数据治理服务价格

数据治理
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(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

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数据治理服务
数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架,确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面:数据策略制订:根据组织的需求和目标制定数据治理策略,包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理:监控、评估和改进数据质量,确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期,包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持:提供数据治理工具和技术的支持和培训,帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务,组织可以更好地管理和利用数据资源,提高质量和价值,降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用,特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等
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数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架,确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面:数据策略制订:根据组织的需求和目标制定数据治理策略,包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理:监控、评估和改进数据质量,确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期,包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持:提供数据治理工具和技术的支持和培训,帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务,组织可以更好地管理和利用数据资源,提高质量和价值,降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用,特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等
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数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架,确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面:数据策略制订:根据组织的需求和目标制定数据治理策略,包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理:监控、评估和改进数据质量,确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期,包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持:提供数据治理工具和技术的支持和培训,帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务,组织可以更好地管理和利用数据资源,提高质量和价值,降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用,特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等
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数据治理服务
数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架,确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面:数据策略制订:根据组织的需求和目标制定数据治理策略,包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理:监控、评估和改进数据质量,确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期,包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持:提供数据治理工具和技术的支持和培训,帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务,组织可以更好地管理和利用数据资源,提高质量和价值,降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用,特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等
数据要素市场化配置是指通过市场机制和价格机制,将数据资源进行优化配置,以实现数据价值的大化。其核心是建立数据要素市场体系,包括数据交易市场、数据流通环节和数据治理体系等。在数据交易市场方面,需要构建多层次的数据交易市场体系,包括国家级数据交易所、区域性数据交易中心和行业性数据交易平台等。这些市场主体可以提供数据交易、数据租赁、数据拍卖等服务,以满足不同需求。在数据流通环节方面,需要加强数据的共享与开放,促进数据的流通与交换。同时,需要建立完善的数据质量评估和认证体系,保障数据的真实性和可靠性。在数据治理体系方面,需要建立完善的数据治理机制和规范,包括数据的产权、定价、流通、分配等制度问题。同时,需要加强数据安全和隐私保护,避免数据泄露和滥用。
数据要素市场化配置是指通过市场机制和价格机制,将数据资源进行优化配置,以实现数据价值的大化。其核心是建立数据要素市场体系,包括数据交易市场、数据流通环节和数据治理体系等。在数据交易市场方面,需要构建多层次的数据交易市场体系,包括国家级数据交易所、区域性数据交易中心和行业性数据交易平台等。这些市场主体可以提供数据交易、数据租赁、数据拍卖等服务,以满足不同需求。在数据流通环节方面,需要加强数据的共享与开放,促进数据的流通与交换。同时,需要建立完善的数据质量评估和认证体系,保障数据的真实性和可靠性。在数据治理体系方面,需要建立完善的数据治理机制和规范,包括数据的产权、定价、流通、分配等制度问题。同时,需要加强数据安全和隐私保护,避免数据泄露和滥用。
数据要素市场化配置是指通过市场机制和价格机制,将数据资源进行优化配置,以实现数据价值的大化。其核心是建立数据要素市场体系,包括数据交易市场、数据流通环节和数据治理体系等。在数据交易市场方面,需要构建多层次的数据交易市场体系,包括国家级数据交易所、区域性数据交易中心和行业性数据交易平台等。这些市场主体可以提供数据交易、数据租赁、数据拍卖等服务,以满足不同需求。在数据流通环节方面,需要加强数据的共享与开放,促进数据的流通与交换。同时,需要建立完善的数据质量评估和认证体系,保障数据的真实性和可靠性。在数据治理体系方面,需要建立完善的数据治理机制和规范,包括数据的产权、定价、流通、分配等制度问题。同时,需要加强数据安全和隐私保护,避免数据泄露和滥用。
数据治理咨询服务指由专业的数据治理咨询公司提供的一系列数据治理方面的咨询服务数据治理是指通过建立一套规范和流程来管理组织的数据资产,以确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。数据治理咨询服务可以://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层,为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。帮助组织制定和执行数据治理策略,规划和实施数据治理框架,开展数据资产清理和整理工作,建立数据质量评估和监控机制,制定数据安全措施,以及培训和支持组织内的数据治理团队。星环数据治理解决方案https,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面,提供数据治理解决方案,帮助客户更好地实现
数据治理咨询服务指由专业的数据治理咨询公司提供的一系列数据治理方面的咨询服务数据治理是指通过建立一套规范和流程来管理组织的数据资产,以确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。数据治理咨询服务可以://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层,为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。帮助组织制定和执行数据治理策略,规划和实施数据治理框架,开展数据资产清理和整理工作,建立数据质量评估和监控机制,制定数据安全措施,以及培训和支持组织内的数据治理团队。星环数据治理解决方案https,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面,提供数据治理解决方案,帮助客户更好地实现
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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10 Hippo 运维
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•...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.18 全文检索
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。
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8 性能分析
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。...
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5.3 写入类操作
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:
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5.10 任务相关
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":...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.7 查询类操作
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"}...