数字化决策

数字化决策指将数据用于业务决策的系统决策原则。数字化决策是指通过收集、分析和利用数据来支持业务决策的种方法。数字化决策包括以下几个原则：数据驱动决策：数字化决策的核心思想是以数据为基础来做出业务决策，而不是仅凭直觉或经验。通过收集和分析大量的数据，可以获得更准确全面和客观的信息来指导决策。数据质量保障：数字化决策要求数据的准确性、完整性和一致性。为确保数据质量，需要建立有效的数据采集、存储和处理机制，并制定数据管理和质量控制的策略和流程。数据分析能力：数字化决策需要具备数据分析的能力，即能够将海量的数据转化为有用的信息和洞察。这包括使用各种统计和分析工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，发现隐藏在数据中的模式和趋势。实时决策支持：数字化决策要求能够及时获取和分析数据，以支持实时决策。通过建立实时监控和反馈系统，可以及时获得业务运行的信息，并作出即时调整和决策。数据共享与协作：数字化决策鼓励数据的共享和协作。通过将数据开放给不同部门和团队，可以促进跨功能和跨部门的合作，从而提高决策的质量和效果。数字决策将数据作为决策的基础，通过数据分析和信息化技术来支持和改善业务决策过程，从而提高决策的准确性、效率和效果。

数字化决策指将数据用于业务决策的系统决策原则。数字化决策是指通过收集、分析和利用数据来支持业务决策的种方法。数字化决策包括以下几个原则：数据驱动决策：数字化决策的核心思想是以数据为基础来做出业务决策，而不是仅凭直觉或经验。通过收集和分析大量的数据，可以获得更准确全面和客观的信息来指导决策。数据质量保障：数字化决策要求数据的准确性、完整性和一致性。为确保数据质量，需要建立有效的数据采集、存储和处理机制，并制定数据管理和质量控制的策略和流程。数据分析能力：数字化决策需要具备数据分析的能力，即能够将海量的数据转化为有用的信息和洞察。这包括使用各种统计和分析工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，发现隐藏在数据中的模式和趋势。实时决策支持：数字化决策要求能够及时获取和分析数据，以支持实时决策。通过建立实时监控和反馈系统，可以及时获得业务运行的信息，并作出即时调整和决策。数据共享与协作：数字化决策鼓励数据的共享和协作。通过将数据开放给不同部门和团队，可以促进跨功能和跨部门的合作，从而提高决策的质量和效果。数字决策将数据作为决策的基础，通过数据分析和信息化技术来支持和改善业务决策过程，从而提高决策的准确性、效率和效果。

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数字化决策指将数据用于业务决策的系统决策原则。数字化决策是指通过收集、分析和利用数据来支持业务决策的种方法。数字化决策包括以下几个原则：数据驱动决策：数字化决策的核心思想是以数据为基础来做出业务决策，而不是仅凭直觉或经验。通过收集和分析大量的数据，可以获得更准确全面和客观的信息来指导决策。数据质量保障：数字化决策要求数据的准确性、完整性和一致性。为确保数据质量，需要建立有效的数据采集、存储和处理机制，并制定数据管理和质量控制的策略和流程。数据分析能力：数字化决策需要具备数据分析的能力，即能够将海量的数据转化为有用的信息和洞察。这包括使用各种统计和分析工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，发现隐藏在数据中的模式和趋势。实时决策支持：数字化决策要求能够及时获取和分析数据，以支持实时决策。通过建立实时监控和反馈系统，可以及时获得业务运行的信息，并作出即时调整和决策。数据共享与协作：数字化决策鼓励数据的共享和协作。通过将数据开放给不同部门和团队，可以促进跨功能和跨部门的合作，从而提高决策的质量和效果。数字决策将数据作为决策的基础，通过数据分析和信息化技术来支持和改善业务决策过程，从而提高决策的准确性、效率和效果。

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数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用政府和企业采取相应的措施来保护个人隐私。数字化治理是一种新型的治理模式，可以提高决策效率和透明度，促进创新，同时也可以为政府和企业提供更多的机会和挑战。。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用政府和企业采取相应的措施来保护个人隐私。数字化治理是一种新型的治理模式，可以提高决策效率和透明度，促进创新，同时也可以为政府和企业提供更多的机会和挑战。。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

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

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

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...

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

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"}...

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。

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。...

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：