数据资产管理的方法

，以便合理制定险控制策略和提升企业信息安全等级。数据资目录管理方法数据资产目录的建立：建立数据资产目录是实施数据资产目录管理的第一步，要明确所有数据资产，并对其进行分类和分层，以确保数据的标准化使用方法，从而更好地合理利用数据资产。数据资产目录的更新：数据资产目录管理的实施需要不断地更新和维护，以保证数据资产目录的准确性和及时性。对每个数据资产在其生命周期中不断更新和维护，以使其护成本降低，数据数据资产目录管理是一种管理和维护组织中各种数据资产的过程。涵盖了数据的分类、分层、标准化、文档化、审查更新和存档。数据资产目录管理可以帮助组织建立一个对资产的全面认识，提高资源管理效率，降低数据处理成本，支持决策制定和风险管理。数据资产目录管理的要性全面了解数据资产：数据资产目录管理可以为组织提供全面性、准确性和持续性的数据资产文档化信息，帮助组织了解其数据资产所涉及的信息领域及范围。协调管理数据资产：数据资产目录管理可以确保不同业务系统间的数据元素的一致性和标准化，准确地捕捉数据资产的规范信息，协助组织内部各部门进行数据资产的管理。支持企业精细化管理：数据资产目录管理可以帮助组织建立完整的

，以便合理制定险控制策略和提升企业信息安全等级。数据资目录管理方法数据资产目录的建立：建立数据资产目录是实施数据资产目录管理的第一步，要明确所有数据资产，并对其进行分类和分层，以确保数据的标准化使用方法，从而更好地合理利用数据资产。数据资产目录的更新：数据资产目录管理的实施需要不断地更新和维护，以保证数据资产目录的准确性和及时性。对每个数据资产在其生命周期中不断更新和维护，以使其护成本降低，数据数据资产目录管理是一种管理和维护组织中各种数据资产的过程。涵盖了数据的分类、分层、标准化、文档化、审查更新和存档。数据资产目录管理可以帮助组织建立一个对资产的全面认识，提高资源管理效率，降低数据处理成本，支持决策制定和风险管理。数据资产目录管理的要性全面了解数据资产：数据资产目录管理可以为组织提供全面性、准确性和持续性的数据资产文档化信息，帮助组织了解其数据资产所涉及的信息领域及范围。协调管理数据资产：数据资产目录管理可以确保不同业务系统间的数据元素的一致性和标准化，准确地捕捉数据资产的规范信息，协助组织内部各部门进行数据资产的管理。支持企业精细化管理：数据资产目录管理可以帮助组织建立完整的

资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

解锁数据资产密码：管理、开发与服务全攻略数据资产：数字时代的新宝藏数据资产，简单来说，就是企业或组织拥有或控制的、能够为其带来经济利益的数据资源。这些数据可以是结构化的，比如数据库中的表格数据；也。数据资产管理：筑牢数字根基数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，旨在确保数据资产的可用性、完整性、安全性和合规性，为企业的决策和业务运营提供有力支持。它就像是为企业的数字宝藏打造一个坚固的保险箱，只有管理得当，才能让数据资产的价值得到充分发挥。下面，我们将从数据资产盘点、质量把控和安全守护三个方面来深入探讨数据资产管理。（一）数据资产盘点数据资产盘点是数据资产管理的基础，就如进行数据资产盘点时，首先要明确盘点的目标和范围。目标可以是为了支持企业的战略决策、优化业务流程、提升数据质量等；范围则包括企业的各个业务部门、应用系统和数据存储介质。其次，要选择合适的盘点方法和工具。常见的盘点方法有手动盘点、自动化盘点和混合盘点。手动盘点适用于数据量较小、结构简单的情况；自动化盘点则借助专业的数据管理工具，能够快速、准确地对大量数据进行盘点；混合盘点则是将手动盘点和自动化盘点

解锁数据资产密码：管理、开发与服务全攻略数据资产：数字时代的新宝藏数据资产，简单来说，就是企业或组织拥有或控制的、能够为其带来经济利益的数据资源。这些数据可以是结构化的，比如数据库中的表格数据；也。数据资产管理：筑牢数字根基数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，旨在确保数据资产的可用性、完整性、安全性和合规性，为企业的决策和业务运营提供有力支持。它就像是为企业的数字宝藏打造一个坚固的保险箱，只有管理得当，才能让数据资产的价值得到充分发挥。下面，我们将从数据资产盘点、质量把控和安全守护三个方面来深入探讨数据资产管理。（一）数据资产盘点数据资产盘点是数据资产管理的基础，就如进行数据资产盘点时，首先要明确盘点的目标和范围。目标可以是为了支持企业的战略决策、优化业务流程、提升数据质量等；范围则包括企业的各个业务部门、应用系统和数据存储介质。其次，要选择合适的盘点方法和工具。常见的盘点方法有手动盘点、自动化盘点和混合盘点。手动盘点适用于数据量较小、结构简单的情况；自动化盘点则借助专业的数据管理工具，能够快速、准确地对大量数据进行盘点；混合盘点则是将手动盘点和自动化盘点

解锁数据资产密码：管理、开发与服务全攻略数据资产：数字时代的新宝藏数据资产，简单来说，就是企业或组织拥有或控制的、能够为其带来经济利益的数据资源。这些数据可以是结构化的，比如数据库中的表格数据；也。数据资产管理：筑牢数字根基数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，旨在确保数据资产的可用性、完整性、安全性和合规性，为企业的决策和业务运营提供有力支持。它就像是为企业的数字宝藏打造一个坚固的保险箱，只有管理得当，才能让数据资产的价值得到充分发挥。下面，我们将从数据资产盘点、质量把控和安全守护三个方面来深入探讨数据资产管理。（一）数据资产盘点数据资产盘点是数据资产管理的基础，就如进行数据资产盘点时，首先要明确盘点的目标和范围。目标可以是为了支持企业的战略决策、优化业务流程、提升数据质量等；范围则包括企业的各个业务部门、应用系统和数据存储介质。其次，要选择合适的盘点方法和工具。常见的盘点方法有手动盘点、自动化盘点和混合盘点。手动盘点适用于数据量较小、结构简单的情况；自动化盘点则借助专业的数据管理工具，能够快速、准确地对大量数据进行盘点；混合盘点则是将手动盘点和自动化盘点

资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

资产管理还包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序等职能。这些职能相互配合，共同推动数据资产管理工作的顺利开展，实现数据资产的有效管理和价值最大化。（二）与数据管理、数据解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求

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•...

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

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...

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":...

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

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"}...

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