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星環(huán)科技落地未來數(shù)據(jù)技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理智能化

2023-05-26 18:17:19 投資界 

  以ChatGPT為代表的超大語言模型的迅速應用,加速了AI普及,讓AI伸手可及,并開始走進我們的工作和生活。毫無疑問,AI大模型等技術(shù)已經(jīng)深刻地影響到所有行業(yè)的發(fā)展,并正在重構(gòu)企業(yè)核心產(chǎn)品,重塑用戶與企業(yè)產(chǎn)品和服務的交互方式。

  5月26日,“向星力·未來數(shù)據(jù)技術(shù)峰會(FDTC)”在上海成功舉辦。星環(huán)科技創(chuàng)始人、CEO孫元浩表示,未來人人都是數(shù)據(jù)科學家,人類與數(shù)據(jù)的交互方式將發(fā)生重大變革,語言、視頻等自然語言的交互方式將逐漸普及,每個人都將需要一個“虛擬業(yè)務助手”。

  孫元浩表示,未來數(shù)據(jù)處理將走向智能化、多模態(tài)和平民化,其中領域大模型讓數(shù)據(jù)處理的自動化程度更高、結(jié)果更能為我所用;數(shù)據(jù)處理將從單一模態(tài)向多模態(tài)進化,企業(yè)數(shù)據(jù)分析來到新的次元;數(shù)據(jù)處理平民化,讓普通人不再需要掌握復雜工具,就可以快速處理數(shù)據(jù)。

  為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的智能化、多模態(tài)、平民化,在“向星力·未來數(shù)據(jù)技術(shù)峰會(FDTC)”上,星環(huán)科技推出眾多創(chuàng)新產(chǎn)品,包括大模型持續(xù)提升和持續(xù)開發(fā)工具SophonLLMOps,業(yè)界首創(chuàng)的金融大模型無涯、大數(shù)據(jù)分析大模型SoLar“求索”等多個行業(yè)大模型,實現(xiàn)湖、倉、集一體化和多模架構(gòu)的星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH9.3,能夠替代國外產(chǎn)品的分布式分析型數(shù)據(jù)庫ArgoDB5.0、分布式交易型KunDB3.2、構(gòu)建海量數(shù)據(jù)(603138)互聯(lián)智慧“星”圖的分布式圖數(shù)據(jù)StellarDB5.0、面向多元場景的高性能時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre9.1,提出六易、三倉、兩中心的新一代智能分析全流程平臺Sophon,以及數(shù)據(jù)要素流通產(chǎn)品Navier 3.1等產(chǎn)品。

  基于未來技術(shù),星環(huán)科技的這些全系列產(chǎn)品將助力企業(yè)加速數(shù)據(jù)化、智能化轉(zhuǎn)型,加速基礎軟件的國產(chǎn)化替代,服務數(shù)據(jù)經(jīng)濟發(fā)展。

  提供大模型訓練工具,每個企業(yè)都能打造自己的專屬大模型

  ChatGPT主導的對話式AI開始滲透到各行各業(yè),使人和信息結(jié)合比以往任何時候都更緊密。其影響然而,超大模型雖好,但是訓練、維護的技術(shù)要求高、訓練難度大,費用巨大,同時通用大模型對于特定領域的適用性不佳。

  為此,星環(huán)科技在行業(yè)內(nèi)首先提出行業(yè)大模型應用創(chuàng)新場景,推出相應的工具,幫助企業(yè)構(gòu)建自有的行業(yè)大模型,通過大模型基礎設施,形成具備“新型人機交互”且“敏捷可持續(xù)迭代“的人工智能應用。

  為了幫助企業(yè)用戶基于大模型構(gòu)建未來應用,星環(huán)科技推出了SophonLLMOps,幫助企業(yè)構(gòu)建自己的行業(yè)大模型。

  作為一個機器學習模型全生命周期管理的工具平臺,星環(huán)SophonLLMOps針對大語言模型及其衍生數(shù)據(jù)、模型、應用問題,提供了相應的增強,形成了LLMOps的工具鏈:

  首先是樣本倉庫能力。覆蓋訓練數(shù)據(jù)開發(fā)、推理數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)維護等工作,對大語言模型涉及的原始數(shù)據(jù)、樣本數(shù)據(jù)、提示詞數(shù)據(jù)做清洗、探索、增強、評估和管理。

  第二,模型運維管理能力。除了傳統(tǒng)MLOps的六大統(tǒng)一——統(tǒng)一納管、統(tǒng)一運維、統(tǒng)一應用、統(tǒng)一監(jiān)控、統(tǒng)一評估、統(tǒng)一解釋外,針對大語言模型的微調(diào)、持續(xù)提升、評估、對齊等提供從計算框架、工具到計算、存儲、通信的調(diào)度和優(yōu)化支持。

  第三,大語言模型和其他任務的編排和調(diào)度和上線能力。星環(huán)SophonLLMOps提供Agent、Ops、DAG,結(jié)合星環(huán)的多款大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,如向量數(shù)據(jù)庫Hippo和星環(huán)分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB等,將不同大語言模型、傳統(tǒng)機器學習、其他流程等編排成符合用戶實際領域和業(yè)務需求的任務,并為客戶提供服務。

  星環(huán)SophonLLMOps解決了客戶三個核心痛點:*,提供一站式工具鏈,幫助客戶從“通用大語言模型” 訓練/微調(diào),得到“滿足自身業(yè)務特點的領域大語言模型”;第二,幫助客戶將原型的大語言模型應用,成功在實際生產(chǎn)中投入應用;第三,幫助客戶運營在生產(chǎn)中應用的大語言模型和大模型的持續(xù)提升。

  除此之外,星環(huán)科技在行業(yè)首先推出了兩大行業(yè)大模型:

  一是服務于金融行業(yè)的星環(huán)金融大模型無涯。星環(huán)科技長期深耕金融領域,服務大量金融行業(yè)客戶,積累了上百萬金融專業(yè)領域的語料;基于星環(huán)科技對圖數(shù)據(jù)庫、深度圖推理算法的技術(shù),形成了大規(guī)模高質(zhì)量的金融類事件訓練指令集。二者共同鑄就了星環(huán)科技開發(fā)金融領域大語言模型的堅實底座。

  無涯是一款面向金融量化領域、超大規(guī)模參數(shù)量的生成式大語言模型。無涯使用上百萬的專業(yè)金融語料,其中涵蓋了研報、公告,政策,新聞等高質(zhì)量的自然語言文本來作為基礎大模型的二次預訓練語料,使得無涯具備對包括基本面、技術(shù)面、消息面在內(nèi)的金融通識領域準確的理解能力。

  無涯構(gòu)建了包括政策、輿情、ESG、風險、量價、產(chǎn)業(yè)鏈等六類大模型基礎因子集,擅長處理金融量化領域的各類問題,諸如在政策和研報分析、新聞解讀、事件總結(jié)和演繹推理上都具備強大的理解和生成能力;能夠?qū)善、債券、基金、商品等各類市場事件進行全面的復盤、傳播和推演;能夠生成另類的策略因子集合,構(gòu)建立體的歸因解釋體系。無涯大模型通過多模感知+事件驅(qū)動+深度圖計算,從時間和空間、深度和廣度等多個方面擴展投資研究的視角,實現(xiàn)了全新的智能量化投研新范式。

  二是星環(huán)科技基于在SQL編輯器的多年積累,結(jié)合大語言模型,推出了大數(shù)據(jù)分析大模型SoLar“求索”。SoLar“求索”可以使用自然語言描述涉及多種數(shù)據(jù)模型的復雜業(yè)務需求,借助星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺特有的“多模型”技術(shù),對不同模態(tài)(比如圖數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析和展示。用戶可以通過自然語言,生成可成功執(zhí)行的SQL或Cypher,從而快速獲取查詢的結(jié)果,能夠快速降低用戶的使用門檻。

  星環(huán)科技此次發(fā)布的SoLar“求索”,將作為數(shù)據(jù)查詢和分析的智能副手,為數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學及業(yè)務人員提供更好的使用體驗。SoLar求索也數(shù)據(jù)庫查詢平民化,讓非專業(yè)用戶在不需要學習和掌握數(shù)據(jù)庫編程語言的前提下通過自然語言自由地按需查詢數(shù)據(jù)。

  多模態(tài)的數(shù)據(jù)處理,讓每個人都擁有個性化的AI助理

  孫元浩說,數(shù)據(jù)處理從多模型向多模態(tài)轉(zhuǎn)型,從單一模態(tài)向多模態(tài)進化,企業(yè)數(shù)據(jù)分析來到新的次元。

  為了適應這一全新轉(zhuǎn)變,星環(huán)科技推出了自研的向量數(shù)據(jù)庫,拓展大語言模型時間和空間維度。使用星環(huán)科技的向量數(shù)據(jù)庫+分布式圖數(shù)據(jù)庫,可以構(gòu)建基于大模型的應用,讓每個人都擁有自己個性化的AI助理。

  向量數(shù)據(jù)庫由于與AI大模型的協(xié)同作用而以驚人的速度流行起來。最古老的數(shù)據(jù)庫類型是SQL或關(guān)系數(shù)據(jù)庫,其中所有的數(shù)據(jù)都結(jié)構(gòu)化的。Web 2.0公司不斷增長的需求引發(fā)了NoSQL革命,數(shù)據(jù)庫變得更加靈活,出現(xiàn)了能夠處理更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,能夠的處理數(shù)量更加龐大。現(xiàn)在,隨著市場對人工智能應用的追捧,出現(xiàn)了另一種被稱為向量數(shù)據(jù)庫(vector databases)的新市場。AIGC熱更是將加速了向量數(shù)據(jù)庫的投資熱。

  在本次峰會上,星環(huán)科技推出自研的向量數(shù)據(jù)庫TranswarpHippo。作為一款企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫,星環(huán)Hippo支持存儲、索引以及管理海量的向量式數(shù)據(jù)集,能夠高效地解決向量相似度檢索以及高密度向量聚類等問題。

  與開源的向量數(shù)據(jù)庫不同,Hippo具備高可用、高性能、易拓展等特點,支持多種向量搜索索引,支持數(shù)據(jù)分區(qū)分片、數(shù)據(jù)持久化、增量數(shù)據(jù)攝取、向量標量字段過濾混合查詢等功能,能夠很好地滿足企業(yè)針對海量向量數(shù)據(jù)的高實時性查詢、檢索、召回等場景。

  大模型技術(shù)帶來的啟發(fā),圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的日益發(fā)展,為圖智能的發(fā)展提供了沃土,為圖庫和圖智能結(jié)合提供了探索的機遇。大數(shù)據(jù)時代,應該如何解決海量圖數(shù)據(jù)的存儲、計算難題呢?星環(huán)科技打造面向圖智能、業(yè)務分析的多模型企業(yè)級分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB5.0。

  StellarDB5.0實現(xiàn)了實時短查詢場景5倍提升,高并發(fā)上萬+QPS,近50種圖算法,平均8倍性能提升,多度關(guān)聯(lián)關(guān)系場景10倍提升,解決無限擴層問題。

  StellarDB5.0對計算模型進行優(yōu)化,全新設計Cypher語言執(zhí)行器Thunder、BSP查詢優(yōu)化模型,大幅提升短查詢執(zhí)行效率,提高查詢并發(fā);實現(xiàn)算法優(yōu)化,優(yōu)化星環(huán)Eagle圖算法模型,大幅優(yōu)化內(nèi)置圖算法運執(zhí)行效率;實現(xiàn)編譯優(yōu)化,引入Cypher語言預編譯技術(shù),減少語句編譯優(yōu)化開銷,提升語句執(zhí)行效率。

  StellarDB5.0帶來全面升級的數(shù)據(jù)可視化分析引擎KG Explorer 1.3,一款人人易用、面向業(yè)務、數(shù)據(jù)分析的可視化工具。

  StellarDB5.0對接星環(huán)科技自研深度圖框架ZenGraph結(jié)合,基于圖數(shù)據(jù)庫的查詢計算能力,提供快速、準實時,甚至實時的特征查詢和計算;基于圖數(shù)據(jù)庫內(nèi)置算法,提供多元的圖特征計算能力;基于圖數(shù)據(jù)庫存儲能力,提供高速數(shù)據(jù)寫會能力;針對不同業(yè)務場景支持多種深度圖嵌入算法模型,相比于傳統(tǒng)圖算法,能夠從圖中挖掘?qū)W習更多的特征知識,預測更精準。

  另外,星環(huán)科技推出面向多元場景的高性能分布式時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre9.1。

  面對時序數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)分析需求高,開源系統(tǒng)不支持集群部署,存儲和計算數(shù)據(jù)規(guī)模有限,不支持復雜分析,服務不穩(wěn)定,以及缺乏安全可控性等問題,星環(huán)TimeLyre9.1在常見的時序數(shù)據(jù)上,可實現(xiàn)5~20倍壓縮率,遠優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)壓縮高、單節(jié)點磁盤可用容量高,可大大節(jié)約成本。

  TimeLyre統(tǒng)一標準SQL,完整支持標準SQL查詢語言,支持主流的SQL模塊化擴展,兼容通用開發(fā)框架和工具,支持事務特性,保證數(shù)據(jù)的準確性;支持復雜分析能力,支持關(guān)聯(lián)、聚合、嵌套查詢等復雜SQL分析模型;多模分析能力支持多模平臺,打破數(shù)據(jù)孤島,支持對不同存儲模型數(shù)據(jù)表進行跨模分析;靈活部署,安全可控:分布式存儲、計算分離架構(gòu),靈活擴容;自主研發(fā),支持國產(chǎn)化軟硬件平臺,支持異構(gòu)集群部署。

  而星環(huán)的時空數(shù)據(jù)庫Spacture,為空間而生,為變化而生。星環(huán)Spacture擁有高效時空數(shù)據(jù)分析、多樣化數(shù)據(jù)類型支撐、算子下推、多種標準支持、主流生態(tài)兼容等特性,可應用于時序遙感分析、城市擴張變化檢測、氣象業(yè)務支持、全球高溫天氣預測、軌跡分析、船舶軌跡范圍檢索、泛在空間分析、湖泊面積統(tǒng)計、空間聚合統(tǒng)計等場景。

  數(shù)據(jù)處理平民化,讓人人成為數(shù)據(jù)科學家

  讓普通人不再需要掌握復雜工具,就可以快速處理數(shù)據(jù),這是數(shù)據(jù)處理平民化的一大追求。而星環(huán)科技不同的產(chǎn)品上創(chuàng)新,落地數(shù)據(jù)處理平民化。

  *,推出的星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH,打破湖倉集的邊界,讓更多人可以訪問實時+歷史/原始+加工后的數(shù)據(jù)。

  傳統(tǒng)湖倉集采用多系統(tǒng)混合架構(gòu),存在存儲冗余、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)成本高、時效性差、數(shù)據(jù)一致性難保障、數(shù)據(jù)孤島治理成本高、元數(shù)據(jù)同步開發(fā)標準不一致等挑戰(zhàn)。

  星環(huán)大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH 9.3推出新一代湖倉集存儲格式Holodesk,一份數(shù)據(jù)滿足數(shù)據(jù)湖的離線實時接入、數(shù)倉的復雜加工以及數(shù)據(jù)集市的分析需求,避免數(shù)據(jù)冗余,減少數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),提升業(yè)務綜合性能與時效性。

  新一代湖倉集統(tǒng)一存儲Holodesk在數(shù)集方面,支持基于Holodesk存儲格式的集市分析,存儲&計算雙升級,分析性能大幅提升;在數(shù)倉方面,支持完整四種事務隔離級別,支持復雜批處理加工、數(shù)倉模型拉鏈表等,無需手工計算分桶數(shù),自適應數(shù)據(jù)分布自動合并小文件;在數(shù)據(jù)湖方面,支持離線導入/實時寫入、時間旅行,生態(tài)對接 Spark/Flink/Sqoop。

  第二,星環(huán)數(shù)據(jù)基礎平臺TDH 9.3多模型統(tǒng)一架構(gòu)迭代升級,全新發(fā)布向量模型存儲,10大存儲引擎,共支持11種模型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲管理,支持統(tǒng)一查詢處理語言完成跨模型數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與關(guān)聯(lián)分析,業(yè)務開發(fā)更便捷。TDH 9.3多模型新成員向量數(shù)據(jù)庫Hippo采用全面容器化部署,支持服務的彈性擴縮容,同時具備多租戶和強大的資源管控能力;具備分布式部署能力,有豐富的大規(guī)模集群部署經(jīng)驗等。

  第三,星環(huán)TDH底座就地升級到星環(huán)TDC。目前,大數(shù)據(jù)云平臺及數(shù)據(jù)共享面臨諸多痛點,如孤島建設數(shù)據(jù)難以共享,不同角色用戶不同的需求,數(shù)據(jù)共享的安全隱患、基礎設施異構(gòu)建設及擴容難。為了增強數(shù)據(jù)開放能力,促進企業(yè)數(shù)據(jù)共享與流通,星環(huán)數(shù)據(jù)云平臺TDC升級,推出TDC 3.2。

  TDC 3.2一個大重磅更新就是支持星環(huán)TDH底座就地升級到星環(huán)TDC,利用云化統(tǒng)一管理資源池,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)品、計算、存儲資源池化,提高調(diào)度資源的靈活性和利用率;多租戶隔離技術(shù),實現(xiàn)各業(yè)務部門之間的數(shù)據(jù)獨立,更穩(wěn)定,更安全,保障數(shù)據(jù)安全與隔離活性;統(tǒng)一管理與精準運維,統(tǒng)一管理和資源虛擬化,按需提供資源,不僅釋放運維人員的時間與精力,而且提升運維效率。

  另外基于多租戶技術(shù)的內(nèi)部數(shù)據(jù)共享,以及嚴格的數(shù)據(jù)安全隔離和保護,解決存算解耦,讓擴展更加便捷;赥DC打造外部數(shù)據(jù)流通方案,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到數(shù)據(jù)要素安全流通。

  第四,讓數(shù)據(jù)流通更便利、更安全、更可控。數(shù)據(jù)流通既要滿足全流程安全與隱私保護的制度要求,也要滿足市場流通全流程業(yè)務效率的要求,因此有必要在流通規(guī)則中建立數(shù)據(jù)要素全流程合規(guī)與監(jiān)管體系。在本次峰會上,星環(huán)科技推出了數(shù)據(jù)要素流通產(chǎn)品Navier 3.1讓數(shù)據(jù)流通更便利、更安全、更可控。

  星環(huán)科技數(shù)據(jù)流通平臺Navier 3.1三大產(chǎn)品同時升級。星環(huán)數(shù)據(jù)交易門戶Datamall打造數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄平臺,可瀏覽數(shù)據(jù)目錄、查看數(shù)據(jù)字典、生成交易憑證。

  星環(huán)科技安全沙箱Sandbox,打造封閉、隔離的數(shù)據(jù)開發(fā)分析環(huán)境,開發(fā)人員在安全隔離的環(huán)境下進行分析計算,不可下載和導出原始數(shù)據(jù)集,保障數(shù)據(jù)可入不可出。

  星環(huán)科技隱私計算平臺SophonP²C 2.0,在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露敏感數(shù)據(jù)的前提下,數(shù)據(jù)消費方對密文數(shù)據(jù)進行分析計算,保證在各個環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)可用不可見。新版本功能覆蓋更全面、數(shù)據(jù)分析使用靈活度更高、建模效果更好。

  星環(huán)科技推出Defensor4.0版本,在數(shù)據(jù)分類分級模塊中創(chuàng)新性地引入了大模型技術(shù),相較于傳統(tǒng)機器學習算法,調(diào)優(yōu)后的模型*解決了分類分級中短文本語義語境識別率低的問題,在有標注樣本的前提下,識別準確率達到了95%。

  第五,國產(chǎn)化替代上更進一步。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的平民化,星環(huán)科技推出眾多創(chuàng)新產(chǎn)品,不但可以替換國外的商業(yè)和開源大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)庫等基礎軟件產(chǎn)品,而且擁有大量成功的應用案例,為用戶創(chuàng)造新的價值。

  星環(huán)科技自研的大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH和星環(huán)數(shù)據(jù)云平臺TDC聯(lián)合,可以*地替代CDH/HDP和CDP,提升功能、性能、穩(wěn)定性、易用性、擴展性、可靠性、安全、國產(chǎn)生態(tài)支持等能力,提供多種模型支持能力,性能提升可以達到5到100倍,原廠專業(yè)服務能力更強。

  星環(huán)分布式分析型數(shù)據(jù)庫ArgoDB強化實時分析能力,構(gòu)建安全高效的國產(chǎn)化多模引擎,一站式滿足用戶數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時數(shù)倉、OLAP、AETP、聯(lián)邦計算等需求,可以在批處理和OLAP、Ad hoc分析等場景,替代Oracle/DB2/TD/SAP HANA等國外產(chǎn)品。

  星環(huán)分布式交易型數(shù)據(jù)庫KunDB3.2可以在交易型OLTP的業(yè)務場景、高并發(fā)在線數(shù)據(jù)服務場景等,替代Oracle/DB2/MySQL,并且提升存儲計算能力、高可用能力、跨分區(qū)事務能力。

  星環(huán)自研發(fā)的搜索引擎Scope可以在全文檢索、日志分析等多個場景替代ElasticSearch,提升穩(wěn)定性、性能、集群擴展性等能力。

  星環(huán)分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB可以在圖查詢、圖分析等場景替代開源圖數(shù)據(jù)庫Neo4j。而新發(fā)布的StellarDB5.0產(chǎn)品在延續(xù)企業(yè)級海量存儲、高性能數(shù)據(jù)查詢分析計算、豐富的可視化交互、安全運維一體化等優(yōu)異產(chǎn)品技術(shù)能力的同時,進一步帶來了覆蓋數(shù)據(jù)存儲、查詢計算、可視化交互、深度圖學習、多模型數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品多方位的能力升級,以高水平的產(chǎn)品能力和圖智能持續(xù)賦能業(yè)務生產(chǎn)以及應用創(chuàng)新,為國產(chǎn)化圖數(shù)據(jù)應用提供高水平產(chǎn)品解決方案。

  星環(huán)科技自研的高性能時序數(shù)據(jù)庫TimeLyre可以替代開源時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB,解決開源時序數(shù)據(jù)庫不支持復雜分析,只能做簡單點查或者指定設備分析,大規(guī)模設備情況下,不指定設備查詢時,需要使用大量內(nèi)存載入全量設備數(shù)據(jù),并進行歸并排序操作,服務極其不穩(wěn)定,以及缺乏安全可控性等問題。

  星環(huán)科技的智能分析工具SophonBase可以在可視化建模分析等場景替代SAS/SPSS,提升功能和性能,降低成本。

  大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一步就是打造以平臺為核心的大數(shù)據(jù)生態(tài)。星環(huán)科技堅持“平臺+生態(tài)”的發(fā)展理念,與軟件開發(fā)商、硬件開發(fā)商、系統(tǒng)集成商等生態(tài)伙伴積極合作,打造更多領域的聯(lián)合解決方案,擴大產(chǎn)品市場影響力,提升競爭力,打造大數(shù)據(jù)基礎軟件產(chǎn)品應用的生態(tài)體系。目前,星環(huán)科技已經(jīng)擁有超過600家生態(tài)合作伙伴,涵蓋系統(tǒng)集成、咨詢交付、服務,ISV及行業(yè)應用,數(shù)據(jù)建模分析、挖掘,數(shù)據(jù)集成治理、展現(xiàn)、流通,操作系統(tǒng)、云與通用軟件,整機與硬件,CPU及芯片技術(shù)等,星環(huán)云課堂擁有2,200+家培訓企業(yè)數(shù)量,10,000+份星環(huán)工程師認證證書,4萬+人累計培訓開發(fā)者人次。

  未來已來,數(shù)據(jù)處理的智能化、立體化、平民化大潮洶涌澎湃,而利用創(chuàng)新技術(shù)落地數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品則是這些浪潮落地的基石和基礎,正在改變數(shù)據(jù)處理發(fā)展的進程。

(責任編輯:宋政 HN002)
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