主流的数据中台有哪些

数据中台的作用有哪些在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效管理和利用这些海量数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构模式，正在被越来越多的组织所采用。那么，数据中台具体能发挥哪些作用呢？打破数据孤岛，实现数据整合传统企业中，各部门往往独立建设自己的数据系统，导致数据分散存储、格式不一，形成一个个"数据孤岛"。数据中台的首要作用就是打通这些分散的数据源，将销售、财务、生产、客户服务等不同业务线的数据进行统一采集、清洗和整合。通过建立标准化的数据模型和接口规范，数据中台能够消除数据壁垒，使原本孤立的数据能够相互关联和流通，为企业提供全面、一致的数据视图。提高数据质量与一致性数据中台通过建立统一的数据治理体系，对原始数据进行规范化处理和质量管控。包括数据清洗、去重、补全、校验等一系列操作，确保进入中台的数据准确、完整、及时。同时，数据中台维护着企业级的"单一数据真相"，避免不同部门对同一指标计算口径不一致的问题。当所有分析和决策都基于同一套高质量数据时，企业的运营效率和决策准确性将显著提高。赋能业务创新与敏捷开发数据中台将数据资源以服务化的方式

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模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎不同数据库中的数据，帮助企业构建强大的数据底座。用户只需简单改变SQL语句，即实现各类复杂跨模型查询，不仅大幅提升效率，更能轻松完成高阶数据分析需求。保障高性能的同时降低系统总拥有成本：TDH简洁高效的星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业

数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本。金融行业实践一家全国性商业银行为了应对互联网金融竞争，启动了数据中台项目。该行将原本分散在核心银行系统、信贷系统、手机银行APP等处的数据进行标准化处理，构建了包含客户、产品、渠道等主题的数据资产中心。通过数据中台，该银行实现了实时反欺诈监测，风险识别速度从小时级缩短到秒级；同时，基于客户全生命周期数据的分析，使交叉销售成功率提高30%。数据中台还为该行节省了每年数千万元的数据治理成本。制造业应用实例某汽车制造企业为推进智能制造转型，建设了覆盖研发、生产、供应链、销售全链条的数据中台。该平台接入了工厂物联网设备、ERP系统、经销商管理系统等数据源，实现了生产质量问题的实时追溯与分析。通过数据中台

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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":...

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

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"}...

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•...

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...

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：

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。

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。...

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

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