银行贷款数据仓库方案

，之后贷款生命周期中的所有交易都以此交易为前提，并且按照发生的时间顺序依次入栈，冲销交易可以类比为出栈，需要从位于栈顶的近一笔交易开始，依次向前倒序进行。2、贷款的复杂性贷款数据模型可以说是银行业务领域批量扣款，复杂的数据查询和加工处理，减少了民生的运营成本，大大提升了民生的运营效率。问题背景1、贷款的交易栈一笔借据在从发放到结清的整个生命周期中，前后交易具有很强的关联性，如果之前的交易造成贷款数据中较复杂的模型之一，以一笔借据为核心，星形向外扩展关联到不同的业务领域，包括客户，账户，额度，押品，档案，账务等。贷款自身又有主数据，金融条件，现金流等多个子领域，一条典型的贷款数据需要上百个字段来描述场景层面，是进一步提高系统运维水平的前提。业务场景可视化4、贷款数据质量巡检应用异常，代码缺陷等通常会带来有问题的业务数据，如果不加以干预，会一直潜伏在系统中，直到后续客户发起交易时报错，或者更坏的模型中含有错误，那么后面的交易再基于这些数据进行，就会错上加错，待发现问题时再修复数据，需要将后面的交易冲回，直到回到问题发生前的状态。所以一笔贷款的贷后交易记录可以看做是一个栈，栈底是贷款发放交易

银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统，具有重要作用和独特的架构及应用特点：作用支持决策制定：整合银行内部各类业务数据，为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察，助力制定战略决策。风险管理场景构建数据集市，提供定制化的数据服务，满足各部门的个性化分析需求。数据存储与管理技术：基于大规模并行处理（MPP）架构的数据仓库平台，或者采用云数据仓库解决方案，以应对海量数据的存储和高效处理需求。同时：汇聚客户信用信息、贷款还款记录、市场风险指标等数据，构建风险评估模型，精确识别和量化信用风险、市场风险以及操作风险等各类风险，辅助银行提前制定风险应对策略，保障银行资产安全。客户关系管理：深度剖析客户，结合数据压缩、索引优化、分区存储等技术手段，提高数据存储效率和查询性能。ETL与数据质量管理：配备强大的ETL（抽取、转换、加载）工具和流程，确保数据从不同数据源准确、高效地抽取并转换为符合数据仓库要求的数据格式，加载到相应的数据层。同时，建立完善的数据质量管理体系，从数据完整性、准确性、一致性、及时性等多个维度进行监控和评估，通过数据质量规则定义、数据质量监控工具应用以及定期的数据质量报告生成，及时发现和解决数据质量问题，保障数据仓库数据的可靠性和可用性。

银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统，具有重要作用和独特的架构及应用特点：作用支持决策制定：整合银行内部各类业务数据，为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察，助力制定战略决策。风险管理场景构建数据集市，提供定制化的数据服务，满足各部门的个性化分析需求。数据存储与管理技术：基于大规模并行处理（MPP）架构的数据仓库平台，或者采用云数据仓库解决方案，以应对海量数据的存储和高效处理需求。同时：汇聚客户信用信息、贷款还款记录、市场风险指标等数据，构建风险评估模型，精确识别和量化信用风险、市场风险以及操作风险等各类风险，辅助银行提前制定风险应对策略，保障银行资产安全。客户关系管理：深度剖析客户，结合数据压缩、索引优化、分区存储等技术手段，提高数据存储效率和查询性能。ETL与数据质量管理：配备强大的ETL（抽取、转换、加载）工具和流程，确保数据从不同数据源准确、高效地抽取并转换为符合数据仓库要求的数据格式，加载到相应的数据层。同时，建立完善的数据质量管理体系，从数据完整性、准确性、一致性、及时性等多个维度进行监控和评估，通过数据质量规则定义、数据质量监控工具应用以及定期的数据质量报告生成，及时发现和解决数据质量问题，保障数据仓库数据的可靠性和可用性。

银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统，具有重要作用和独特的架构及应用特点：作用支持决策制定：整合银行内部各类业务数据，为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察，助力制定战略决策。风险管理场景构建数据集市，提供定制化的数据服务，满足各部门的个性化分析需求。数据存储与管理技术：基于大规模并行处理（MPP）架构的数据仓库平台，或者采用云数据仓库解决方案，以应对海量数据的存储和高效处理需求。同时：汇聚客户信用信息、贷款还款记录、市场风险指标等数据，构建风险评估模型，精确识别和量化信用风险、市场风险以及操作风险等各类风险，辅助银行提前制定风险应对策略，保障银行资产安全。客户关系管理：深度剖析客户，结合数据压缩、索引优化、分区存储等技术手段，提高数据存储效率和查询性能。ETL与数据质量管理：配备强大的ETL（抽取、转换、加载）工具和流程，确保数据从不同数据源准确、高效地抽取并转换为符合数据仓库要求的数据格式，加载到相应的数据层。同时，建立完善的数据质量管理体系，从数据完整性、准确性、一致性、及时性等多个维度进行监控和评估，通过数据质量规则定义、数据质量监控工具应用以及定期的数据质量报告生成，及时发现和解决数据质量问题，保障数据仓库数据的可靠性和可用性。

更新和验证，导致模型精度随时间的推移逐步降低。解决方案为帮助该商业银行解决现有的问题，星环科技提供了以下解决方案，构建基于容器云平台的大数据和人工智能平台，以极佳的性能支撑银行上层创新生态应用。整体、企业画像以及实体模块的构建。建设一个从数据仓库、数据处理、模型建设、模型发布、模型共享、运维管理全流程为一体的大数据与机器学习平台。将模型训练完成后，结合流计算引擎产品，上线到生产环境用于线上业务学习平台，构筑了以数字为驱动的贷前风险态势感知、贷中实时智能决策、贷后风险动态预警的大数据反欺诈风控大脑，服务1+N、政企银、精准营运与营销等多种创新金融服务模式，实现了科技驱动的银行业务跨越性升级。架构图如下：图：某商业银行机器学习平台架构图星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构，帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化，为，帮助企业沉淀建模数据，减少因重复数据加工而导致的资源浪费。实施效果某商业银行借助星环科技人工智能平台Sophon及其相关前沿技术，实现了金融行业机器学习平台的构建，为业务分析师提供可视化拖拉拽的数据

更新和验证，导致模型精度随时间的推移逐步降低。解决方案为帮助该商业银行解决现有的问题，星环科技提供了以下解决方案，构建基于容器云平台的大数据和人工智能平台，以极佳的性能支撑银行上层创新生态应用。整体、企业画像以及实体模块的构建。建设一个从数据仓库、数据处理、模型建设、模型发布、模型共享、运维管理全流程为一体的大数据与机器学习平台。将模型训练完成后，结合流计算引擎产品，上线到生产环境用于线上业务学习平台，构筑了以数字为驱动的贷前风险态势感知、贷中实时智能决策、贷后风险动态预警的大数据反欺诈风控大脑，服务1+N、政企银、精准营运与营销等多种创新金融服务模式，实现了科技驱动的银行业务跨越性升级。架构图如下：图：某商业银行机器学习平台架构图星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构，帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化，为，帮助企业沉淀建模数据，减少因重复数据加工而导致的资源浪费。实施效果某商业银行借助星环科技人工智能平台Sophon及其相关前沿技术，实现了金融行业机器学习平台的构建，为业务分析师提供可视化拖拉拽的数据

推移对模型进行及时更新和验证，导致模型精度随时间的推移逐步降低。解决方案为帮助该商业银行解决现有的问题，星环科技提供了以下解决方案，构建基于容器云平台的大数据和人工智能平台，以极佳的性能支撑银行上层。建设一个从数据仓库、数据处理、模型建设、模型发布、模型共享、运维管理全流程为一体的大数据与机器学习平台。将模型训练完成后，结合流计算引擎产品，上线到生产环境用于线上业务，支持毫秒级实时决策，有助于提取，构筑了以数字为驱动的贷前风险态势感知、贷中实时智能决策、贷后风险动态预警的大数据反欺诈风控大脑，服务1+N、政企银、精准营运与营销等多种创新金融服务模式，实现了科技驱动的银行业务跨越性升级。创新生态应用。星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构，帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化，为模型实验室的搭建提供工具层支持重复数据加工而导致的资源浪费。实施效果某商业银行借助星环科技人工智能平台Sophon及其相关前沿技术，实现了金融行业机器学习平台的构建，为业务分析师提供可视化拖拉拽的数据分析挖掘工具和专业算法库，实现

高峰和低谷，从而提前做好库存准备和促销计划。对于复杂的业务场景，还可以进行长期的绩效评估。例如，银行可以利用数据仓库中的历史数据来评估贷款业务的长期风险和收益情况。通过分析多年来不同类型贷款客户的还款记录、逾期情况以及相关经济指标等数据，银行能够更好地制定贷款政策和风险控制策略。多维数据分析：数据仓库支持多维数据模型，允许用户从不同的角度对数据进行分析，这就是所谓的联机分析处理（OLAP）。以销售数据仓库主要有以下几方面的作用：一、数据整合与集中管理数据整合：在企业中，数据通常分散在各个不同的业务系统中，如销售系统、财务系统、客户关系管理（CRM）系统等。这些系统的数据格式、存储方式和数据语义可能都不相同。数据仓库能够将这些异构数据源中的数据抽取、转换并加载（ETL）到一个统一的存储库中。它还能处理数据的不一致性问题。比如不同系统中对于客户地址的记录可能存在格式上的差异，有的是详细地址在前城市在后，有的则相反，数据仓库可以通过清洗和转换规则，将这些数据统一为标准格式，方便后续的分析。集中管理：数据仓库提供了一个集中的数据存储环境，便于进行数据的安全管理和维护。企业可以在数据仓库层面

高峰和低谷，从而提前做好库存准备和促销计划。对于复杂的业务场景，还可以进行长期的绩效评估。例如，银行可以利用数据仓库中的历史数据来评估贷款业务的长期风险和收益情况。通过分析多年来不同类型贷款客户的还款记录、逾期情况以及相关经济指标等数据，银行能够更好地制定贷款政策和风险控制策略。多维数据分析：数据仓库支持多维数据模型，允许用户从不同的角度对数据进行分析，这就是所谓的联机分析处理（OLAP）。以销售数据仓库主要有以下几方面的作用：一、数据整合与集中管理数据整合：在企业中，数据通常分散在各个不同的业务系统中，如销售系统、财务系统、客户关系管理（CRM）系统等。这些系统的数据格式、存储方式和数据语义可能都不相同。数据仓库能够将这些异构数据源中的数据抽取、转换并加载（ETL）到一个统一的存储库中。它还能处理数据的不一致性问题。比如不同系统中对于客户地址的记录可能存在格式上的差异，有的是详细地址在前城市在后，有的则相反，数据仓库可以通过清洗和转换规则，将这些数据统一为标准格式，方便后续的分析。集中管理：数据仓库提供了一个集中的数据存储环境，便于进行数据的安全管理和维护。企业可以在数据仓库层面

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

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。...

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"}...

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•...

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：

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...

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