上海 政务 数据治理

政务数据治理是指政府部门对其拥有的各类数据进行统筹规划、管理和优化的一系列活动，旨在提高政务数据的质量、安全性和可用性，以更好地支持政府决策、公共服务和社会治理。治理目标提升决策科学性：通过整合和分析政务数据，为政府决策提供全面、准确、及时的数据支持，使决策更加科学、合理，提高政府治理能力和水平。优化公共服务：利用治理后的数据改善公共服务的提供方式和质量，实现个性化、精准化的服务推送，提高民众对公共服务的满意度。推动数据共享与开放：打破政府部门之间的数据孤岛，促进政务数据的共享和开放，激发数据的潜在价值，推动数字经济和社会创新发展。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的政务数据标准体系质量评估体系建设：构建政务数据质量评估指标体系，从准确性、完整性、时效性等方面对数据质量进行评估。质量问题处理：定期开展数据质量检查和问题排查，对发现的质量问题及时进行整改，建立数据质量问题跟踪和反馈机制。数据安全管理安全制度与规范：制定政务数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据访问、使用、存储等操作流程，加强对数据安全的管理和监督。安全技术防护：采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障

政务数据治理是指政府部门对其拥有的各类数据进行统筹规划、管理和优化的一系列活动，旨在提高政务数据的质量、安全性和可用性，以更好地支持政府决策、公共服务和社会治理。治理目标提升决策科学性：通过整合和分析政务数据，为政府决策提供全面、准确、及时的数据支持，使决策更加科学、合理，提高政府治理能力和水平。优化公共服务：利用治理后的数据改善公共服务的提供方式和质量，实现个性化、精准化的服务推送，提高民众对公共服务的满意度。推动数据共享与开放：打破政府部门之间的数据孤岛，促进政务数据的共享和开放，激发数据的潜在价值，推动数字经济和社会创新发展。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的政务数据标准体系质量评估体系建设：构建政务数据质量评估指标体系，从准确性、完整性、时效性等方面对数据质量进行评估。质量问题处理：定期开展数据质量检查和问题排查，对发现的质量问题及时进行整改，建立数据质量问题跟踪和反馈机制。数据安全管理安全制度与规范：制定政务数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据访问、使用、存储等操作流程，加强对数据安全的管理和监督。安全技术防护：采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障

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《上海公共数据治理建设与实践》。刘迎风表示数据治理，制度先行，随着对城市数字化转型的推进，上海制定了城市数字化转型“1+1+3+3”政策框架，以公共数据治理与应用为总体架构，推动政务外网整合，提升电子政务，来自上海市大数据中心、中国信通院数字化转型研究中心、河南省人工智能和大数据专委会&新乡市电子政务工程技术研究中心等的大咖们齐聚一堂，共话政务数字化转型。上海市大数据中心副主任刘迎风分享了，满足基于数字孪生路线的智慧城市构建的演进规律，可应用于城市规划建设、智慧交通管理、城市治理管理、水利数字孪生等场景。河南省人工智能和大数据专委会专家，新乡市电子政务工程技术研究中心主任张磊分享了《基层间壁垒，进行跨域协同流程，实现兼听则明，终达到为人民服务的目标。张磊主要介绍了政务大数据中心、数字治理监督服务中心、大数据综合监督平台、供应链金融平台、中原农谷等数字化平台建设和应用情况。座谈环节，政企的专家们围绕数字中国、政务数据体系建设、数据安全、政务数据应用等话题展开热烈交流。5月25-26日，由星环科技、上海数据交易所、上海大数据联盟、财联社联合主办的向星力·未来数据技术峰会（FDTC）在上海前滩香格里拉大酒店成功举办。1场全体大会、6场平行论坛、2场闭门研讨会、8场

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政务数据治理是指政府部门对其拥有的各类数据进行统筹规划、管理和优化的一系列活动，旨在提高政务数据的质量、安全性和可用性，以更好地支持政府决策、公共服务和社会治理。治理目标提升决策科学性：通过整合和分析政务数据，为政府决策提供全面、准确、及时的数据支持，使决策更加科学、合理，提高政府治理能力和水平。优化公共服务：利用治理后的数据改善公共服务的提供方式和质量，实现个性化、精准化的服务推送，提高民众对公共服务的满意度。推动数据共享与开放：打破政府部门之间的数据孤岛，促进政务数据的共享和开放，激发数据的潜在价值，推动数字经济和社会创新发展。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的政务数据标准体系质量评估体系建设：构建政务数据质量评估指标体系，从准确性、完整性、时效性等方面对数据质量进行评估。质量问题处理：定期开展数据质量检查和问题排查，对发现的质量问题及时进行整改，建立数据质量问题跟踪和反馈机制。数据安全管理安全制度与规范：制定政务数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据访问、使用、存储等操作流程，加强对数据安全的管理和监督。安全技术防护：采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障

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...

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。

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

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

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"}...

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。...

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：