供应链方面的数据治理

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

介绍：治理背景供应链复杂度增加：随着全球化发展，供应链涉及多个环节、众多参与方以及不同地域的业务活动，数据来源广泛且分散，包括供应商数据、生产数据、物流数据、销售数据等，数据格式和标准各异，增加了主数据在整个供应链中的唯一性、准确性和完整性，避免数据冗余和不一致问题。治理流程与方法数据治理规划：明确供应链数据治理的目标、范围、策略和实施计划，评估现有数据管理状况，确定数据治理的重点领域和优先供应链数据治理是指对供应链各环节所产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控的一系列活动，旨在提升供应链数据的质量、一致性、准确性和安全性，以支持供应链的高效运作、决策制定和整体绩效提升，以下是详细包含商业敏感信息，面临着数据泄露、篡改、被恶意利用等安全风险，需要加强数据安全防护。数字化转型需求迫切：为实现供应链的数字化、智能化转型，企业需要高质量的数据作为支撑，通过数据治理优化供应链流程，提高运营效率和竞争力。治理目标提升数据质量：确保供应链数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为供应链决策提供可靠依据，减少因数据质量问题导致的决策失误和业务风险。保障数据安全：保护供应链数据资产的安全，防止

供应链数据治理是指通过一系列策略、流程和技术，确保供应链数据的准确性、一致性和可用性，从而提高供应链的效率和透明度。它涉及数据的收集、清洗、整合、存储、管理和分析，确保数据在供应链的各个环节中保持高质量和一致性。以下是供应链数据治理的详细解释：1.数据收集定义：从各种来源收集供应链相关的数据，包括供应商、制造商、物流提供商、零售商等。方法：使用API、数据导入工具、物联网设备等收集数据。示例：从：使用数据加密、访问控制、审计日志等技术确保数据安全。供应链数据治理的重要性提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高供应链的运营效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度分析定义：对整合后的数据进行分析，提取有价值的洞察，支持决策制定。方法：使用数据分析工具进行数据可视化和分析。示例：分析库存水平和销售趋势，优化库存管理。7.数据共享定义：在供应链的各个环节之间共享数据供应商的ERP系统中收集原材料库存数据，从物流提供商的系统中收集运输状态数据。2.数据清洗定义：对收集到的数据进行清洗，去除错误、重复、不一致或不完整的数据。方法：使用数据清洗工具进行数据清洗。示例

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":...

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•...

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。...

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

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...

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：