税务 数据治理

解锁税务数据治理密码：开启智慧税务新时代税务数据治理：数字时代的税收变革在数字化浪潮席卷全球的当下，各行业都在经历深刻的变革，税务领域也不例外。税务数据作为税收工作的核心资产，其重要性日益凸显。从传统的“以票管税”到如今大力倡导的“以数治税”，税务管理模式正发生着根本性的转变，而税务数据治理则是这场变革的关键所在。在经济全球化和数字化转型的大背景下，企业的经营模式日益复杂，交易数据呈爆发式增长。与此同时，税务机关面临着提升征管效率、强化风险管控、优化纳税服务等多重挑战。这些现实需求促使税务数据治理成为税收领域的焦点。税务数据治理解决方案剖析构建高质量数据采集机制建立规范、全面的数据采集流程是的变化是税务数据治理必须密切关注的要点。税务部门应建立法规政策跟踪研究机制，及时掌握法规政策的动态变化。组织专业人员对新出台的法规政策进行深入解读，分析其对税务数据治理的影响，明确数据采集、存储、分析和应用等环节需要做出的调整。提升税务数据质量的基石。首先，要明确数据采集的范围，不仅涵盖纳税人的基本信息、申报数据，还应包括与税收相关的各类经济活动数据，如企业的交易流水、资产变动等。强化数据安全防护体系税务数据安全至关重要，需

解锁税务数据治理密码：开启智慧税务新时代税务数据治理：数字时代的税收变革在数字化浪潮席卷全球的当下，各行业都在经历深刻的变革，税务领域也不例外。税务数据作为税收工作的核心资产，其重要性日益凸显。从传统的“以票管税”到如今大力倡导的“以数治税”，税务管理模式正发生着根本性的转变，而税务数据治理则是这场变革的关键所在。在经济全球化和数字化转型的大背景下，企业的经营模式日益复杂，交易数据呈爆发式增长。与此同时，税务机关面临着提升征管效率、强化风险管控、优化纳税服务等多重挑战。这些现实需求促使税务数据治理成为税收领域的焦点。税务数据治理解决方案剖析构建高质量数据采集机制建立规范、全面的数据采集流程是的变化是税务数据治理必须密切关注的要点。税务部门应建立法规政策跟踪研究机制，及时掌握法规政策的动态变化。组织专业人员对新出台的法规政策进行深入解读，分析其对税务数据治理的影响，明确数据采集、存储、分析和应用等环节需要做出的调整。提升税务数据质量的基石。首先，要明确数据采集的范围，不仅涵盖纳税人的基本信息、申报数据，还应包括与税收相关的各类经济活动数据，如企业的交易流水、资产变动等。强化数据安全防护体系税务数据安全至关重要，需

税务局数据归集在现代税收管理体系中，数据归集是一项基础而关键的工作。税务局数据归集是指税务机关通过各种渠道和方式，将分散于不同来源的涉税信息进行系统化收集、整理和存储的过程。这项工作如同为税收管理搭建起一座信息桥梁，连接着纳税人、第三方机构和税务机关，构成了现代税收征管的神经网络。数据归集的来源十分广泛。首要来源自然是纳税人自行申报的信息，包括各类税种的申报表、财务报表以及其他要求报送的资料。其次是第三方机构提供的数据，如银行、证券交易所、房地产登记部门、市场监管机构等掌握的交易和财产信息。此外，还有税务机关通过日常检查、税务审计、跨部门协作等途径获取的信息。这些多源头的数据如同溪流汇入江河，形成税收管理的"数据湖"。数据归集的技术手段随着科技进步不断发展。早期的数据归集主要依靠纸质表格和人工录入，效率低且易出错。如今，电子申报系统、税务大数据平台、区块链技术等现代化工具的应用，使数据归集变得效率更高、更准确。特别是税务与银行、工商、海关等部门的信息系统互联互通，实现了数据的实时或定期自动交换，大大提高了归集的时效性和完整性。数据归集的核心价值在于为税收风险管理提供依据。通过对归集数据

税务局数据归集在现代税收管理体系中，数据归集是一项基础而关键的工作。税务局数据归集是指税务机关通过各种渠道和方式，将分散于不同来源的涉税信息进行系统化收集、整理和存储的过程。这项工作如同为税收管理搭建起一座信息桥梁，连接着纳税人、第三方机构和税务机关，构成了现代税收征管的神经网络。数据归集的来源十分广泛。首要来源自然是纳税人自行申报的信息，包括各类税种的申报表、财务报表以及其他要求报送的资料。其次是第三方机构提供的数据，如银行、证券交易所、房地产登记部门、市场监管机构等掌握的交易和财产信息。此外，还有税务机关通过日常检查、税务审计、跨部门协作等途径获取的信息。这些多源头的数据如同溪流汇入江河，形成税收管理的"数据湖"。数据归集的技术手段随着科技进步不断发展。早期的数据归集主要依靠纸质表格和人工录入，效率低且易出错。如今，电子申报系统、税务大数据平台、区块链技术等现代化工具的应用，使数据归集变得效率更高、更准确。特别是税务与银行、工商、海关等部门的信息系统互联互通，实现了数据的实时或定期自动交换，大大提高了归集的时效性和完整性。数据归集的核心价值在于为税收风险管理提供依据。通过对归集数据

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。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，经过多年研发，已形成大数据与云基础近日，上海市经济和信息化委员会、上海市财政局、国家税务总局上海市税务局、上海海关印发了《上海市第29批市级企业技术中心名单》，星环科技成功入选。上海市市级企业技术中心认定是上海市经济信息化委为平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，积累了31项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与智能

解锁数据开发与治理平台：企业数字化转型的秘密武器数据开发与治理平台是什么？数据开发与治理平台，简单来说，就是一个集数据开发和数据治理为一体的综合性平台。它能够实现数据从收集、存储、处理、分析到应用的原始数据进行整合和处理，使其成为具有一定结构和价值的数据资产。而数据治理则是保障数据质量和安全的重要手段。它包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个方面。数据治理的目的在于确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和安全性，使数据能够被有效地管理和利用。核心功能大揭秘数据集成：数据汇聚的桥梁数据集成是数据开发与治理平台的基础功能，它就像是一座桥梁，将来自不同源头的数据高效性和稳定性，采用了高速的数据传输协议和优化的传输算法，确保海量数据能够快速、准确地从源头传输到目标平台，为数据处理的及时性提供了保障。数据开发：数据加工的魔法工厂数据开发是数据开发与治理平台的核心数据模型来抽象和表示现实世界中的业务实体和关系，为数据分析和决策提供结构化的数据基础。数据安全管理：数据资产的护盾数据安全管理是数据开发与治理平台的重要保障功能，它通过一系列的安全措施，如加密、访问控制和

解锁数据开发与治理平台：企业数字化转型的秘密武器数据开发与治理平台是什么？数据开发与治理平台，简单来说，就是一个集数据开发和数据治理为一体的综合性平台。它能够实现数据从收集、存储、处理、分析到应用的原始数据进行整合和处理，使其成为具有一定结构和价值的数据资产。而数据治理则是保障数据质量和安全的重要手段。它包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个方面。数据治理的目的在于确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和安全性，使数据能够被有效地管理和利用。核心功能大揭秘数据集成：数据汇聚的桥梁数据集成是数据开发与治理平台的基础功能，它就像是一座桥梁，将来自不同源头的数据高效性和稳定性，采用了高速的数据传输协议和优化的传输算法，确保海量数据能够快速、准确地从源头传输到目标平台，为数据处理的及时性提供了保障。数据开发：数据加工的魔法工厂数据开发是数据开发与治理平台的核心数据模型来抽象和表示现实世界中的业务实体和关系，为数据分析和决策提供结构化的数据基础。数据安全管理：数据资产的护盾数据安全管理是数据开发与治理平台的重要保障功能，它通过一系列的安全措施，如加密、访问控制和

解锁数据开发与治理平台：企业数字化转型的秘密武器数据开发与治理平台是什么？数据开发与治理平台，简单来说，就是一个集数据开发和数据治理为一体的综合性平台。它能够实现数据从收集、存储、处理、分析到应用的原始数据进行整合和处理，使其成为具有一定结构和价值的数据资产。而数据治理则是保障数据质量和安全的重要手段。它包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个方面。数据治理的目的在于确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和安全性，使数据能够被有效地管理和利用。核心功能大揭秘数据集成：数据汇聚的桥梁数据集成是数据开发与治理平台的基础功能，它就像是一座桥梁，将来自不同源头的数据高效性和稳定性，采用了高速的数据传输协议和优化的传输算法，确保海量数据能够快速、准确地从源头传输到目标平台，为数据处理的及时性提供了保障。数据开发：数据加工的魔法工厂数据开发是数据开发与治理平台的核心数据模型来抽象和表示现实世界中的业务实体和关系，为数据分析和决策提供结构化的数据基础。数据安全管理：数据资产的护盾数据安全管理是数据开发与治理平台的重要保障功能，它通过一系列的安全措施，如加密、访问控制和

解锁数据开发与治理平台：企业数字化转型的秘密武器数据开发与治理平台是什么？数据开发与治理平台，简单来说，就是一个集数据开发和数据治理为一体的综合性平台。它能够实现数据从收集、存储、处理、分析到应用的原始数据进行整合和处理，使其成为具有一定结构和价值的数据资产。而数据治理则是保障数据质量和安全的重要手段。它包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个方面。数据治理的目的在于确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和安全性，使数据能够被有效地管理和利用。核心功能大揭秘数据集成：数据汇聚的桥梁数据集成是数据开发与治理平台的基础功能，它就像是一座桥梁，将来自不同源头的数据高效性和稳定性，采用了高速的数据传输协议和优化的传输算法，确保海量数据能够快速、准确地从源头传输到目标平台，为数据处理的及时性提供了保障。数据开发：数据加工的魔法工厂数据开发是数据开发与治理平台的核心数据模型来抽象和表示现实世界中的业务实体和关系，为数据分析和决策提供结构化的数据基础。数据安全管理：数据资产的护盾数据安全管理是数据开发与治理平台的重要保障功能，它通过一系列的安全措施，如加密、访问控制和

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。

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：

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

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

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...

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•...

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

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。...

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"}...