数据治理房地产

数字资产指的是以数字形式存在且具有经济价值的资产。可以包括数字货币，数字版权（如音乐、电影、图片等），数字证书（如身份证书、学历证书等），虚拟商品（如游道具、虚拟房地产等）等。数据资产指的是信息化代中产生的各种数据资源，具有潜在的商业价值。可以包括企业的数据记录（如销售数据、客户数据等），社交媒体的用户数据（如个人信息、社交关系等），科研机的研究数据（如实验数据、调查数据等），以及其他各种有关个人、组织或事物的数据。数字资产与数据资产的区别：格式与性不同：数字资产可以是数字化的实体，如数字货币或数字版权，而数据资产是以数据形式存在的信息资源。价值属性不同：数字资产具有直接的经济价值，可以进行买卖、交易等经济活动，而数据资产的价值主要来自于对信息的分析、挖掘和利用。所属主体不同：数字资产通常属于个人或组织，其所有权可以转让或出售；而数据资产可能是公共数据，也可能是企业或组织的内部数据，所有权和使用权可能由法律或合同规定。需要注意的是，数字资产和数据资产并不是完全独立的概念，之间存在着重叠和互动。例如，数字货币的交易记录可以成为数据资产，而数据分析的结果又可以产生数字化的经济价值。

数字资产指的是以数字形式存在且具有经济价值的资产。可以包括数字货币，数字版权（如音乐、电影、图片等），数字证书（如身份证书、学历证书等），虚拟商品（如游道具、虚拟房地产等）等。数据资产指的是信息化代中产生的各种数据资源，具有潜在的商业价值。可以包括企业的数据记录（如销售数据、客户数据等），社交媒体的用户数据（如个人信息、社交关系等），科研机的研究数据（如实验数据、调查数据等），以及其他各种有关个人、组织或事物的数据。数字资产与数据资产的区别：格式与性不同：数字资产可以是数字化的实体，如数字货币或数字版权，而数据资产是以数据形式存在的信息资源。价值属性不同：数字资产具有直接的经济价值，可以进行买卖、交易等经济活动，而数据资产的价值主要来自于对信息的分析、挖掘和利用。所属主体不同：数字资产通常属于个人或组织，其所有权可以转让或出售；而数据资产可能是公共数据，也可能是企业或组织的内部数据，所有权和使用权可能由法律或合同规定。需要注意的是，数字资产和数据资产并不是完全独立的概念，之间存在着重叠和互动。例如，数字货币的交易记录可以成为数据资产，而数据分析的结果又可以产生数字化的经济价值。

。对于金融机构而言，行业数据有助于评估市场风险。例如，在房地产行业下行时期，金融机构对房地产相关贷款的风险评估就需要更加谨慎。宏观经济数据：包括GDP增长率、通货膨胀率、利率等。这些数据会对金融市场和风控大数据平台是一种利用大数据技术构建的系统，旨在帮助金融机构、企业等组织对各类风险进行识别、评估、监测和控制。它整合了来自多个渠道的海量数据，通过复杂的数据分析模型和算法，为风险决策提供全面、准确、及时的依据，从而有效防范信用风险、市场风险、操作风险等各类风险。数据来源与采集内部数据交易数据：金融机构记录的客户交易流水，包括转账金额、交易时间、交易对手等信息。这些数据可以帮助分析客户的资金流动模式，识别异常交易。客户基本信息：如年龄、职业、收入、资产等，这些数据对于评估客户的信用风险至关重要。业务运营数据：包括金融机构自身的业务流程数据、系统操作日志等，用于识别操作风险。外部数据征信数据：从专业的征信机构获取客户的信用报告，包括信用评分、逾期记录、贷款历史等。这是评估信用风险的重要参考，能够帮助金融机构了解客户在其他金融机构的信用状况。行业数据：如行业的市场规模、竞争态势、发展趋势等

数字资产指的是以数字形式存在且具有经济价值的资产。可以包括数字货币，数字版权（如音乐、电影、图片等），数字证书（如身份证书、学历证书等），虚拟商品（如游道具、虚拟房地产等）等。数据资产指的是信息化代中产生的各种数据资源，具有潜在的商业价值。可以包括企业的数据记录（如销售数据、客户数据等），社交媒体的用户数据（如个人信息、社交关系等），科研机的研究数据（如实验数据、调查数据等），以及其他各种有关个人、组织或事物的数据。数字资产与数据资产的区别：格式与性不同：数字资产可以是数字化的实体，如数字货币或数字版权，而数据资产是以数据形式存在的信息资源。价值属性不同：数字资产具有直接的经济价值，可以进行买卖、交易等经济活动，而数据资产的价值主要来自于对信息的分析、挖掘和利用。所属主体不同：数字资产通常属于个人或组织，其所有权可以转让或出售；而数据资产可能是公共数据，也可能是企业或组织的内部数据，所有权和使用权可能由法律或合同规定。需要注意的是，数字资产和数据资产并不是完全独立的概念，之间存在着重叠和互动。例如，数字货币的交易记录可以成为数据资产，而数据分析的结果又可以产生数字化的经济价值。

数字资产指的是以数字形式存在且具有经济价值的资产。可以包括数字货币，数字版权（如音乐、电影、图片等），数字证书（如身份证书、学历证书等），虚拟商品（如游道具、虚拟房地产等）等。数据资产指的是信息化代中产生的各种数据资源，具有潜在的商业价值。可以包括企业的数据记录（如销售数据、客户数据等），社交媒体的用户数据（如个人信息、社交关系等），科研机的研究数据（如实验数据、调查数据等），以及其他各种有关个人、组织或事物的数据。数字资产与数据资产的区别：格式与性不同：数字资产可以是数字化的实体，如数字货币或数字版权，而数据资产是以数据形式存在的信息资源。价值属性不同：数字资产具有直接的经济价值，可以进行买卖、交易等经济活动，而数据资产的价值主要来自于对信息的分析、挖掘和利用。所属主体不同：数字资产通常属于个人或组织，其所有权可以转让或出售；而数据资产可能是公共数据，也可能是企业或组织的内部数据，所有权和使用权可能由法律或合同规定。需要注意的是，数字资产和数据资产并不是完全独立的概念，之间存在着重叠和互动。例如，数字货币的交易记录可以成为数据资产，而数据分析的结果又可以产生数字化的经济价值。

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

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。...

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...

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：

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...

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"}...