期货公司数据中台建设方案

分析和灵活查询功能，为公司的业务经营决策提供支持；建设领导驾驶舱、建立企业级报表服务平台、提供监管报送数据服务支持和内控平台等风险管理数据服务支持等。解决方案五矿期货与星环科技合作，基于星环科技大数据作为业内具有良好声誉和科技创新能力的期货公司，五矿期货在发展中面临信息系统数据相互独立、分散等挑战，亟需打通各系统之间的信息孤岛，实现数据整合、梳理、汇总，更好地应用于业务、管理、战略决策中，为公司的建设，搭建公司重点指标库，构建管理驾驶舱，建设了满足监管要求及公司不同业务部门需求的报表服务平台，建设信息统一发布的企业门户平台等应用。星环科技方案优势实现对海量多源异构数据的低成本高效存储、加工和。大数据平台为各类数据应用开发提供能力支撑，支持了公司核心业务的发展。星环科技协助五矿期货建设了一个企业级的统一数据平台，构建统一的、完整的数据视图，实现数据信息的共享，并以数据平台为基础，支持业务，快速补强了期货公司对于实时数据处理监控的能力，整体对于期货业务实现了20+的实时数据监控预警任务。五矿期货大数据平台建设证明了星环科技大数据基础平台TDH对期货公司数据资产整合能力的可靠性、高效性

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

作为业内具有良好声誉和科技创新能力的期货公司，五矿期货在发展中面临信息系统数据相互独立、分散等挑战，亟需打通各系统之间的信息孤岛，实现数据整合、梳理、汇总，更好地应用于业务、管理、战略决策中，为公司风险管理、智能客服、智能投研等业务场景赋能。为了实现上述目标，五矿期货早在2019年就牵手星环科技，利用星环科技自主研发的大数据基础平台TDH，建立了五矿期货公司的大数据平台，构建了一个统一、完整的数据视图，实现了数据信息的共享，并在此基础上，完善数据应用和管理机制，消除数据的不一致性，提高数据质量，规范数据应用标准，实现了数据资产化，助力五矿期货业务内涵式、高质量发展。

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

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，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

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，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

数据中台建设是一个复杂的系统工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是数据中台建设的一些关键要素和步骤：数据架构设计：数据中台需要构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。合理的数据架构设计可以确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理：数据治理是数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面架构，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性。组织与文化：数据中台的建设不仅涉及技术问题，还涉及组织和文化问题。需要建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务。同时，需要培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工提供丰富的数据服务接口，以便前台业务能够方便地获取所需数据。同时，需要建立数据开放机制，鼓励内部员工和外部合作伙伴基于数据进行创新。数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护是数据中台建设中的重要环节。需要降低数据使用的门槛，提升数据价值的利用率。技术选型与架构：在构建数据中台时，需要选择合适的技术栈和架构，例如采用分布式存储、流处理、机器学习等技术，以提高数据处理能力和智能化水平。同时，需要设计合理的

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：

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。

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"}...

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...

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•...

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