新兴数据治理

数据治理的核心是什么？在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的宝贵资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为了一个重要课题。数据治理作为一门新兴的学科，其核心在于确保数据的质量、安全性和可用性，同时满足合规要求。本文将探讨数据治理的核心要素及其重要性。数据治理的核心首先在于数据的质量管理。高质量的数据是做出正确决策的基础。数据质量管理包括数据的准确性、完整性、一致性和及时性流程，组织可以显著提高数据的可靠性，从而支持更有效的业务决策。数据安全和隐私保护是数据治理的另一个核心要素。随着数据泄露事件的频发，保护敏感信息变得尤为重要。数据安全包括防止未经授权的访问、使用或泄露。合规性是数据治理不可忽视的一部分。不同行业和地区对数据的使用有不同的法律和监管要求。合规性确保组织在处理数据时遵循这些规定，避免法律风险。这包括了解适用的法律法规、实施合规策略和程序，并进行定期审查和更新。例如，金融行业可能需要遵守严格的数据保留和报告要求，而医疗行业则需符合患者隐私保护的规定。通过建立合规框架，组织不仅能避免罚款和诉讼，还能提高自身的声誉和竞争力。数据治理的另一个核心是建立明确

数据治理的核心是什么？在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的宝贵资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为了一个重要课题。数据治理作为一门新兴的学科，其核心在于确保数据的质量、安全性和可用性，同时满足合规要求。本文将探讨数据治理的核心要素及其重要性。数据治理的核心首先在于数据的质量管理。高质量的数据是做出正确决策的基础。数据质量管理包括数据的准确性、完整性、一致性和及时性流程，组织可以显著提高数据的可靠性，从而支持更有效的业务决策。数据安全和隐私保护是数据治理的另一个核心要素。随着数据泄露事件的频发，保护敏感信息变得尤为重要。数据安全包括防止未经授权的访问、使用或泄露。合规性是数据治理不可忽视的一部分。不同行业和地区对数据的使用有不同的法律和监管要求。合规性确保组织在处理数据时遵循这些规定，避免法律风险。这包括了解适用的法律法规、实施合规策略和程序，并进行定期审查和更新。例如，金融行业可能需要遵守严格的数据保留和报告要求，而医疗行业则需符合患者隐私保护的规定。通过建立合规框架，组织不仅能避免罚款和诉讼，还能提高自身的声誉和竞争力。数据治理的另一个核心是建立明确

数据治理的核心是什么？在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的宝贵资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为了一个重要课题。数据治理作为一门新兴的学科，其核心在于确保数据的质量、安全性和可用性，同时满足合规要求。本文将探讨数据治理的核心要素及其重要性。数据治理的核心首先在于数据的质量管理。高质量的数据是做出正确决策的基础。数据质量管理包括数据的准确性、完整性、一致性和及时性流程，组织可以显著提高数据的可靠性，从而支持更有效的业务决策。数据安全和隐私保护是数据治理的另一个核心要素。随着数据泄露事件的频发，保护敏感信息变得尤为重要。数据安全包括防止未经授权的访问、使用或泄露。合规性是数据治理不可忽视的一部分。不同行业和地区对数据的使用有不同的法律和监管要求。合规性确保组织在处理数据时遵循这些规定，避免法律风险。这包括了解适用的法律法规、实施合规策略和程序，并进行定期审查和更新。例如，金融行业可能需要遵守严格的数据保留和报告要求，而医疗行业则需符合患者隐私保护的规定。通过建立合规框架，组织不仅能避免罚款和诉讼，还能提高自身的声誉和竞争力。数据治理的另一个核心是建立明确

感知数据治理是一种新兴的数据治理理念和方法，它强调在数据治理过程中充分利用各种感知技术和手段，对数据的产生、流动、使用等环节进行实时、动态、全方位的监测和管理，以提升数据治理的效率、效果和智能化水平，以下是详细介绍：核心概念感知技术的应用：借助物联网（IoT）、传感器、智能设备等技术，实现对数据源头、数据传输过程以及数据存储和使用环境的实时感知。数据的动态监测：与传统的数据治理相比，感知数据治理更加注重数据的动态变化。它不仅关注数据的静态质量指标，如准确性、完整性等，还通过持续监测数据的实时变化情况，及时发现数据的异常波动、趋势变化以及潜在的数据质量问题，从而能够快速响应并采取相应的治理措施，确保数据始终保持高质量状态，满足业务的实时需求。治理的智能化决策：利用人工智能、机器学习等技术对感知到的海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为数据治理决策提供智能化支持。关键技术与工具物数据治理提供了多样化的数据来源。在环境监测领域，通过分布在不同区域的空气质量传感器、水质传感器等，可以实时采集环境数据，这些数据经过感知数据治理平台的处理和分析，能够帮助政府部门及时了解环境状况，制定

感知数据治理是一种新兴的数据治理理念和方法，它强调在数据治理过程中充分利用各种感知技术和手段，对数据的产生、流动、使用等环节进行实时、动态、全方位的监测和管理，以提升数据治理的效率、效果和智能化水平，以下是详细介绍：核心概念感知技术的应用：借助物联网（IoT）、传感器、智能设备等技术，实现对数据源头、数据传输过程以及数据存储和使用环境的实时感知。数据的动态监测：与传统的数据治理相比，感知数据治理更加注重数据的动态变化。它不仅关注数据的静态质量指标，如准确性、完整性等，还通过持续监测数据的实时变化情况，及时发现数据的异常波动、趋势变化以及潜在的数据质量问题，从而能够快速响应并采取相应的治理措施，确保数据始终保持高质量状态，满足业务的实时需求。治理的智能化决策：利用人工智能、机器学习等技术对感知到的海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为数据治理决策提供智能化支持。关键技术与工具物数据治理提供了多样化的数据来源。在环境监测领域，通过分布在不同区域的空气质量传感器、水质传感器等，可以实时采集环境数据，这些数据经过感知数据治理平台的处理和分析，能够帮助政府部门及时了解环境状况，制定

感知数据治理是一种新兴的数据治理理念和方法，它强调在数据治理过程中充分利用各种感知技术和手段，对数据的产生、流动、使用等环节进行实时、动态、全方位的监测和管理，以提升数据治理的效率、效果和智能化水平，以下是详细介绍：核心概念感知技术的应用：借助物联网（IoT）、传感器、智能设备等技术，实现对数据源头、数据传输过程以及数据存储和使用环境的实时感知。数据的动态监测：与传统的数据治理相比，感知数据治理更加注重数据的动态变化。它不仅关注数据的静态质量指标，如准确性、完整性等，还通过持续监测数据的实时变化情况，及时发现数据的异常波动、趋势变化以及潜在的数据质量问题，从而能够快速响应并采取相应的治理措施，确保数据始终保持高质量状态，满足业务的实时需求。治理的智能化决策：利用人工智能、机器学习等技术对感知到的海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为数据治理决策提供智能化支持。关键技术与工具物数据治理提供了多样化的数据来源。在环境监测领域，通过分布在不同区域的空气质量传感器、水质传感器等，可以实时采集环境数据，这些数据经过感知数据治理平台的处理和分析，能够帮助政府部门及时了解环境状况，制定

感知数据治理是一种新兴的数据治理理念和方法，它强调在数据治理过程中充分利用各种感知技术和手段，对数据的产生、流动、使用等环节进行实时、动态、全方位的监测和管理，以提升数据治理的效率、效果和智能化水平，以下是详细介绍：核心概念感知技术的应用：借助物联网（IoT）、传感器、智能设备等技术，实现对数据源头、数据传输过程以及数据存储和使用环境的实时感知。数据的动态监测：与传统的数据治理相比，感知数据治理更加注重数据的动态变化。它不仅关注数据的静态质量指标，如准确性、完整性等，还通过持续监测数据的实时变化情况，及时发现数据的异常波动、趋势变化以及潜在的数据质量问题，从而能够快速响应并采取相应的治理措施，确保数据始终保持高质量状态，满足业务的实时需求。治理的智能化决策：利用人工智能、机器学习等技术对感知到的海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为数据治理决策提供智能化支持。关键技术与工具物数据治理提供了多样化的数据来源。在环境监测领域，通过分布在不同区域的空气质量传感器、水质传感器等，可以实时采集环境数据，这些数据经过感知数据治理平台的处理和分析，能够帮助政府部门及时了解环境状况，制定

6月12日上午，亿欧智库在“2019全球新经济年会”上发布了《2019科创板展望暨潜力新兴企业研究报告》。星环科技凭借在大数据和人工智能领域的产业实力和创新技术，成功入围2019科创板潜力新兴企业空间。作为一家涵盖“大数据+人工智能+容器云商业化应用服务”的企业，星环科技专注于企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台的研发和服务，领航大数据与人工智能基础软件新纪元。始终以企业客户需求为导向，依托于自身卓越的大数据与人工智能技术及持续的产品创新。创立以来，星环科技凭借自身的实力与服务收获了赞誉与掌声。2016年，荣获具潜力企业奖；2017中国创业企业新苗榜；2018年，入围上海市具代表性人工智能企业50强等。星环科技将载誉前行，用好的产品回馈客户的信任与支持。

浅谈数据治理在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素。如何有效管理和利用这一宝贵资源，数据治理作为一门新兴学科应运而生，并逐渐成为组织数字化转型的核心议题。数据治理的基本概念数据治理是一套涉及数据质量、安全、隐私、合规及价值实现的系统性框架。它并非单一技术或工具，而是包含政策、流程、标准和角色的完整体系。简单来说，数据治理回答的是"谁在什么情况下对什么数据采取什么行动"这一基础问题。与传统的数据管理不同，数据治理更强调跨部门的协作机制。数据管理关注具体操作层面，如数据的采集、存储和处理；而数据治理则着眼于战略层面，确保数据资产能够安全、合规、有效地服务于组织目标。数据治理的核心要素数据治理体系通常包含五个关键维度。首先是数据质量管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。错误的数据比没有数据更危险，低质量数据可能导致决策失误和资源浪费、可追溯的基础。隐私保护构成了第四维度，特别是在处理个人数据时，必须遵循必要原则和用户同意原则。然后是数据生命周期管理，从创建、使用到归档、销毁，每个阶段都需要相应的治理策略。数据治理的实施路径实施数据

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：

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

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•...

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":...

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

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...

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。

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"}...

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。...