数据治理管控方案

解锁数据质量管控密码，开启高效运营大门数据质量管控：企业的隐形支柱在数据的价值被无限放大的时代，数据质量管控成为了企业发展的关键支撑，如同隐形的支柱，虽不引人注目，却支撑着企业大厦的稳固。它贯穿于企业运营的各个环节，从战略决策到日常运营，从客户服务到风险管理，都离不开高质量数据的支持。可以说，数据质量管控的好坏，直接关系到企业的兴衰成败。决策的基石高质量的数据是企业做出明智决策的基石。在当今竞争声誉，失去客户的信任和支持。数据质量管控的关键要素数据质量管控涵盖多个关键要素，这些要素相互关联、相互影响，共同构成了数据质量的保障体系。在实际应用中，企业需要全面关注这些要素，采取有效的措施来确保激烈的市场环境中，企业需要依靠准确、全面的数据来洞察市场趋势、了解客户需求、评估竞争对手，从而制定出科学合理的战略决策。运营效率的助推器数据质量对企业运营流程的顺畅与否起着至关重要的影响。在精准营销方面，通过对客户数据的深度挖掘和分析，企业能够精准定位目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销活动的针对性和有效性。在供应链优化方面，高质量的数据能够帮助企业实现供应链的可视化管理，实时监控原材料

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人工智能在数据治理和数据管控中的应用，通过数据清洗、分类、安全、存储优化、搜索检索、生命周期管理和自动化治理等多方面的技术手段，显著提升了数据管理的效率和质量。这些技术不仅提高了数据的准确性和可靠性，还增强了数据的安全性和合规性，为企业提供了更加智能化和自动化的数据管理解决方案。1.数据清洗与质量提升数据清理：AI算法能够发现并修复数据集中存在的问题、不一致和重复问题，确保所用数据的准确性和从中受益。6.数据生命周期管理数据生命周期管理：AI可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。7.数据治理与自动化自动化数据治理：AI和RPA等技术手段已被逐渐应用于数据治理的模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。智能治理成果展示：利用最新的自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱等人工智能技术，用语音/文字输入一句话，就能获取最贴切的数据分析图表。智能出图，无需做表，零门槛使用，快速展现数据治理的成果。8.数据访问控制基于AI的访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问控制，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，实现对数据的细粒度访问控制。

人工智能在数据治理和数据管控中的应用，通过数据清洗、分类、安全、存储优化、搜索检索、生命周期管理和自动化治理等多方面的技术手段，显著提升了数据管理的效率和质量。这些技术不仅提高了数据的准确性和可靠性，还增强了数据的安全性和合规性，为企业提供了更加智能化和自动化的数据管理解决方案。1.数据清洗与质量提升数据清理：AI算法能够发现并修复数据集中存在的问题、不一致和重复问题，确保所用数据的准确性和从中受益。6.数据生命周期管理数据生命周期管理：AI可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。7.数据治理与自动化自动化数据治理：AI和RPA等技术手段已被逐渐应用于数据治理的模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。智能治理成果展示：利用最新的自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱等人工智能技术，用语音/文字输入一句话，就能获取最贴切的数据分析图表。智能出图，无需做表，零门槛使用，快速展现数据治理的成果。8.数据访问控制基于AI的访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问控制，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，实现对数据的细粒度访问控制。

人工智能在数据治理和数据管控中的应用，通过数据清洗、分类、安全、存储优化、搜索检索、生命周期管理和自动化治理等多方面的技术手段，显著提升了数据管理的效率和质量。这些技术不仅提高了数据的准确性和可靠性，还增强了数据的安全性和合规性，为企业提供了更加智能化和自动化的数据管理解决方案。1.数据清洗与质量提升数据清理：AI算法能够发现并修复数据集中存在的问题、不一致和重复问题，确保所用数据的准确性和从中受益。6.数据生命周期管理数据生命周期管理：AI可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。7.数据治理与自动化自动化数据治理：AI和RPA等技术手段已被逐渐应用于数据治理的模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。智能治理成果展示：利用最新的自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱等人工智能技术，用语音/文字输入一句话，就能获取最贴切的数据分析图表。智能出图，无需做表，零门槛使用，快速展现数据治理的成果。8.数据访问控制基于AI的访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问控制，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，实现对数据的细粒度访问控制。

人工智能在数据治理和数据管控中的应用，通过数据清洗、分类、安全、存储优化、搜索检索、生命周期管理和自动化治理等多方面的技术手段，显著提升了数据管理的效率和质量。这些技术不仅提高了数据的准确性和可靠性，还增强了数据的安全性和合规性，为企业提供了更加智能化和自动化的数据管理解决方案。1.数据清洗与质量提升数据清理：AI算法能够发现并修复数据集中存在的问题、不一致和重复问题，确保所用数据的准确性和从中受益。6.数据生命周期管理数据生命周期管理：AI可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。7.数据治理与自动化自动化数据治理：AI和RPA等技术手段已被逐渐应用于数据治理的模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。智能治理成果展示：利用最新的自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱等人工智能技术，用语音/文字输入一句话，就能获取最贴切的数据分析图表。智能出图，无需做表，零门槛使用，快速展现数据治理的成果。8.数据访问控制基于AI的访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问控制，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，实现对数据的细粒度访问控制。

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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"}...

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。

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

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：

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...

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...

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•...