数据要素运营方案

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被用来构建数据可信流通环境，确保数据在使用过程中的隐私和安全。数据要素流通工具集解决方案：星环科技等公司提供的解决方案，为数据资源方和数据消费方提供数据安全防护和隐私计算的能力，在数据不出域的前提下任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被用来构建数据可信流通环境，确保数据在使用过程中的隐私和安全。数据要素流通工具集解决方案：星环科技等公司提供的解决方案，为数据资源方和数据消费方提供数据安全防护和隐私计算的能力，在数据不出域的前提下任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被用来构建数据可信流通环境，确保数据在使用过程中的隐私和安全。数据要素流通工具集解决方案：星环科技等公司提供的解决方案，为数据资源方和数据消费方提供数据安全防护和隐私计算的能力，在数据不出域的前提下任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被用来构建数据可信流通环境，确保数据在使用过程中的隐私和安全。数据要素流通工具集解决方案：星环科技等公司提供的解决方案，为数据资源方和数据消费方提供数据安全防护和隐私计算的能力，在数据不出域的前提下任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新

数据要素运营平台是一种集多种功能于一体，旨在促进数据要素流通、实现数据价值最大化的服务平台，以下是关于它的详细介绍：功能特点数据资产管理：对数据进行全面梳理、分类、编目等，形成清晰的数据目录，方便作为新型生产要素，数据要素运营平台能够促进数据的流通和共享，释放数据的价值，为数字经济发展提供新的动力和支撑，加速数字产业化和产业数字化进程。提升政府治理能力：政府可以通过平台汇聚和整合各类数据，实现分析能力，运用大数据分析、人工智能等技术，对数据进行挖掘和分析，为用户提供数据洞察和决策支持。同时，推动数据在不同行业和领域的应用创新，开发出各种数据驱动的应用场景和解决方案。建设意义推动数字经济发展：数据用户快速查找和理解数据资源。还会进行数据质量评估和监控，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据流通交易：提供数据交易的场所和环境，支持数据产品的发布、定价、交易撮合等功能。通过建立规范的交易流程和规则，保障数据交易的安全、合规和透明。数据安全保障：运用多种安全技术，如加密技术、访问控制、数据脱敏等，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全，防止数据泄露、篡改和滥用。数据分析与应用：具备强大的数据

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

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

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。...

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"}...

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":...

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•...

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：