数据治理治理了什么

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程提供有力保障。数据访问控制：数据访问控制是指通过一系列策略、机制和技术手段，对数据资源的访问进行管理和约束，以决定谁（主体，如用户、进程、系统）在什么条件下可以访问哪些数据。数据合规性：数据治理通过遵循相关法律法规和行业标准，确保企业在处理数据时符合合规性要求，避免法律风险和罚款。数据价值挖掘：数据治理通过优化数据提取过程、加强数据治理工作、挖掘数据潜在价值，企业可以充分利用数据资源，提升决策效率和业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程提供有力保障。数据访问控制：数据访问控制是指通过一系列策略、机制和技术手段，对数据资源的访问进行管理和约束，以决定谁（主体，如用户、进程、系统）在什么条件下可以访问哪些数据。数据合规性：数据治理通过遵循相关法律法规和行业标准，确保企业在处理数据时符合合规性要求，避免法律风险和罚款。数据价值挖掘：数据治理通过优化数据提取过程、加强数据治理工作、挖掘数据潜在价值，企业可以充分利用数据资源，提升决策效率和业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

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...

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":...

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...

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。...

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