随着企业数字化程度的逐步提高，数字化业务对数据管理的需求也持续深化。根据企业本身所处的数字化程度不同，我们将企业的数据平台的建设总结为五个阶段，本篇我们对统一的数据存储与算力做介绍。— 整体介绍—企业发展的战略目标就是为了更好地为企业和社会创造价值，而从数据中创造价值也是创造价值的重要一个环节。数据平台的建设需要能够支撑起这个总体目标，同时结合企业自身情况实现一个可持续演进的技术架构。互联网企业引

【摘要】国产数据库ArgoDB与主流国产处理器完成深度适配，构建全栈自主技术生态。星环科技分布式数据库ArgoDB V6.0已实现对飞腾、鲲鹏、兆芯、海光、龙芯、申威六大国产处理器架构的全覆盖兼容，形成从芯片到系统的安全闭环。通过湖仓集一体架构创新，ArgoDB实现多模数据统一处理、HTAP混合负载等能力，性能达海外竞品14倍以上。其与国产芯片的协同优化，在政务、金融、国防等高安全场景中提供端到端

整个过程是动态和迭代的，AI Agent 会根据传感器数据的实时变化不断更新计划，并从每次操作的结果中学习，以优化未来的决策。在农业领域，AI Agent 正在通过智能化的决策支持系统，帮助农民实现更高的产量和更低的资源浪费。它通过 API 获取最新的天气数据和土壤湿度读数，并结合存储在系统内存中的历史数据（例如，最后一次灌溉的时间和作物生长阶段）来生成精准的行动计划。例如，在撰写关于太阳能经济效

摘要：星环科技分布式数据库ArgoDB深度适配国产操作系统生态，完成与银河麒麟V10、统信V25、openEuler 22.03、方德V4.0及天翼云CTyunOS V2.0的兼容认证，实现从基础兼容到内核级协同的突破。通过国密加密、智能调优、机密计算等核心技术，ArgoDB与国产OS构建全栈安全防护体系，支持百万级TPS吞吐与PB级实时分析，满足金融、政务等高敏场景需求。该适配显著提升国产化技术

随着生成式AI的快速发展和各类AI应用的落地实践，高质量的私有数据成为企业核心竞争力的唯一来源。星环科技AI-Ready数据平台实现了数据处理、存储、治理、领域知识构建到 AI 应用的全链路融合，将数据基础设施与 AI 应用紧密结合，打破了数据孤岛，促进了数据在不同业务系统和应用之间的流通与共享，提高了企业整体的数据利用效率和业务协同能力，已在各行各业积累了众多客户，在金融、政府、制造、医疗、能源

本文将使用最近的房租数据，在智能分析工具Sophon上训练模型，并利用模型进行租金预测。

在传统的企业数据运用中，企业使用多种系统，数据散落在各个存储设备中，数据分析需求往往是跨库的，数据入湖入仓在做分析会有安全问题，或影响业务系统性能。企业需要一种灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法，就有了数据联邦架构。本文介绍数据联邦架构。

分析型数据库是数据库的一个分支，主要设计目标是存储、管理和分析数据，一般存储的数据类型多，时间维度长，主要配合企业的业务分析、商业智能等应用场景，驱动数据化的商业决策。由于数据分析一般涉及的数据量大，计算复杂，分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者分布式计算来提升它的数据处理能力。行业内从1984年开始推出基于多个关系数据库（Postgres为主）组成的MPP数据库方式来提升计算能力，代表性的

数据量越庞大，数字化转型的意义也就越大，但转型这件事与企业内部多个技术部门紧密相关，它不是某一个单独的团队能够独立完成的任务，而是需要企业的业务部门、数据资产管理、开发应用等更多部门协同合作，因此，越是大型企业数字化转型的难度就越复杂。企业需要打破传统烟囱式架构设计，用全新的数据云模式来实现数字化转型。01数据、应用、基础设施—数字化转型亟待解决的三大难题对于企业而言数字化转型包含三个要素：应用、

01知识图谱到底是什么？语义网络是一种以网络格式表达人类知识构造的形式，是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。而知识图谱是一种基于图的数据结构，是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。在知识图谱里，我们通常用“实体”来表达图里的节点、用 “关系” 来表达图里的 “边”。知识图谱有模式层和数据层，右边这张图是