金融数据治理决策平台

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括，维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括，维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括，维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括，维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括，维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的

管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的

金融数据治理：数字时代的关键命题金融数据，作为金融机构运营和决策的核心资产，涵盖了客户信息、交易记录、风险评估数据等方方面面。这些数据不仅是金融机构了解市场动态、把握客户需求的重要依据，更是其进行产品创新、风险管控和精准营销的关键资源。破局之道：全面解决方案面对金融数据治理的重重困境，一套全面且行之有效的解决方案迫在眉睫。这不仅关乎金融机构自身的稳健运营，更关系到整个金融行业的健康发展以及金融消费者的切身利益。建立数据治理体系明确组织架构构建一个权责明晰、协同高效的组织架构是金融数据治理的基石。数据治理办公室则设在信息技术部，由资深数据管理专家、业务分析师和技术人员组成。他们承担着制定数据举措，能够为金融机构各部门提供便捷的数据查询、分析和共享服务，充分挖掘数据价值。在此基础上，搭建了数据共享平台，为各业务部门提供了统一的数据访问入口。通过数据共享平台，业务部门可以方便地获取所需数据，如分析数据，提高了数据的利用效率和决策的科学性。加强数据安全保障技术防护措施在金融数据安全保障方面，技术防护措施是第一道防线，能够有效防范网络攻击、数据泄露等安全威胁。某金融机构运用加密技术，对客户信息

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。...

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":...

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...

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•...

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：

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...