数据资产管理能力建设

管理体系制度有待完善，数据资产管理保障组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设，加强数据资产管理能力，打通各系统数据，提升数据质量和标准化水平，为应用端提供统一的接口和数据服务能力。集团数据中台问题与需求河南投资集团已有的“信息孤岛”还没完全打通、新的“信息烟囱”已纷纷破土而出、拔地而起。集团内数据采集、存储、开发、分析、展现、对外服务的能力有待提升，数据管理运维团队有待建设，数据资产组织，提供单一数据视图。按照数据模型设计模式，构建一体化集团逻辑数据模型，实现更加有序的存储和组织。数“智”：资产管理能力规划构建一组规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能，包括开发、执行和监督有关，提升数据价值能力。例如财务融合信息、集团指标信息、供应商画像、产业链网络关系等。在集团初步建立数据资产管理能力和提纯沉淀基础上，通过数据运营，以实现业务价值为导向，以用户为中心，为集团内外部不同层面用户现状，令决策有的放矢。财务风险监控数据中台形成的强大数据计算能力，即时监控企业的财务指标变化情况，超过变化阈值自动识别风险，筛选出需要重点关注的企业。唤醒“沉睡”数据数据中台建设的数据填报系统，组织企业

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近日，中国电子信息行业联合会公布了2023年第九批DCMM贯标通过企业名单，星环科技获得国家数据管理能力成熟度“量化管理级”（乙方四级）证书。“量化管理级”（四级）证书，是DCMM贯标乙方参评企业目前可获得的高等级证书，此次获评标志着星环科技在数据管理能力方面处于行业领先水平。《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价对自身与所服务企业的数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。星环科技在中国信通院华东分院、中国信通院云大所联合支持指导下，围绕DCMM评估模型中全部8大能力域、28项能力项要求，全面梳理和分析了自身具备的数据管理能力以及为广大企业客户输出的数据管理服务成果，终顺利通过“量化管理级”评审。星环科技作为企业级激活数据要素价值为目标，不断加强关键核心技术攻关，持续提升数据管理各项能力，助力我国大数据战略高质量实施，为建设数字中国，发展数字经济贡献力量。

首席执行官、清华大数据产业联合会副秘书长刘晨分享主题为“赋能数字底座，实现数字资产管理能力跳跃”的演讲。此为速记整理，一切以现场信息为准。【演讲摘要】：如何把数据资产管理从初步实践的才能够快速见效！我分享的主题是数据资产管理能力的跃迁。我们从三个角度探讨今天的主题，第一个是如何理解数据底座；第二个是如何看待数据资产管理实践的现状和挑战；第三个是结合数据底座的打造如何进一步在企业领域并没有得到很好的应用，做这项工作的人身心疲惫。这是我们整理起来的四方面主要的问题，如何解决这些问题呢？03以新四化理念，推进数据资产管理能力跃迁我从自己的视角提出一些解决思路，如何把数据资产管理从水平提升到更加高级的阶段，实现能力的跃迁？御数坊首席执行官刘晨首次提出数据资产管理的新四化理念，包括价值化、协同化、精益化和智能化。他认为，要从以前体系化的资产管理变成更加敏捷的资产管理，数据资产管理、政府机构当中实现数据资产管理的能力跃迁。01跨越30余年，什么才是数据底座的内涵数据底座不只是数据平台，还有源端系统数据底座通常意义下主要是指数据的平台，1980年前后，数仓就有很多数据技术，2011

管理、数据质量管理、数据资产清查等，同时为业务用户提供元数据查询和分析服务。主数据管理能力主数据识别与定义能力：从企业的众多数据中识别出关键的主数据，如客户、供应商、产品、员工等，并对其进行准确的定义和工作与企业的业务战略紧密结合。数据标准管理能力标准制定能力：依据行业最佳实践和企业自身业务需求，制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和规范性。标准执行与监督能力：建立有效的数据标准执行机制，通过技术手段和管理措施，确保数据在采集、存储、处理、使用等环节严格按照标准执行，并对标准执行情况进行监督和检查。数据质量管理能力质量评估能力：建立完善的数据质量评估体系，运用等技术手段，以及加强数据源头管理等管理措施，持续提升数据质量。数据安全管理能力安全策略制定能力：根据国家法律法规和企业数据安全需求，制定完善的数据安全策略，包括访问控制策略、数据加密策略、数据备份与恢复策略等，确保数据的安全性和保密性。安全技术应用能力：运用先进的数据安全技术，如防火墙、入侵检测系统、数据加密技术、身份认证技术等，构建数据安全防护体系，有效防范数据安全风险。元数据管理能力元数据采集

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

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...

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

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•...

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：

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"}...

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。...

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。

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":...