数据仓库在医疗领域的应用

数据仓库在现代企业中具有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景和行业案例：应用场景商业智能与分析：数据仓库是进行商业智能分析和报告的核心平台，能够汇总不同来源的数据，为企业用户提供全面的信息，支持基于数据的决策和预测性分析。客户关系管理：通过将客户数据导入数据仓库，企业可以深入了解客户行为，制定相应的营销策略，提高客户满意度。企业资源规划：数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产，支持更有根据的决策，帮助预测市场趋势并优化投资组合。医疗行业：医疗机构使用数据仓库分析患者数据和治疗效果，以提升医疗质量和降低运营成本，同时进行科研数据分析，支持疾病预测与预防研究。制造业：制造企业利用数据仓库监控生产流程、设备故障和供应链效率，实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据仓库迁移到云平台上，以实现更高的灵活性和可扩展性。实时数据仓库：实时数据仓库能够以秒级的延迟提供最新的数据分析结果，帮助企业及时做出决策。智能化与自动化：数据仓库将与人工智能和机器学习技术结合，提供更深入的数据挖掘和智能决策支持。

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

数据仓库在现代企业中具有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景和行业案例：应用场景商业智能与分析：数据仓库是进行商业智能分析和报告的核心平台，能够汇总不同来源的数据，为企业用户提供全面的信息，支持基于数据的决策和预测性分析。客户关系管理：通过将客户数据导入数据仓库，企业可以深入了解客户行为，制定相应的营销策略，提高客户满意度。企业资源规划：数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产，支持更有根据的决策，帮助预测市场趋势并优化投资组合。医疗行业：医疗机构使用数据仓库分析患者数据和治疗效果，以提升医疗质量和降低运营成本，同时进行科研数据分析，支持疾病预测与预防研究。制造业：制造企业利用数据仓库监控生产流程、设备故障和供应链效率，实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据仓库迁移到云平台上，以实现更高的灵活性和可扩展性。实时数据仓库：实时数据仓库能够以秒级的延迟提供最新的数据分析结果，帮助企业及时做出决策。智能化与自动化：数据仓库将与人工智能和机器学习技术结合，提供更深入的数据挖掘和智能决策支持。

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

数据仓库技术与应用是一个广泛的话题，涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点，结合了最新的搜索结果：数据仓库技术云数据仓库：随着云计算的普及，数据仓库正向云端迁移，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求增加，数据仓库开始向实时化方向发展，支持数据的实时分析和监控。大数据与数据仓库融合：数据仓库与大数据平台的融合，拓展了数据仓库的应用范围，实现：数据仓库开始向智能化方向发展，包括自动化数据建模、智能数据清洗、自动化ETL流程等技术，提升数据仓库的建设效率和数据分析能力。数据仓库应用案例金融业：银行通过构建数据仓库整合交易系统、信贷管理系统、风险管理系统等数据，采用星型模式或雪花模式设计数据模型，部署高级分析工具，利用机器学习算法进行风险评分和欺诈检测，提高风险管理的准确性。医疗保健行业：医院通过构建数据仓库整合电子病历系统、预约系统、药品对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理和分析。数据湖与数据仓库的结合：数据湖技术与数据仓库相结合，实现数据的全生命周期管理，提供更强大的数据管理能力，这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化

数据仓库技术与应用是一个广泛的话题，涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点，结合了最新的搜索结果：数据仓库技术云数据仓库：随着云计算的普及，数据仓库正向云端迁移，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求增加，数据仓库开始向实时化方向发展，支持数据的实时分析和监控。大数据与数据仓库融合：数据仓库与大数据平台的融合，拓展了数据仓库的应用范围，实现：数据仓库开始向智能化方向发展，包括自动化数据建模、智能数据清洗、自动化ETL流程等技术，提升数据仓库的建设效率和数据分析能力。数据仓库应用案例金融业：银行通过构建数据仓库整合交易系统、信贷管理系统、风险管理系统等数据，采用星型模式或雪花模式设计数据模型，部署高级分析工具，利用机器学习算法进行风险评分和欺诈检测，提高风险管理的准确性。医疗保健行业：医院通过构建数据仓库整合电子病历系统、预约系统、药品对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理和分析。数据湖与数据仓库的结合：数据湖技术与数据仓库相结合，实现数据的全生命周期管理，提供更强大的数据管理能力，这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

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...

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...

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：

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"}...

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

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•...

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。

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

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。...