构建企业数据治理

从0到1构建企业数据治理体系在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心资产之一。然而，许多企业在数据管理方面仍处于初级阶段，数据孤岛、质量低下、安全风险等问题普遍存在。构建完善的数据治理体系。良好的数据治理能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，同时满足合规要求。构建数据治理体系的五个关键步骤一步是制定数据战略。企业需要明确数据治理的目标和愿景，将其与整体业务战略对齐数据分类分级标准、数据质量评估指标、数据安全保护措施、数据生命周期管理等。这些标准应当符合行业监管要求，同时兼顾企业实际情况。第四步是实施技术支撑。选择适合的数据治理工具平台，构建元数据管理系统、数据，根据评估结果不断调整优化。同时，随着业务发展和技术进步，数据治理体系也需要相应演进。从零开始构建数据治理体系是一项复杂工程，但回报也十分可观。良好的数据治理能够释放数据价值，提高运营效率，减少合规风险，转化为企业的竞争优势。在数据驱动的时代，那些能够有效管理和利用数据资产的企业，必将在竞争中占据先机。，已成为企业数字化转型的关键一步。数据治理的基本概念数据治理是一套系统性的管理方法，旨在确保数据的可用性、完整性、安全性、一致性和可靠性。它不仅仅是技术问题，更涉及组织架构、流程制度和文化建设的全方位变革

从0到1构建企业数据治理体系在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心资产之一。然而，许多企业在数据管理方面仍处于初级阶段，数据孤岛、质量低下、安全风险等问题普遍存在。构建完善的数据治理体系。良好的数据治理能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，同时满足合规要求。构建数据治理体系的五个关键步骤一步是制定数据战略。企业需要明确数据治理的目标和愿景，将其与整体业务战略对齐数据分类分级标准、数据质量评估指标、数据安全保护措施、数据生命周期管理等。这些标准应当符合行业监管要求，同时兼顾企业实际情况。第四步是实施技术支撑。选择适合的数据治理工具平台，构建元数据管理系统、数据，根据评估结果不断调整优化。同时，随着业务发展和技术进步，数据治理体系也需要相应演进。从零开始构建数据治理体系是一项复杂工程，但回报也十分可观。良好的数据治理能够释放数据价值，提高运营效率，减少合规风险，转化为企业的竞争优势。在数据驱动的时代，那些能够有效管理和利用数据资产的企业，必将在竞争中占据先机。，已成为企业数字化转型的关键一步。数据治理的基本概念数据治理是一套系统性的管理方法，旨在确保数据的可用性、完整性、安全性、一致性和可靠性。它不仅仅是技术问题，更涉及组织架构、流程制度和文化建设的全方位变革

从0到1构建企业数据治理体系在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心资产之一。然而，许多企业在数据管理方面仍处于初级阶段，数据孤岛、质量低下、安全风险等问题普遍存在。构建完善的数据治理体系。良好的数据治理能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，同时满足合规要求。构建数据治理体系的五个关键步骤一步是制定数据战略。企业需要明确数据治理的目标和愿景，将其与整体业务战略对齐数据分类分级标准、数据质量评估指标、数据安全保护措施、数据生命周期管理等。这些标准应当符合行业监管要求，同时兼顾企业实际情况。第四步是实施技术支撑。选择适合的数据治理工具平台，构建元数据管理系统、数据，根据评估结果不断调整优化。同时，随着业务发展和技术进步，数据治理体系也需要相应演进。从零开始构建数据治理体系是一项复杂工程，但回报也十分可观。良好的数据治理能够释放数据价值，提高运营效率，减少合规风险，转化为企业的竞争优势。在数据驱动的时代，那些能够有效管理和利用数据资产的企业，必将在竞争中占据先机。，已成为企业数字化转型的关键一步。数据治理的基本概念数据治理是一套系统性的管理方法，旨在确保数据的可用性、完整性、安全性、一致性和可靠性。它不仅仅是技术问题，更涉及组织架构、流程制度和文化建设的全方位变革

从0到1构建企业数据治理体系在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心资产之一。然而，许多企业在数据管理方面仍处于初级阶段，数据孤岛、质量低下、安全风险等问题普遍存在。构建完善的数据治理体系。良好的数据治理能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，同时满足合规要求。构建数据治理体系的五个关键步骤一步是制定数据战略。企业需要明确数据治理的目标和愿景，将其与整体业务战略对齐数据分类分级标准、数据质量评估指标、数据安全保护措施、数据生命周期管理等。这些标准应当符合行业监管要求，同时兼顾企业实际情况。第四步是实施技术支撑。选择适合的数据治理工具平台，构建元数据管理系统、数据，根据评估结果不断调整优化。同时，随着业务发展和技术进步，数据治理体系也需要相应演进。从零开始构建数据治理体系是一项复杂工程，但回报也十分可观。良好的数据治理能够释放数据价值，提高运营效率，减少合规风险，转化为企业的竞争优势。在数据驱动的时代，那些能够有效管理和利用数据资产的企业，必将在竞争中占据先机。，已成为企业数字化转型的关键一步。数据治理的基本概念数据治理是一套系统性的管理方法，旨在确保数据的可用性、完整性、安全性、一致性和可靠性。它不仅仅是技术问题，更涉及组织架构、流程制度和文化建设的全方位变革

从0到1构建企业数据治理体系在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心资产之一。然而，许多企业在数据管理方面仍处于初级阶段，数据孤岛、质量低下、安全风险等问题普遍存在。构建完善的数据治理体系。良好的数据治理能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，同时满足合规要求。构建数据治理体系的五个关键步骤一步是制定数据战略。企业需要明确数据治理的目标和愿景，将其与整体业务战略对齐数据分类分级标准、数据质量评估指标、数据安全保护措施、数据生命周期管理等。这些标准应当符合行业监管要求，同时兼顾企业实际情况。第四步是实施技术支撑。选择适合的数据治理工具平台，构建元数据管理系统、数据，根据评估结果不断调整优化。同时，随着业务发展和技术进步，数据治理体系也需要相应演进。从零开始构建数据治理体系是一项复杂工程，但回报也十分可观。良好的数据治理能够释放数据价值，提高运营效率，减少合规风险，转化为企业的竞争优势。在数据驱动的时代，那些能够有效管理和利用数据资产的企业，必将在竞争中占据先机。，已成为企业数字化转型的关键一步。数据治理的基本概念数据治理是一套系统性的管理方法，旨在确保数据的可用性、完整性、安全性、一致性和可靠性。它不仅仅是技术问题，更涉及组织架构、流程制度和文化建设的全方位变革

。通过统一的数据治理机制，确保数据的准确性、一致性和合规性，降低数据泄露和滥用的风险。构建数据平台的关键步骤构建企业数据平台是一项系统工程，需要循序渐进地推进。首先要进行全面的需求分析，明确平台要解决，需要精心规划和执行。增量式迁移策略通常比一次性切换更为稳妥。同样重要的是数据治理体系的建立。包括数据质量标准、访问权限控制、元数据管理等。这些"软性"制度往往决定了数据平台长期运行的成败。构建企业数据构建企业数据平台在当今数字化浪潮中，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效收集、存储、处理和分析这些数据，使其转化为商业价值，成为每个现代企业必须面对的课题。构建企业数据平台正是解决这一问题的系统性路径。为什么需要构建数据平台随着企业规模扩大和业务多元化，数据孤岛问题日益突出。不同部门使用不同的系统，数据标准不统一，难以共享和整合。数据平台能够打破这些壁垒，实现数据的互联互通。数据平台还能显著方案。什么是企业数据平台企业数据平台是一个集成化的技术架构，它能够将分散在企业各个系统中的数据统一起来，提供数据存储、处理、分析和应用的全套能力。不同于单一的数据仓库或数据库，数据平台更强调数据的全

。通过统一的数据治理机制，确保数据的准确性、一致性和合规性，降低数据泄露和滥用的风险。构建数据平台的关键步骤构建企业数据平台是一项系统工程，需要循序渐进地推进。首先要进行全面的需求分析，明确平台要解决，需要精心规划和执行。增量式迁移策略通常比一次性切换更为稳妥。同样重要的是数据治理体系的建立。包括数据质量标准、访问权限控制、元数据管理等。这些"软性"制度往往决定了数据平台长期运行的成败。构建企业数据构建企业数据平台在当今数字化浪潮中，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效收集、存储、处理和分析这些数据，使其转化为商业价值，成为每个现代企业必须面对的课题。构建企业数据平台正是解决这一问题的系统性路径。为什么需要构建数据平台随着企业规模扩大和业务多元化，数据孤岛问题日益突出。不同部门使用不同的系统，数据标准不统一，难以共享和整合。数据平台能够打破这些壁垒，实现数据的互联互通。数据平台还能显著方案。什么是企业数据平台企业数据平台是一个集成化的技术架构，它能够将分散在企业各个系统中的数据统一起来，提供数据存储、处理、分析和应用的全套能力。不同于单一的数据仓库或数据库，数据平台更强调数据的全

构建私有数据治理平台：数据主权时代的必然选择在数字经济时代，数据已成为核心生产要素。随着数据价值的不断提高，数据主权问题日益凸显。构建私有数据治理平台，正成为企业、机构乃至个人维护数据主权、保障数据机制则实现了数据使用的可管可控。这些技术共同构建起一个安全可靠的数据治理环境。构建私有数据治理平台需要遵循明确的方法路径。首先，要进行全面的需求分析，明确数据治理的目标和范围。其次，设计合理的系统架构，选择适合的技术方案。然后，分阶段实施平台建设，包括基础设施部署、系统集成、数据迁移等环节。第四步，建立完善的运营管理体系，确保平台的持续稳定运行。私有数据治理平台在多个领域展现出显著优势。在企业层面时代发挥越来越重要的作用。数据主权是数字时代的基本权利，而私有数据治理平台则是维护这一权利的关键工具。通过构建私有数据治理平台，我们不仅能够更好地保护数据资产，还能充分释放数据价值，推动数字经济健康发展。在未来的数字生态中，私有数据治理平台必将成为不可或缺的基础设施。安全的必然选择。私有数据治理平台是一种基于私有化部署的数据管理解决方案。与公有云平台不同，私有数据治理平台将数据存储、处理和分析的全过程置于用户完全掌控的环境中。这种模式有效避免了数据泄露、滥用等风险

构建私有数据治理平台：数据主权时代的必然选择在数字经济时代，数据已成为核心生产要素。随着数据价值的不断提高，数据主权问题日益凸显。构建私有数据治理平台，正成为企业、机构乃至个人维护数据主权、保障数据机制则实现了数据使用的可管可控。这些技术共同构建起一个安全可靠的数据治理环境。构建私有数据治理平台需要遵循明确的方法路径。首先，要进行全面的需求分析，明确数据治理的目标和范围。其次，设计合理的系统架构，选择适合的技术方案。然后，分阶段实施平台建设，包括基础设施部署、系统集成、数据迁移等环节。第四步，建立完善的运营管理体系，确保平台的持续稳定运行。私有数据治理平台在多个领域展现出显著优势。在企业层面时代发挥越来越重要的作用。数据主权是数字时代的基本权利，而私有数据治理平台则是维护这一权利的关键工具。通过构建私有数据治理平台，我们不仅能够更好地保护数据资产，还能充分释放数据价值，推动数字经济健康发展。在未来的数字生态中，私有数据治理平台必将成为不可或缺的基础设施。安全的必然选择。私有数据治理平台是一种基于私有化部署的数据管理解决方案。与公有云平台不同，私有数据治理平台将数据存储、处理和分析的全过程置于用户完全掌控的环境中。这种模式有效避免了数据泄露、滥用等风险

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...

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

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。

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...

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"}...

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。...

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":...