数据治理和数据运用

数据治理和数据资产是紧密相关的两个概念，它们在数字化转型和数字经济中扮演着重要的角色。数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、整合、清洗、转换、分析、应用、安全等各个环节，通过建立一系列的制度、流程和标准，运用技术手段，确保数据的质量、一致性、安全性和可用性，从而提升数据的价值。主要内容数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等：制定数据安全策略，采取数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。实施步骤制定战略规划：明确数据治理的目标、范围和重点，与企业的业务战略相匹配。建立组织架构：成立数据治理委员会、数据管理员等相关组织和岗位，明确职责和分工。制定制度流程：建立数据治理的各项制度和流程，如数据标准管理流程、数据质量监控流程等。开展数据盘点：对企业的现有数据进行全面盘点，了解数据的现状和问题。实施数据治理项目：按照数据治理的规划和方案，逐步实施数据治理项目，如数据清洗、数据整合等。持续监控与优化：建立数据治理的监控和评估机制，对数据治理的效果进行持续监控和评估，不断优化数据治理的工作

数据治理和数据资产是紧密相关的两个概念，它们在数字化转型和数字经济中扮演着重要的角色。数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、整合、清洗、转换、分析、应用、安全等各个环节，通过建立一系列的制度、流程和标准，运用技术手段，确保数据的质量、一致性、安全性和可用性，从而提升数据的价值。主要内容数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等：制定数据安全策略，采取数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。实施步骤制定战略规划：明确数据治理的目标、范围和重点，与企业的业务战略相匹配。建立组织架构：成立数据治理委员会、数据管理员等相关组织和岗位，明确职责和分工。制定制度流程：建立数据治理的各项制度和流程，如数据标准管理流程、数据质量监控流程等。开展数据盘点：对企业的现有数据进行全面盘点，了解数据的现状和问题。实施数据治理项目：按照数据治理的规划和方案，逐步实施数据治理项目，如数据清洗、数据整合等。持续监控与优化：建立数据治理的监控和评估机制，对数据治理的效果进行持续监控和评估，不断优化数据治理的工作

数据治理和数据资产是紧密相关的两个概念，它们在数字化转型和数字经济中扮演着重要的角色。数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、整合、清洗、转换、分析、应用、安全等各个环节，通过建立一系列的制度、流程和标准，运用技术手段，确保数据的质量、一致性、安全性和可用性，从而提升数据的价值。主要内容数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等：制定数据安全策略，采取数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。实施步骤制定战略规划：明确数据治理的目标、范围和重点，与企业的业务战略相匹配。建立组织架构：成立数据治理委员会、数据管理员等相关组织和岗位，明确职责和分工。制定制度流程：建立数据治理的各项制度和流程，如数据标准管理流程、数据质量监控流程等。开展数据盘点：对企业的现有数据进行全面盘点，了解数据的现状和问题。实施数据治理项目：按照数据治理的规划和方案，逐步实施数据治理项目，如数据清洗、数据整合等。持续监控与优化：建立数据治理的监控和评估机制，对数据治理的效果进行持续监控和评估，不断优化数据治理的工作

数据中台和数据治理是紧密相关的两个概念，它们在企业数字化转型中扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点：数据治理作为数据中台的基础：数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是中台的共生共荣关系：数据治理和数据中台在企业的数字化转型过程中相互促进、共同发展。数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是数据治理的重要载体和实现工具。数据治理的实施：数据治理实施过程框架从规划、执行、评价、改进等方面进行了全面系统的阐述，为各企业、机构的数据治理实施提供了有力的支持。数据中台和数据治理是相辅相成的，数据治理为数据中台提供了规范和质量保障，而数据中台则为数据治理提供了实施的平台和工具。两者共同推动企业的数字化转型和数据价值的实现。确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面。数据治理为数据中台提供了必要的数据标准、数据质量、数据安全等基础，确保数据中台运作的数据是可信的、安全的。数据中台作为数据治理的载体：数据中台是集成了数据采集、整合、存储、处理、分析和服务功能的统一平台。它提供了一系列的数据处理和分析工具，帮助企业更好地挖掘数据的价值，支持业务创新和发展。数据中

数据治理和数据处理是数据管理领域中的两个不同概念，它们在目的、操作、侧重点等方面存在诸多区别，以下是具体介绍：定义和目的数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在通过建立一系列的政策分析，关注如何运用各种技术手段和方法对数据进行加工和挖掘，以获取有价值的信息，为业务决策、问题解决等提供支持。角色和职责数据治理：通常涉及企业的高层管理人员、数据治理委员会、数据管理员等角色，他们负责制定数据中提取有用的内容，以满足具体的业务需求。操作内容数据治理：更侧重于制定规则和规范，如数据标准的制定、数据质量的评估规则、数据安全的策略等，以及对数据管理流程的规划和控制，包括数据的产生、存储、使用分析等。侧重点数据治理：强调的是对数据的管理和控制，注重从整体上规划和规范数据的管理，确保数据的一致性、完整性和准确性，解决数据的混乱和不一致问题，建立数据的信任机制。数据处理：侧重于数据的技术处理和治理的战略和政策，协调各部门之间的数据管理工作，监督数据治理的执行情况。数据处理：主要由数据工程师、数据分析师、数据科学家等技术人员负责，他们需要具备专业的技术知识和技能，如数据库管理、数据

数据治理和数据处理是数据管理领域中的两个不同概念，它们在目的、操作、侧重点等方面存在诸多区别，以下是具体介绍：定义和目的数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在通过建立一系列的政策分析，关注如何运用各种技术手段和方法对数据进行加工和挖掘，以获取有价值的信息，为业务决策、问题解决等提供支持。角色和职责数据治理：通常涉及企业的高层管理人员、数据治理委员会、数据管理员等角色，他们负责制定数据中提取有用的内容，以满足具体的业务需求。操作内容数据治理：更侧重于制定规则和规范，如数据标准的制定、数据质量的评估规则、数据安全的策略等，以及对数据管理流程的规划和控制，包括数据的产生、存储、使用分析等。侧重点数据治理：强调的是对数据的管理和控制，注重从整体上规划和规范数据的管理，确保数据的一致性、完整性和准确性，解决数据的混乱和不一致问题，建立数据的信任机制。数据处理：侧重于数据的技术处理和治理的战略和政策，协调各部门之间的数据管理工作，监督数据治理的执行情况。数据处理：主要由数据工程师、数据分析师、数据科学家等技术人员负责，他们需要具备专业的技术知识和技能，如数据库管理、数据

数据中台和数据治理是紧密相关的两个概念，它们在企业数字化转型中扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点：数据治理作为数据中台的基础：数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是中台的共生共荣关系：数据治理和数据中台在企业的数字化转型过程中相互促进、共同发展。数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是数据治理的重要载体和实现工具。数据治理的实施：数据治理实施过程框架从规划、执行、评价、改进等方面进行了全面系统的阐述，为各企业、机构的数据治理实施提供了有力的支持。数据中台和数据治理是相辅相成的，数据治理为数据中台提供了规范和质量保障，而数据中台则为数据治理提供了实施的平台和工具。两者共同推动企业的数字化转型和数据价值的实现。确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面。数据治理为数据中台提供了必要的数据标准、数据质量、数据安全等基础，确保数据中台运作的数据是可信的、安全的。数据中台作为数据治理的载体：数据中台是集成了数据采集、整合、存储、处理、分析和服务功能的统一平台。它提供了一系列的数据处理和分析工具，帮助企业更好地挖掘数据的价值，支持业务创新和发展。数据中

数据治理和数据处理是数据管理领域中的两个不同概念，它们在目的、操作、侧重点等方面存在诸多区别，以下是具体介绍：定义和目的数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在通过建立一系列的政策分析，关注如何运用各种技术手段和方法对数据进行加工和挖掘，以获取有价值的信息，为业务决策、问题解决等提供支持。角色和职责数据治理：通常涉及企业的高层管理人员、数据治理委员会、数据管理员等角色，他们负责制定数据中提取有用的内容，以满足具体的业务需求。操作内容数据治理：更侧重于制定规则和规范，如数据标准的制定、数据质量的评估规则、数据安全的策略等，以及对数据管理流程的规划和控制，包括数据的产生、存储、使用分析等。侧重点数据治理：强调的是对数据的管理和控制，注重从整体上规划和规范数据的管理，确保数据的一致性、完整性和准确性，解决数据的混乱和不一致问题，建立数据的信任机制。数据处理：侧重于数据的技术处理和治理的战略和政策，协调各部门之间的数据管理工作，监督数据治理的执行情况。数据处理：主要由数据工程师、数据分析师、数据科学家等技术人员负责，他们需要具备专业的技术知识和技能，如数据库管理、数据

数据治理和数据安全是紧密相关的概念，它们共同构成了组织内数据管理的框架。以下是数据治理中数据安全的一些关键要素和实践：数据安全模型框架：数据安全的执行和管理需要以数据为中心，依托组织建设，采取技术和关系：数据治理和数据安全治理是组织中不可或缺的两个方面，它们之间有着千丝万缕的联系，需要做到平衡与统一。数据安全治理目标：合规保障是组织数据安全治理的底线要求，风险管理是数据安全治理需要解决的重要问题。数据安全治理的目标是在合规保障及风险管理的前提下，实现数据的开发利用，保障业务的持续健康发展。管理的手段，实施层则采取“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大安全功能，保证数据全生命周期的安全。数据安全建设框架：数据安全建设框架可以分为组织建设层、能力实现层和数据安全计划的落地工作，涉及数据治理小组、数据安全团队和各业务团队的安全接口人。数据全生命周期安全：数据安全治理应围绕数据全生命周期展开，包括数据采集安全、数据传输安全、存储安全等，以便于在不同的业务场景中进行组合复用。基础安全能力：基础安全能力作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑，包括数据分类分级、合规管理、监控审计等能力项，主要从数据安全的保障措施上进行定义和要求。数据安全治理体系：数据安全治理体系是

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":...

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"}...

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•...

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...

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。

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：

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