保险公司 大数据平台

星环大数据基础平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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定价大数据分析帮助保险公司更精准地评估风险、制定保险产品价格。在传统的保险业务中,风险评估和定价主要依赖于历史数据和经验,难以全面、准确地反映被保险人的风险状况。大数据分析技术的应用,使得保险公司能够解锁保险数仓新姿势:大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代,保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用背景下,大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓,能够整合保险企业内外部的海量数据,打破数据孤岛,实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供全面、准确、及时的数据支持,助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据,打破数据孤岛,为保险数仓提供全面的数据支持。在保险,传统的数据管理方式难以实现有效的整合。大数据平台通过其强大的数据集成工具和技术,能够从各种数据源中抽取数据,并对数据进行清洗、转换和加载(ETL),将其整合到保险数仓中。例如,通过使用ETL工具,可以
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提高。在金融领域,大数据应用可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测;在零售行业,大数据分析能够优化库存管理和精准营销;在医疗健康领域,大数据技术可以辅助疾病诊断和药物研发。值得一提的是,国内的大数据国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展,大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内,大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现,为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业,一些平台能够自动识别数据中的异常模式,或者预测未来的趋势变化,为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务,帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享,加强数据安全保障,培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园,吸引相关企业入驻,形成产业集群效应。总的来说,国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践,正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点,能够应对不同类型和规模的数据处理需求
提高。在金融领域,大数据应用可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测;在零售行业,大数据分析能够优化库存管理和精准营销;在医疗健康领域,大数据技术可以辅助疾病诊断和药物研发。值得一提的是,国内的大数据国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展,大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内,大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现,为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业,一些平台能够自动识别数据中的异常模式,或者预测未来的趋势变化,为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务,帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享,加强数据安全保障,培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园,吸引相关企业入驻,形成产业集群效应。总的来说,国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践,正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点,能够应对不同类型和规模的数据处理需求
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提高。在金融领域,大数据应用可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测;在零售行业,大数据分析能够优化库存管理和精准营销;在医疗健康领域,大数据技术可以辅助疾病诊断和药物研发。值得一提的是,国内的大数据国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展,大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内,大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现,为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业,一些平台能够自动识别数据中的异常模式,或者预测未来的趋势变化,为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务,帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享,加强数据安全保障,培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园,吸引相关企业入驻,形成产业集群效应。总的来说,国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践,正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点,能够应对不同类型和规模的数据处理需求
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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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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"}...
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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...
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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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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。...
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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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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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•...