应用数据治理

数据治理在众多领域都有着广泛且关键的应用，以下是一些主要方面：企业管理提升决策质量：通过数据治理，整合企业内各部门的分散数据，提供统一、准确、完整的数据源。优化业务流程：对业务流程中的数据进行梳理和病历、检验检查报告、医学影像等多源异构数据，实现医疗数据的互联互通和共享。辅助医疗决策：利用经过治理的高质量医疗大数据，为医生提供临床决策支持，如疾病诊断辅助、治疗方案推荐等。通过分析大量相似病例的数据基本信息、信用记录、交易数据等多维度数据，进行全面准确的风险评估，提高风险识别的精度和效率。客户关系管理：通过对客户数据的深度治理和分析，实现客户的精准画像和个性化服务。政府治理公共政策制定：政府部门通过对人口、经济、社会等多领域数据的治理和分析，为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化：整合政府各部门的业务数据，实现政务数据的共享和协同，提高政务服务的效率和质量。社会治理与监管：利用数据治理技术对社会各领域的数据进行监测和分析，提高政府对社会风险的预警和处置能力。工业制造生产过程优化：在生产线上采集和治理大量的设备运行数据、生产工艺数据、质量检测数据等，通过数据分析实现生产过程的优化和控制

数据治理在众多领域都有着广泛且关键的应用，以下是一些主要方面：企业管理提升决策质量：通过数据治理，整合企业内各部门的分散数据，提供统一、准确、完整的数据源。优化业务流程：对业务流程中的数据进行梳理和病历、检验检查报告、医学影像等多源异构数据，实现医疗数据的互联互通和共享。辅助医疗决策：利用经过治理的高质量医疗大数据，为医生提供临床决策支持，如疾病诊断辅助、治疗方案推荐等。通过分析大量相似病例的数据基本信息、信用记录、交易数据等多维度数据，进行全面准确的风险评估，提高风险识别的精度和效率。客户关系管理：通过对客户数据的深度治理和分析，实现客户的精准画像和个性化服务。政府治理公共政策制定：政府部门通过对人口、经济、社会等多领域数据的治理和分析，为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化：整合政府各部门的业务数据，实现政务数据的共享和协同，提高政务服务的效率和质量。社会治理与监管：利用数据治理技术对社会各领域的数据进行监测和分析，提高政府对社会风险的预警和处置能力。工业制造生产过程优化：在生产线上采集和治理大量的设备运行数据、生产工艺数据、质量检测数据等，通过数据分析实现生产过程的优化和控制

数据归集治理应用在数字化时代，数据已成为推动社会发展和企业创新的核心资源。然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过系统化的归集、治理和应用才能充分释放。数据归集治理应用作为一项关键技术，正在可能存在术语不统一、记录格式各异的情况。通过数据治理，可以将这些数据转化为统一的标准化格式，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据归集治理的目的是实现数据的有效应用。经过良好治理的数据可以在多个领域发挥重要作用。在智慧城市建设中，归集治理后的交通数据可以帮助优化信号灯配时，缓解交通拥堵；在金融领域，整合后的客户数据可以支持更精准的风险评估和个性化服务。总的来说，数据归集治理应用是数字化转型的基础工程。它通过系统化的方法将原始数据转化为可用资产，为各行各业的智能化升级提供了坚实的数据基础。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数据归集治理将在更多领域展现出其重要价值。、客服系统和电商平台中。传统的数据收集方式效率低下，且容易出错。现代数据归集技术通过应用程序接口、网络爬虫、物联网设备等多种手段，实现了数据的自动化采集和实时更新，大大提高了数据获取的效率和准确性

数据治理在众多领域都有着广泛且关键的应用，以下是一些主要方面：企业管理提升决策质量：通过数据治理，整合企业内各部门的分散数据，提供统一、准确、完整的数据源。优化业务流程：对业务流程中的数据进行梳理和病历、检验检查报告、医学影像等多源异构数据，实现医疗数据的互联互通和共享。辅助医疗决策：利用经过治理的高质量医疗大数据，为医生提供临床决策支持，如疾病诊断辅助、治疗方案推荐等。通过分析大量相似病例的数据基本信息、信用记录、交易数据等多维度数据，进行全面准确的风险评估，提高风险识别的精度和效率。客户关系管理：通过对客户数据的深度治理和分析，实现客户的精准画像和个性化服务。政府治理公共政策制定：政府部门通过对人口、经济、社会等多领域数据的治理和分析，为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化：整合政府各部门的业务数据，实现政务数据的共享和协同，提高政务服务的效率和质量。社会治理与监管：利用数据治理技术对社会各领域的数据进行监测和分析，提高政府对社会风险的预警和处置能力。工业制造生产过程优化：在生产线上采集和治理大量的设备运行数据、生产工艺数据、质量检测数据等，通过数据分析实现生产过程的优化和控制

数据归集治理应用在数字化时代，数据已成为推动社会发展和企业创新的核心资源。然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过系统化的归集、治理和应用才能充分释放。数据归集治理应用作为一项关键技术，正在可能存在术语不统一、记录格式各异的情况。通过数据治理，可以将这些数据转化为统一的标准化格式，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据归集治理的目的是实现数据的有效应用。经过良好治理的数据可以在多个领域发挥重要作用。在智慧城市建设中，归集治理后的交通数据可以帮助优化信号灯配时，缓解交通拥堵；在金融领域，整合后的客户数据可以支持更精准的风险评估和个性化服务。总的来说，数据归集治理应用是数字化转型的基础工程。它通过系统化的方法将原始数据转化为可用资产，为各行各业的智能化升级提供了坚实的数据基础。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数据归集治理将在更多领域展现出其重要价值。、客服系统和电商平台中。传统的数据收集方式效率低下，且容易出错。现代数据归集技术通过应用程序接口、网络爬虫、物联网设备等多种手段，实现了数据的自动化采集和实时更新，大大提高了数据获取的效率和准确性

数据治理在众多领域都有着广泛且关键的应用，以下是一些主要方面：企业管理提升决策质量：通过数据治理，整合企业内各部门的分散数据，提供统一、准确、完整的数据源。优化业务流程：对业务流程中的数据进行梳理和病历、检验检查报告、医学影像等多源异构数据，实现医疗数据的互联互通和共享。辅助医疗决策：利用经过治理的高质量医疗大数据，为医生提供临床决策支持，如疾病诊断辅助、治疗方案推荐等。通过分析大量相似病例的数据基本信息、信用记录、交易数据等多维度数据，进行全面准确的风险评估，提高风险识别的精度和效率。客户关系管理：通过对客户数据的深度治理和分析，实现客户的精准画像和个性化服务。政府治理公共政策制定：政府部门通过对人口、经济、社会等多领域数据的治理和分析，为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化：整合政府各部门的业务数据，实现政务数据的共享和协同，提高政务服务的效率和质量。社会治理与监管：利用数据治理技术对社会各领域的数据进行监测和分析，提高政府对社会风险的预警和处置能力。工业制造生产过程优化：在生产线上采集和治理大量的设备运行数据、生产工艺数据、质量检测数据等，通过数据分析实现生产过程的优化和控制

数据归集治理应用在数字化时代，数据已成为推动社会发展和企业创新的核心资源。然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过系统化的归集、治理和应用才能充分释放。数据归集治理应用作为一项关键技术，正在可能存在术语不统一、记录格式各异的情况。通过数据治理，可以将这些数据转化为统一的标准化格式，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据归集治理的目的是实现数据的有效应用。经过良好治理的数据可以在多个领域发挥重要作用。在智慧城市建设中，归集治理后的交通数据可以帮助优化信号灯配时，缓解交通拥堵；在金融领域，整合后的客户数据可以支持更精准的风险评估和个性化服务。总的来说，数据归集治理应用是数字化转型的基础工程。它通过系统化的方法将原始数据转化为可用资产，为各行各业的智能化升级提供了坚实的数据基础。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数据归集治理将在更多领域展现出其重要价值。、客服系统和电商平台中。传统的数据收集方式效率低下，且容易出错。现代数据归集技术通过应用程序接口、网络爬虫、物联网设备等多种手段，实现了数据的自动化采集和实时更新，大大提高了数据获取的效率和准确性

数据归集治理应用在数字化时代，数据已成为推动社会发展和企业创新的核心资源。然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过系统化的归集、治理和应用才能充分释放。数据归集治理应用作为一项关键技术，正在可能存在术语不统一、记录格式各异的情况。通过数据治理，可以将这些数据转化为统一的标准化格式，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据归集治理的目的是实现数据的有效应用。经过良好治理的数据可以在多个领域发挥重要作用。在智慧城市建设中，归集治理后的交通数据可以帮助优化信号灯配时，缓解交通拥堵；在金融领域，整合后的客户数据可以支持更精准的风险评估和个性化服务。总的来说，数据归集治理应用是数字化转型的基础工程。它通过系统化的方法将原始数据转化为可用资产，为各行各业的智能化升级提供了坚实的数据基础。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数据归集治理将在更多领域展现出其重要价值。、客服系统和电商平台中。传统的数据收集方式效率低下，且容易出错。现代数据归集技术通过应用程序接口、网络爬虫、物联网设备等多种手段，实现了数据的自动化采集和实时更新，大大提高了数据获取的效率和准确性

数据归集治理应用在数字化时代，数据已成为推动社会发展和企业创新的核心资源。然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过系统化的归集、治理和应用才能充分释放。数据归集治理应用作为一项关键技术，正在可能存在术语不统一、记录格式各异的情况。通过数据治理，可以将这些数据转化为统一的标准化格式，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据归集治理的目的是实现数据的有效应用。经过良好治理的数据可以在多个领域发挥重要作用。在智慧城市建设中，归集治理后的交通数据可以帮助优化信号灯配时，缓解交通拥堵；在金融领域，整合后的客户数据可以支持更精准的风险评估和个性化服务。总的来说，数据归集治理应用是数字化转型的基础工程。它通过系统化的方法将原始数据转化为可用资产，为各行各业的智能化升级提供了坚实的数据基础。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数据归集治理将在更多领域展现出其重要价值。、客服系统和电商平台中。传统的数据收集方式效率低下，且容易出错。现代数据归集技术通过应用程序接口、网络爬虫、物联网设备等多种手段，实现了数据的自动化采集和实时更新，大大提高了数据获取的效率和准确性

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...