谱用图模型和图数据库来描述和存储知识和建模万物关系的语义网络，并展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析复杂的关联信息和语义信息，并挖掘和推理潜在的联结（静态）、行为（动态）、事理（时 – 空 – 人 – 物 – 场）特征和模式，进而辅助业务决策。

据了解，Sophon KG 可以覆盖知识全生命周期，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以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。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了广泛适配多个行业和场景的知识图谱蓝图和本体库、图模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决相似场景下的业务问题。

例如，在多家股份制银行的知识图谱中台实践中，星环 科技 基于 Sophon KG 及底层的分布式图数据库构建知识图谱中台，实现了从知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析的全流程，且可以保证系统的高可用和健壮性。基于知识图谱中台，银行梳理了交易、股东、任职、实控、账户持有等关系，构建了审计知识图谱、交易反欺诈图谱、关联关系图谱和小微事件等图谱，用于风控、审计、信贷场景的异常模式洞察与挖掘，不仅大大提升了工作效率，也产生了巨大的业务价值。

Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 构成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地帮助企业释放数据潜力，充分发挥数据价值。

为降低数据智能分析应用的使用门槛和部署安装成本，让更多企业、机构、开发爱好者、高校师生以及其他专业人员提供更为便捷、轻量化的数据智能分析及机器学习建模环境，星环 科技 推出 Sophon CE 社区版。它具备功能全、轻量化、易运维等特点，提供机器学习可视化建模能力，无缝衔接星环底层大数据平台，可轻松处理大规模数据的 探索 分析及机器学习建模分析应用。并且，用户可免费获取，零成本快速体验可视化机器学习建模。

目前， Sophon CE 社区版已上线，欢迎更多用户试用。 点击阅读原文，立即申请试用。

除了构建强大的一站式智能分析工具平台，星环 科技 也一直推动大数据和 AI 的产业发展及生态建设，比如 Sophon 曾作为 AIIA 杯人工智能大学生应用创新大赛、新加坡大学生人工智能创新大赛、广西大学生人工智能设计大赛等国内外人工智能大赛的 AI 平台提供方，为近千只队伍的竞技提供了稳定且高效的分布式数据科学平台。

Sophon 的出现，不仅是星环 科技 自主创新，满足客户需求的结果，而且代表了新一代数据智能分析平台的发展方向。那就是以客户需求为本，不断创新，融合云计算、AI 等技术，提供更好的工具。正所谓，“工欲善其事，必先利其器”。 以强大工具赋能企业，释放数据价值，才能在数据时代“如鱼得水”。