财产数据要素

解锁数据要素流通密码，开启数字经济新征程数据要素：数字时代的“新石油”随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，全球数据量呈现出爆发式增长和海量集聚的态势。数据已渗透到社会的各个领域，从企业的生产服务效率和质量的有力工具；也是推动科技创新、催生新产业新业态新模式的核心驱动力。数据作为新型生产要素，具有独特的优势和价值。与传统生产要素相比，数据具有非物质性、非稀缺性、可复制性、高度依赖性和强外部性等特点。这些特性使得数据能够在不损耗自身的前提下，被多个主体同时使用，实现价值的最大化。通过数字技术的处理和分析，数据能够转化为有价值的信息和知识，为企业和社会创造巨大的经济效益和社会效益。数据要素流通现状全景洞察蓬勃发展的市场态势随着数字经济的迅猛发展，数据要素流通市场呈现出蓬勃发展的态势。数据要素流通市场的活跃程度在各行业中得到了充分体现。在金融领域，数据要素的流通为金融机构的风险管理、客户信用评估、精准营销等提供了有力支持。通过对海量金融数据的分析和挖掘，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险，优化信贷决策，降低不良贷款率。同时，利用数据要素进行精准营销，能够提高金融产品的销售效率

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解锁数据要素流通密码，开启数字经济新征程数据要素：数字时代的“新石油”随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，全球数据量呈现出爆发式增长和海量集聚的态势。数据已渗透到社会的各个领域，从企业的生产服务效率和质量的有力工具；也是推动科技创新、催生新产业新业态新模式的核心驱动力。数据作为新型生产要素，具有独特的优势和价值。与传统生产要素相比，数据具有非物质性、非稀缺性、可复制性、高度依赖性和强外部性等特点。这些特性使得数据能够在不损耗自身的前提下，被多个主体同时使用，实现价值的最大化。通过数字技术的处理和分析，数据能够转化为有价值的信息和知识，为企业和社会创造巨大的经济效益和社会效益。数据要素流通现状全景洞察蓬勃发展的市场态势随着数字经济的迅猛发展，数据要素流通市场呈现出蓬勃发展的态势。数据要素流通市场的活跃程度在各行业中得到了充分体现。在金融领域，数据要素的流通为金融机构的风险管理、客户信用评估、精准营销等提供了有力支持。通过对海量金融数据的分析和挖掘，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险，优化信贷决策，降低不良贷款率。同时，利用数据要素进行精准营销，能够提高金融产品的销售效率

个人和企业所拥有的财产，包含结构化数据和非结构化数据。这些数据形式多样，包括照片、视频、文件、订单、合同等资源。这些资源以电子形式储存，并有潜力为个人和企业带来经济价值。数据资产具有以下特点：不具实体性和不消耗、可加工、多样化、依托性、价值易变、可多次衍生、可共享和零成本复制。数据资产将数据视为类似于资金、设备、技术等要素资源，并将数据资源转化为可交易的"数据资产"。对于企业来说，数据资产包括数据是以符号形式储存的信息，包括数字、文字、图像、声音等等，用来记录和描述事物的特征、关系和行为。数据本身没有具体的意义，但通过解读和分析，数据可以转化为有益的信息，为决策和行动提供支持。数字资产指各种类型的数据资源，比如无形资产和存货，以及企业合法拥有或控制的数字资源。预计这些资源将为企业带来经济利益。数据是将现实世界中的实体或事务数字化表达的方式，而数据资产则是通过加工、处理和管理数据后使其具备商业价值和实用性的数据集合。数据是数据资产的基础，而数据资产和数据的本质区别在于它对企业和个人是否有用，是否有价值。因此，数据本质上是原材料，只有经过加工处理，才能变成有用的数据资产。

个人和企业所拥有的财产，包含结构化数据和非结构化数据。这些数据形式多样，包括照片、视频、文件、订单、合同等资源。这些资源以电子形式储存，并有潜力为个人和企业带来经济价值。数据资产具有以下特点：不具实体性和不消耗、可加工、多样化、依托性、价值易变、可多次衍生、可共享和零成本复制。数据资产将数据视为类似于资金、设备、技术等要素资源，并将数据资源转化为可交易的"数据资产"。对于企业来说，数据资产包括数据是以符号形式储存的信息，包括数字、文字、图像、声音等等，用来记录和描述事物的特征、关系和行为。数据本身没有具体的意义，但通过解读和分析，数据可以转化为有益的信息，为决策和行动提供支持。数字资产指各种类型的数据资源，比如无形资产和存货，以及企业合法拥有或控制的数字资源。预计这些资源将为企业带来经济利益。数据是将现实世界中的实体或事务数字化表达的方式，而数据资产则是通过加工、处理和管理数据后使其具备商业价值和实用性的数据集合。数据是数据资产的基础，而数据资产和数据的本质区别在于它对企业和个人是否有用，是否有价值。因此，数据本质上是原材料，只有经过加工处理，才能变成有用的数据资产。

个人和企业所拥有的财产，包含结构化数据和非结构化数据。这些数据形式多样，包括照片、视频、文件、订单、合同等资源。这些资源以电子形式储存，并有潜力为个人和企业带来经济价值。数据资产具有以下特点：不具实体性和不消耗、可加工、多样化、依托性、价值易变、可多次衍生、可共享和零成本复制。数据资产将数据视为类似于资金、设备、技术等要素资源，并将数据资源转化为可交易的"数据资产"。对于企业来说，数据资产包括数据是以符号形式储存的信息，包括数字、文字、图像、声音等等，用来记录和描述事物的特征、关系和行为。数据本身没有具体的意义，但通过解读和分析，数据可以转化为有益的信息，为决策和行动提供支持。数字资产指各种类型的数据资源，比如无形资产和存货，以及企业合法拥有或控制的数字资源。预计这些资源将为企业带来经济利益。数据是将现实世界中的实体或事务数字化表达的方式，而数据资产则是通过加工、处理和管理数据后使其具备商业价值和实用性的数据集合。数据是数据资产的基础，而数据资产和数据的本质区别在于它对企业和个人是否有用，是否有价值。因此，数据本质上是原材料，只有经过加工处理，才能变成有用的数据资产。

数据要素市场是指数据作为生产要素，在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务，需要多方面的努力和合作：建立完善的数据治理机制：数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面，是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导，制定相关政策和法规，规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通：数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享，促进企业之间的数据流通和交易。同时，应加强数据隐私保护，防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设：数据基础设施是数据要素市场建设的基础，包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设，提高数据存储和处理的效率，为数据要素市场的发展提供有力支撑。培育数据要素市场主体：数据要素市场的发展需要有多元化的市场主体参与，包括数据供应商、数据经纪人、数据分析师等。鼓励和支持各类市场主体的参与，促进市场的竞争和创新。加强人才培养和引进：数据要素市场

数据要素市场是指数据作为生产要素，在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务，需要多方面的努力和合作：建立完善的数据治理机制：数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面，是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导，制定相关政策和法规，规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通：数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享，促进企业之间的数据流通和交易。同时，应加强数据隐私保护，防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设：数据基础设施是数据要素市场建设的基础，包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设，提高数据存储和处理的效率，为数据要素市场的发展提供有力支撑。培育数据要素市场主体：数据要素市场的发展需要有多元化的市场主体参与，包括数据供应商、数据经纪人、数据分析师等。鼓励和支持各类市场主体的参与，促进市场的竞争和创新。加强人才培养和引进：数据要素市场

数据要素市场是数据要素在交换或流通中形成的市场。在这个市场中，数据作为一种有价值的资产进行交易，包括数据的收集、整理、加工、存储、分析、评估、定价、交易等一系列活动环节。它是数字经济发展的重要各种方式产生数据，为数据要素市场提供了最基本的资源。数据服务商：包括数据采集公司、数据清洗和标注公司、数据分析公司等。以数据清洗公司为例，它们对收集来的原始数据进行去噪、纠错等操作，使数据更加准确和可用。数据分析公司则利用专业的算法和工具，挖掘数据中的潜在价值，如通过对消费者购买行为数据的分析，为企业提供营销建议。数据交易平台：是数据要素市场的核心枢纽，提供数据交易的场所和相关服务。它们制定。市场监管与政策支持法律法规方面：政府出台了一系列法律法规来规范数据要素市场。政策激励方面：政府通过税收优惠、资金支持等政策鼓励数据要素市场的发展。比如，对从事数据关键技术研发的企业给予研发补贴，促进数据技术的创新，提高数据要素市场的竞争力。组成部分，能够使数据从产生者流向需求者，实现数据的价值最大化。市场主体构成数据生产者：包括政府部门、企业、社会组织和个人。例如，政府部门收集的经济统计数据、企业的业务数据、科研机构的实验数据等。这些主体通过

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

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：

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。...

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。

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•...

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":...

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"}...

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