工业信息数据治理

工业数据治理是工业领域产品和服务全生命周期数据的管理过程，它包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是工业数据治理的一些关键点：数据分类与分级：工业数据根据其在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中的作用和重要性进行分类和分级管理。这有助于确定不同类型数据的管理和保护级别。数据质量管理：工业数据治理强调数据质量管理，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以确保数据的可靠性和有效性。数据安全与保护：工业数据治理需要构建数据安全管理体系，明确企业安全主体责任，加强数据安全能力建设，如态势感知、测试评估、预警处置等。数据互联互通：加快工业设备互联互通，推动工业通信协议兼容的共享机制。数据应用与创新：深化工业数据应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据，提升数据平台支撑作用。数据治理体系：构建企业数据管理机制，制定和实施系统化的工业数据管理制度、流程和方法，推进企业内部数据资源整合。法规遵从与标准制定：加强工业大数据标准体系建设，加快数据质量、数据治理和数据安全等关键标准研制，推动标准落地实施。

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业数据治理是工业领域产品和服务全生命周期数据的管理过程，它包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是工业数据治理的一些关键点：数据分类与分级：工业数据根据其在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中的作用和重要性进行分类和分级管理。这有助于确定不同类型数据的管理和保护级别。数据质量管理：工业数据治理强调数据质量管理，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以确保数据的可靠性和有效性。数据安全与保护：工业数据治理需要构建数据安全管理体系，明确企业安全主体责任，加强数据安全能力建设，如态势感知、测试评估、预警处置等。数据互联互通：加快工业设备互联互通，推动工业通信协议兼容的共享机制。数据应用与创新：深化工业数据应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据，提升数据平台支撑作用。数据治理体系：构建企业数据管理机制，制定和实施系统化的工业数据管理制度、流程和方法，推进企业内部数据资源整合。法规遵从与标准制定：加强工业大数据标准体系建设，加快数据质量、数据治理和数据安全等关键标准研制，推动标准落地实施。

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

、完整的数据进行分析和挖掘，为企业管理层提供决策所需的关键信息，如市场趋势分析、成本效益评估、风险预警等，帮助管理层做出更加科学、明智的决策，增强企业的市场竞争力。工业企业数据治理的关键领域数据标准管理工业企业数据治理是对工业企业生产、运营、管理等各个环节所产生的数据进行全面管理和优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而为企业的决策制定、生产优化、成本控制以及创新发展提供有力支持。工业企业数据治理的重要性优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和治理，如设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，企业能够及时发现生产线上的瓶颈和潜在问题，实现生产流程的、准确性和完整性，并在企业内部各个系统之间实现主数据的共享和同步。工业企业数据治理的实施步骤规划与准备阶段：明确数据治理的目标和范围，制定详细的数据治理战略和实施计划，组建数据治理团队，包括数据、元数据信息等，分析存在的问题和风险，为后续的数据治理工作提供基础数据和决策依据。标准与规范制定阶段：根据现状评估结果，制定数据治理的各项标准和规范，如数据标准、数据质量评估标准、数据安全策略、元数据

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

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。...

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...

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。

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...

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

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•...

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":...