税务数据资产管理

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。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，实现数据的统一管理和使用，需要建立统一的数据标准和规范。对不同来源、不同格式的数据进行标准化处理，统一数据的字段定义、编码规则、数据类型等，确保数据的一致性和兼容性。紧跟法规政策调整策略税收法规政策

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。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，实现数据的统一管理和使用，需要建立统一的数据标准和规范。对不同来源、不同格式的数据进行标准化处理，统一数据的字段定义、编码规则、数据类型等，确保数据的一致性和兼容性。紧跟法规政策调整策略税收法规政策

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，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。通过对归集数据导向型管理，取代了过去"人海战术"式的普遍检查，使税务监管更加精准有效。数据归集也为纳税人提供了便利。通过建立完整的纳税人档案，税务机关可以更全面地了解纳税人的经营情况和纳税历史，从而提供更具针对性的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

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，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。通过对归集数据导向型管理，取代了过去"人海战术"式的普遍检查，使税务监管更加精准有效。数据归集也为纳税人提供了便利。通过建立完整的纳税人档案，税务机关可以更全面地了解纳税人的经营情况和纳税历史，从而提供更具针对性的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

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，制定全面的数据资产战略规划，明确数据资产的发展方向、重点领域和实施路径。就如同建造一座大厦，需要先有详细的设计蓝图，规划职能为数据资产管理提供了这样的蓝图，指引着后续工作的开展。控制职能则侧重于对数据

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，制定全面的数据资产战略规划，明确数据资产的发展方向、重点领域和实施路径。就如同建造一座大厦，需要先有详细的设计蓝图，规划职能为数据资产管理提供了这样的蓝图，指引着后续工作的开展。控制职能则侧重于对数据

数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，以下从数据资产管理的内容、关键流程、重要意义等方面进行介绍：数据资产管理的内容数据标准管理：建立和维护统一的数据标准，包括数据格式、编码规则可信度。数据安全管理：制定数据安全策略和措施，保护数据资产免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏等威胁，确保数据的保密性、完整性和可用性，涉及数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术和管理手段。元数据管理：对元数据进行采集、存储、管理和查询，元数据是关于数据的数据，包括数据的定义、来源、关系、处理逻辑等信息，帮助用户理解和管理数据资产，为数据治理提供基础支持。主数据管理：在整个企业范围内，对关键的、共享决策提供数据支持，涉及数据的ETL（抽取、转换、加载）过程管理、数据模型设计、数据存储优化等工作。数据资产管理的关键流程数据资产盘点：对企业内的数据资产进行全面梳理和清查，包括数据的类型、来源、存储位置、使用情况等，形成数据资产清单，为后续的管理工作提供基础。数据资产分类与分级：根据数据的业务属性、重要性、敏感性等因素，对数据资产进行分类和分级，以便采取不同的管理策略和安全措施。数据资产价值评估

数据资产管理平台是指用来管理和监控企业数据资产的一种软件平台通过数据资产管理平台，企业可以集中管理数据资产，包括数据的采集、存储、处理、传输和共享等环节。这些平台通常提供数据目录、数据字典、数据质量管理、数据安全管理等功能，帮助企业全面了解和掌握自己的数据资产，提高数据的可用性、可靠性和安全，以支持企业的业务决策和创新发展。数据资产管理平台的特点和功能包括：数据集中管理：数据资产管理平台可以集中管理和监控企业的各类数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。数据目录和数据字典：数据目录和数据字典，企业可以整理和组织数据资产，建立数据的元数据和数据质量标，提高数据的可发现性和可理解性。数据质量管理：数据资产管理平台可以实时监控数据的质量和完整性，并提供数据清洗、数据匹配、数据修复等功能，帮助企业保持数据的质量。数据安全管理：数据资产管理平台可以管理和控制数据的访问权限、数据的敏感性等，确保数据的安全性和隐私性。数据共享和协作：数据资产管理平台可以支持数据的共享和协作，帮助不同部门和团队之间共享数据，并提供协同工作的功能，促进数据驱动的业务创新。数据资产管理平台是企业管理和优化数据资产的重要工具，可以帮助企业提高数据资产的价值和利用率，实现数据驱的业务创新和发展。

数据资产管理平台是指用来管理和监控企业数据资产的一种软件平台通过数据资产管理平台，企业可以集中管理数据资产，包括数据的采集、存储、处理、传输和共享等环节。这些平台通常提供数据目录、数据字典、数据质量管理、数据安全管理等功能，帮助企业全面了解和掌握自己的数据资产，提高数据的可用性、可靠性和安全，以支持企业的业务决策和创新发展。数据资产管理平台的特点和功能包括：数据集中管理：数据资产管理平台可以集中管理和监控企业的各类数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。数据目录和数据字典：数据目录和数据字典，企业可以整理和组织数据资产，建立数据的元数据和数据质量标，提高数据的可发现性和可理解性。数据质量管理：数据资产管理平台可以实时监控数据的质量和完整性，并提供数据清洗、数据匹配、数据修复等功能，帮助企业保持数据的质量。数据安全管理：数据资产管理平台可以管理和控制数据的访问权限、数据的敏感性等，确保数据的安全性和隐私性。数据共享和协作：数据资产管理平台可以支持数据的共享和协作，帮助不同部门和团队之间共享数据，并提供协同工作的功能，促进数据驱动的业务创新。数据资产管理平台是企业管理和优化数据资产的重要工具，可以帮助企业提高数据资产的价值和利用率，实现数据驱的业务创新和发展。

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

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•...

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":...

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。...

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...

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

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：

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。