数据中台策略及建设

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与必要性，接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标：明确方向，精准发力统一数据管理，打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理，彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范，如同搭建数字化重塑，将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节，实现数据的实时流通与共享，提升业务流程的效率和透明度。建设方法：步步为营，构建坚实基础标准化建设，奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与必要性，接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标：明确方向，精准发力统一数据管理，打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理，彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范，如同搭建数字化重塑，将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节，实现数据的实时流通与共享，提升业务流程的效率和透明度。建设方法：步步为营，构建坚实基础标准化建设，奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准

解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与必要性，接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标：明确方向，精准发力统一数据管理，打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理，彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范，如同搭建数字化重塑，将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节，实现数据的实时流通与共享，提升业务流程的效率和透明度。建设方法：步步为营，构建坚实基础标准化建设，奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准

，建立跨职能的数据团队。这个团队应包括数据工程师、数据分析师、业务专家等多个角色，共同负责数据中台的规划、建设和运营。同时，企业应培养全员数据素养，推动数据驱动决策的文化形成。实施迭代式发展策略数据中台如何建设数据中台？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一套将数据转化为资产并服务于业务的系统性工程。那么，如何科学有效地建设数据中台呢？明确建设目标与定位建设数据中台的开始是明确其定位和目标。数据中台的核心使命是打破数据孤岛，实现数据资产化，为业务提供统一、有效的数据服务。不同企业应根据自身业务需求确定数据中台的具体目标，比如提高运营效率、支持精准营销或优化供应链管理。切忌盲目跟风，必须从实际业务痛点出发，确保数据中台建设与企业战略相匹配。构建完整的技术架构数据中台的技术架构通常包含数据采集、存储、计算、治理所有权和使用权限，建立数据血缘追踪能力，确保数据的准确性、一致性和可信度。数据治理不是一次性工作，而是需要持续优化的长期过程。培养组织协同能力数据中台建设不仅是技术工程，更是组织变革。需要打破部门壁垒

，建立跨职能的数据团队。这个团队应包括数据工程师、数据分析师、业务专家等多个角色，共同负责数据中台的规划、建设和运营。同时，企业应培养全员数据素养，推动数据驱动决策的文化形成。实施迭代式发展策略数据中台如何建设数据中台？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一套将数据转化为资产并服务于业务的系统性工程。那么，如何科学有效地建设数据中台呢？明确建设目标与定位建设数据中台的开始是明确其定位和目标。数据中台的核心使命是打破数据孤岛，实现数据资产化，为业务提供统一、有效的数据服务。不同企业应根据自身业务需求确定数据中台的具体目标，比如提高运营效率、支持精准营销或优化供应链管理。切忌盲目跟风，必须从实际业务痛点出发，确保数据中台建设与企业战略相匹配。构建完整的技术架构数据中台的技术架构通常包含数据采集、存储、计算、治理所有权和使用权限，建立数据血缘追踪能力，确保数据的准确性、一致性和可信度。数据治理不是一次性工作，而是需要持续优化的长期过程。培养组织协同能力数据中台建设不仅是技术工程，更是组织变革。需要打破部门壁垒

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":...

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：

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...

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"}...

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•...

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

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