企业数据中台软件有哪些

的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成构建AI软件中台：赋能企业智能化转型在数字经济时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业。企业要实现智能化转型，构建AI软件中台已成为必然选择。AI软件中台不是简单的技术堆砌，而是一个系统化具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新应用，推动业务模式转型升级。这种创新能力的释放，将为企业带来显著的竞争优势。构建AI软件中台是企业智能化转型的关键一步。它不仅是一个技术平台，更是企业数字化转型的核心支撑。随着AI技术的不断进步，AI软件中台将在企业创新发展中发挥越来越重要的作用，推动企业向智能化、数字化方向持续迈进。

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的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成构建AI软件中台：赋能企业智能化转型在数字经济时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业。企业要实现智能化转型，构建AI软件中台已成为必然选择。AI软件中台不是简单的技术堆砌，而是一个系统化具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新应用，推动业务模式转型升级。这种创新能力的释放，将为企业带来显著的竞争优势。构建AI软件中台是企业智能化转型的关键一步。它不仅是一个技术平台，更是企业数字化转型的核心支撑。随着AI技术的不断进步，AI软件中台将在企业创新发展中发挥越来越重要的作用，推动企业向智能化、数字化方向持续迈进。

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业；此外，还有生态兼容性，能否与企业现有IT系统良好融合。值得注意的是，数据中台建设不是简单的产品采购，而是需要结合企业自身数据战略和组织架构进行整体规划。因此，厂商的咨询能力和方法论同样重要，能够帮助企业

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业；此外，还有生态兼容性，能否与企业现有IT系统良好融合。值得注意的是，数据中台建设不是简单的产品采购，而是需要结合企业自身数据战略和组织架构进行整体规划。因此，厂商的咨询能力和方法论同样重要，能够帮助企业

数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据中台建设案例，帮助读者了解其应用场景与价值。零售行业案例某大型连锁零售集团面临线上线下数据割裂、会员信息不统一等问题，导致营销活动效果不佳。该企业通过建设数据中台，整合了来自POS系统、电商平台实例某汽车制造企业为推进智能制造转型，建设了覆盖研发、生产、供应链、销售全链条的数据中台。该平台接入了工厂物联网设备、ERP系统、经销商管理系统等数据源，实现了生产质量问题的实时追溯与分析。通过数据中台持续运营机制，不断释放数据价值。随着技术发展，数据中台将与AI、物联网等技术深度融合，为企业数字化转型提供更强支撑。未来，数据中台建设将更加注重场景化、智能化和生态化，成为数字经济的核心基础设施。、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本

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"}...

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...

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•...

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。

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

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。...

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":...