中小银行数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理,数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。
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中小银行做数据治理
中小银行做数据治理在数字化浪潮席卷金融行业的今天,数据已成为银行的核心资产。对于中小银行而言,数据治理不再是大银行的专利,而是提高竞争力、防范风险、实现可持续发展的必由之路。本文将探讨中小银行开展数据治理的必要性及可行的实施路径。数据治理为何重要数据治理是一套关于数据质量、安全、使用和管理的系统性框架。对于中小银行,良好的数据治理能带来多重价值。首先,它能提高决策效率。当管理层能够获取准确、及时,避免处罚。此外,数据治理为数字化转型奠定基础,使中小银行能够开发基于数据的创新产品和服务。可行的实施策略中小银行可以采取循序渐进的数据治理策略。首先,应明确治理目标,避免一开始就追求大而全的方案。持续优化的过程数据治理不是一次性项目,而是需要持续改进的长效机制。中小银行应定期评估治理效果,根据业务发展和监管变化调整策略。随着治理能力提高,可以逐步扩大覆盖范围,从基础的数据质量治理扩展到数据价值的环境下,数据治理已成为中小银行不可回避的课题。通过科学规划、分步实施和持续优化,中小银行完全能够建立起适合自身特点的数据治理体系,为高质量发展提供坚实支撑。

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中小银行做数据治理在数字化浪潮席卷金融行业的今天,数据已成为银行的核心资产。对于中小银行而言,数据治理不再是大银行的专利,而是提高竞争力、防范风险、实现可持续发展的必由之路。本文将探讨中小银行开展数据治理的必要性及可行的实施路径。数据治理为何重要数据治理是一套关于数据质量、安全、使用和管理的系统性框架。对于中小银行,良好的数据治理能带来多重价值。首先,它能提高决策效率。当管理层能够获取准确、及时,避免处罚。此外,数据治理为数字化转型奠定基础,使中小银行能够开发基于数据的创新产品和服务。可行的实施策略中小银行可以采取循序渐进的数据治理策略。首先,应明确治理目标,避免一开始就追求大而全的方案。持续优化的过程数据治理不是一次性项目,而是需要持续改进的长效机制。中小银行应定期评估治理效果,根据业务发展和监管变化调整策略。随着治理能力提高,可以逐步扩大覆盖范围,从基础的数据质量治理扩展到数据价值的环境下,数据治理已成为中小银行不可回避的课题。通过科学规划、分步实施和持续优化,中小银行完全能够建立起适合自身特点的数据治理体系,为高质量发展提供坚实支撑。

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中小银行做数据治理
中小银行做数据治理在数字化浪潮席卷金融行业的今天,数据已成为银行的核心资产。对于中小银行而言,数据治理不再是大银行的专利,而是提高竞争力、防范风险、实现可持续发展的必由之路。本文将探讨中小银行开展数据治理的必要性及可行的实施路径。数据治理为何重要数据治理是一套关于数据质量、安全、使用和管理的系统性框架。对于中小银行,良好的数据治理能带来多重价值。首先,它能提高决策效率。当管理层能够获取准确、及时,避免处罚。此外,数据治理为数字化转型奠定基础,使中小银行能够开发基于数据的创新产品和服务。可行的实施策略中小银行可以采取循序渐进的数据治理策略。首先,应明确治理目标,避免一开始就追求大而全的方案。持续优化的过程数据治理不是一次性项目,而是需要持续改进的长效机制。中小银行应定期评估治理效果,根据业务发展和监管变化调整策略。随着治理能力提高,可以逐步扩大覆盖范围,从基础的数据质量治理扩展到数据价值的环境下,数据治理已成为中小银行不可回避的课题。通过科学规划、分步实施和持续优化,中小银行完全能够建立起适合自身特点的数据治理体系,为高质量发展提供坚实支撑。

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银行数据治理
银行数据治理在数字化时代,数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态,如何有效管理和利用这些数据,不仅关系到银行的运营效率,更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准,确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言,数据治理不是单一的技术问题,而是涉及法规;三是挖掘数据价值,支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节,需要通过数据清洗、标准化和验证等手段,消除重复、错误和、使用到归档或销毁的全过程规则。此外,明确的数据所有权和清晰的组织职责划分也是数据治理成功的关键。结语银行数据治理是一项长期而复杂的工作,需要管理层的高度重视和全行范围的参与。良好的数据治理不仅能减少风险、满足合规要求,更能释放数据潜能,成为银行数字化转型的重要推动力。未来,随着技术的发展和监管环境的变化,银行数据治理将持续演进,为银行业创造更大价值。

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银行数据治理
银行数据治理在数字化时代,数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态,如何有效管理和利用这些数据,不仅关系到银行的运营效率,更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准,确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言,数据治理不是单一的技术问题,而是涉及法规;三是挖掘数据价值,支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节,需要通过数据清洗、标准化和验证等手段,消除重复、错误和、使用到归档或销毁的全过程规则。此外,明确的数据所有权和清晰的组织职责划分也是数据治理成功的关键。结语银行数据治理是一项长期而复杂的工作,需要管理层的高度重视和全行范围的参与。良好的数据治理不仅能减少风险、满足合规要求,更能释放数据潜能,成为银行数字化转型的重要推动力。未来,随着技术的发展和监管环境的变化,银行数据治理将持续演进,为银行业创造更大价值。

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银行数据治理
银行数据治理在数字化时代,数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态,如何有效管理和利用这些数据,不仅关系到银行的运营效率,更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准,确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言,数据治理不是单一的技术问题,而是涉及法规;三是挖掘数据价值,支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节,需要通过数据清洗、标准化和验证等手段,消除重复、错误和、使用到归档或销毁的全过程规则。此外,明确的数据所有权和清晰的组织职责划分也是数据治理成功的关键。结语银行数据治理是一项长期而复杂的工作,需要管理层的高度重视和全行范围的参与。良好的数据治理不仅能减少风险、满足合规要求,更能释放数据潜能,成为银行数字化转型的重要推动力。未来,随着技术的发展和监管环境的变化,银行数据治理将持续演进,为银行业创造更大价值。

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商业银行数据治理
商业银行数据治理是指商业银行在管理和利用数据方面所采取的系列措施和过程。数据治理旨在确保银行的数据资产被正确管理、保护和利用,以支持银行的业务需求和决策。商业银行数据治理的主要目标包括:数据质量管理与责任管理:明确数据的所有权和责任,以推动数据的正确使用和管理。数据治理组织与流程建设:建立数据治理组织和相关流程,以保数据治理的实施和监督。商业银行数据治理的实施需要借助相关的技术工具和方法,涉及到:确保银行的数据准确、完整、一致和可信,以支持业务运营和决策。数据全与隐私保护:确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性,以保护客户和银行的机密信息。数据访问与共享管理:明确数据的访问权限和共享规则数据管理、数据成、数据质量管理、数据安全等方面的技术支持。同时,也需要制定相应的政策规定、组织构和流程,培训相关员工,并制定监督和评估机制,以确保数据治理的有效实施和持续改进。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时

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商业银行数据治理
商业银行数据治理是指商业银行在管理和利用数据方面所采取的系列措施和过程。数据治理旨在确保银行的数据资产被正确管理、保护和利用,以支持银行的业务需求和决策。商业银行数据治理的主要目标包括:数据质量管理与责任管理:明确数据的所有权和责任,以推动数据的正确使用和管理。数据治理组织与流程建设:建立数据治理组织和相关流程,以保数据治理的实施和监督。商业银行数据治理的实施需要借助相关的技术工具和方法,涉及到:确保银行的数据准确、完整、一致和可信,以支持业务运营和决策。数据全与隐私保护:确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性,以保护客户和银行的机密信息。数据访问与共享管理:明确数据的访问权限和共享规则数据管理、数据成、数据质量管理、数据安全等方面的技术支持。同时,也需要制定相应的政策规定、组织构和流程,培训相关员工,并制定监督和评估机制,以确保数据治理的有效实施和持续改进。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时

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银行数据治理
银行数据治理是指通过一系列技术和方法,对银行数据进行有效管理和控制,以提升数据的质量、合法性、合规性,减少数据生产问题,提高数据的合理分布和使用。包括“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤,即业务如何满足这些需求。同时,也需要对现有的数据资源进行分类和评估,以确保数据治理的有效性。“采”即数据采集清洗:采集数据是数据治理的基础,在这个步骤中,银行需要确定从各种业务系统中采集哪些数据,并制定采集、分层、加密、备份等管理,以保证数据的安全性和稳定性。“用”即数据使用:数据治理的终目的是为了支持银行业务决策,因此这个步骤包括了对数据的查询、报表生成、数据分析、模型预测等功能。银行需要建立完善的和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。“理”即业务和数据资源梳理:这个步骤需要明晰银行各个业务条线的数据资源情况和需求,包括了解数据的来源、产生方式、存储位置等,以评估计划。采集到的数据可能需要进行清洗、转换和整合,以保证数据的准确性、一致性和完整性。“存”即数据库设计和存储:这个步骤涉及到数据库的结构设计、数据分区、索引设计、数据压缩、备份和恢复等方面。银行需要
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5.3 写入类操作
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...
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5.7 查询类操作
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"}...
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8 性能分析
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。...
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10 Hippo 运维
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•...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.8 查看集群信息
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:
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5.18 全文检索
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。
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.10 任务相关
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":...