推动数据资产融合应用

组件中，提升数据处理的灵活性和效率。拓展应用场景：探索图计算在更多领域的应用，如数据治理、推荐系统、知识图谱等。数据资产与图计算的融合应用，为企业提供了更高效、更智能的数据管理和分析能力，推动了企业数字化转型的进程。数据资产与图计算的融合应用一、融合背景与意义数据资产化是企业数字化转型的关键，而图计算作为一种高效处理复杂关系数据的技术，能够显著提升数据资产的价值。通过将数据资产与图计算技术相结合，企业可以更高效地管理和利用数据，实现数据驱动的业务创新。二、融合应用案例全域数据融合：技术实现：采用流批图一体的技术架构，结合实时流计算和离线计算，实现数据的快速处理和存储。图计算引擎用于处理复杂的用户关联关系：技术实现：基于图数据库和图计算引擎，将医疗数据中的实体（如疾病、药物、症状）和关系（如疾病与症状的关联）进行建模和存储，支持高效的查询和分析。营配数据融合：技术实现：采用热重启随机梯度下降算法和余弦退火算法进行户变拓扑辨识校正，结合营配数据规模及分析处理需求，构建图计算算法框架。三、融合的优势提升数据处理效率：图计算能够高效处理海量关系数据，显著提升数据处理速度。增强数据关联性：通过图结构，能够

组件中，提升数据处理的灵活性和效率。拓展应用场景：探索图计算在更多领域的应用，如数据治理、推荐系统、知识图谱等。数据资产与图计算的融合应用，为企业提供了更高效、更智能的数据管理和分析能力，推动了企业数字化转型的进程。数据资产与图计算的融合应用一、融合背景与意义数据资产化是企业数字化转型的关键，而图计算作为一种高效处理复杂关系数据的技术，能够显著提升数据资产的价值。通过将数据资产与图计算技术相结合，企业可以更高效地管理和利用数据，实现数据驱动的业务创新。二、融合应用案例全域数据融合：技术实现：采用流批图一体的技术架构，结合实时流计算和离线计算，实现数据的快速处理和存储。图计算引擎用于处理复杂的用户关联关系：技术实现：基于图数据库和图计算引擎，将医疗数据中的实体（如疾病、药物、症状）和关系（如疾病与症状的关联）进行建模和存储，支持高效的查询和分析。营配数据融合：技术实现：采用热重启随机梯度下降算法和余弦退火算法进行户变拓扑辨识校正，结合营配数据规模及分析处理需求，构建图计算算法框架。三、融合的优势提升数据处理效率：图计算能够高效处理海量关系数据，显著提升数据处理速度。增强数据关联性：通过图结构，能够

内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

数据资产评估相关情况说明一、数据资产评估的背景与重要性随着数字经济的快速发展，数据已成为继土地、人力等之后的第五大生产要素。数据资产评估在数字经济时代的重要性日益凸显，它不仅是推动数据资产化的重要潜在应用场景，其资产化后的价值评估也需要综合考虑更多方面因素。市场需求：随着数据资产入表政策的推进，越来越多的企业开始意识到数据不仅仅是一个技术层面的资产，它同样需要被纳入到企业的财务体系中进大数据、云计算、区块链、人工智能等新一代信息技术的发展，数据资产评估将更加精准和高效。行业应用的拓展：数据资产评估将在更多行业得到应用，如金融、医疗、零售、制造等。这些行业将通过数据资产评估，优化资源配置，提升业务创新和效率。政策的完善：随着数字经济的不断发展，政府将进一步完善数据资产评估相关的政策法规，推动数据资产评估行业的健康发展。前置工作，也是企业数字化转型的关键环节。数据资产评估能够帮助企业更好地了解其现有数据资产的价值，寻求增加数据价值的基本要素，从而提升企业的数据资产运营及变现能力。二、数据资产评估的现状政策支持：近年来

数据资产评估相关情况说明一、数据资产评估的背景与重要性随着数字经济的快速发展，数据已成为继土地、人力等之后的第五大生产要素。数据资产评估在数字经济时代的重要性日益凸显，它不仅是推动数据资产化的重要潜在应用场景，其资产化后的价值评估也需要综合考虑更多方面因素。市场需求：随着数据资产入表政策的推进，越来越多的企业开始意识到数据不仅仅是一个技术层面的资产，它同样需要被纳入到企业的财务体系中进大数据、云计算、区块链、人工智能等新一代信息技术的发展，数据资产评估将更加精准和高效。行业应用的拓展：数据资产评估将在更多行业得到应用，如金融、医疗、零售、制造等。这些行业将通过数据资产评估，优化资源配置，提升业务创新和效率。政策的完善：随着数字经济的不断发展，政府将进一步完善数据资产评估相关的政策法规，推动数据资产评估行业的健康发展。前置工作，也是企业数字化转型的关键环节。数据资产评估能够帮助企业更好地了解其现有数据资产的价值，寻求增加数据价值的基本要素，从而提升企业的数据资产运营及变现能力。二、数据资产评估的现状政策支持：近年来

内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

资源，信息技术的迅猛发展为教育带来了无限可能。而在这一变革进程中，院校数据融合正逐渐成为推动教育现代化的关键力量。随着信息技术在教育领域的广泛应用，各类教育数据呈爆炸式增长。这些数据涵盖了学生的学习的互联互通和共享共用，院校数据融合为教育带来了全新的发展机遇。它不仅能够提升教育管理的效率和质量，为教学提供更精准的支持，还能促进教育创新，推动教育模式的变革。数据融合：从概念到校园实践院校数据融合。通过整合学生管理、财务管理、资产管理等多方面的数据，管理者可以实时了解学校的运行状况，精准把握资源的分配与利用情况。在教学领域，数据融合助力个性化教学的实现。教师可以借助学习管理系统、在线教学平台等破局数据孤岛：院校数据融合的进阶之路院校数据融合：开启教育新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，教育领域正经历着前所未有的深刻变革。从传统的黑板粉笔到如今的智能教学设备，从单一的纸质教材到丰富多元的数字与隔离，不仅限制了教育资源的共享与优化配置，也阻碍了教育决策的科学化和精准化。院校数据融合，正是打破这些“数据孤岛”的关键之举。通过整合不同来源、不同格式的数据，建立统一的数据标准和数据平台，实现数据

内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

资源，信息技术的迅猛发展为教育带来了无限可能。而在这一变革进程中，院校数据融合正逐渐成为推动教育现代化的关键力量。随着信息技术在教育领域的广泛应用，各类教育数据呈爆炸式增长。这些数据涵盖了学生的学习的互联互通和共享共用，院校数据融合为教育带来了全新的发展机遇。它不仅能够提升教育管理的效率和质量，为教学提供更精准的支持，还能促进教育创新，推动教育模式的变革。数据融合：从概念到校园实践院校数据融合。通过整合学生管理、财务管理、资产管理等多方面的数据，管理者可以实时了解学校的运行状况，精准把握资源的分配与利用情况。在教学领域，数据融合助力个性化教学的实现。教师可以借助学习管理系统、在线教学平台等破局数据孤岛：院校数据融合的进阶之路院校数据融合：开启教育新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，教育领域正经历着前所未有的深刻变革。从传统的黑板粉笔到如今的智能教学设备，从单一的纸质教材到丰富多元的数字与隔离，不仅限制了教育资源的共享与优化配置，也阻碍了教育决策的科学化和精准化。院校数据融合，正是打破这些“数据孤岛”的关键之举。通过整合不同来源、不同格式的数据，建立统一的数据标准和数据平台，实现数据

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"}...

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

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•...

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

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...

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。

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：