安徽大数据治理解决方案

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。，实现资产持续输出，为企业数据价值化提供有力支撑。组织架构：数据治理的组织架构是确保数据治理目标实现的关键，包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理团队和业务部门等层次。数据安全解决方案：数据安全解决方案围绕数据安全全生命周期，包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等，提供一站式可视、可控、可溯的数据安全解决方案。元数据管理：元数据管理是数据治理亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。，实现资产持续输出，为企业数据价值化提供有力支撑。组织架构：数据治理的组织架构是确保数据治理目标实现的关键，包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理团队和业务部门等层次。数据安全解决方案：数据安全解决方案围绕数据安全全生命周期，包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等，提供一站式可视、可控、可溯的数据安全解决方案。元数据管理：元数据管理是数据治理亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。，实现资产持续输出，为企业数据价值化提供有力支撑。组织架构：数据治理的组织架构是确保数据治理目标实现的关键，包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理团队和业务部门等层次。数据安全解决方案：数据安全解决方案围绕数据安全全生命周期，包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等，提供一站式可视、可控、可溯的数据安全解决方案。元数据管理：元数据管理是数据治理亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程

数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。，实现资产持续输出，为企业数据价值化提供有力支撑。组织架构：数据治理的组织架构是确保数据治理目标实现的关键，包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理团队和业务部门等层次。数据安全解决方案：数据安全解决方案围绕数据安全全生命周期，包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等，提供一站式可视、可控、可溯的数据安全解决方案。元数据管理：元数据管理是数据治理亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程

数据安全治理解决方案涉及多个层面，包括组织建设、过程管理、技术支撑、治理评价和制度体系。以下是一些关键的数据安全治理解决方案：组织建设：成立专门的安全治理组织和团队，负责体系建设、决策、执行和监督，以保证数据安全治理工作的稳定、持续、高效执行。过程管理：通过明确的标准步骤执行并输出成果的系列管理流程，主要包括资产梳理管理、治理流程管理、评价流程管理、监督流程管理等。技术支撑：以数据安全标识技术为基础，基于数据全生命周期安全管控、数据资产综合管理、数据安全审计与稽核等技术，为数据安全治理体系提供技术支撑。治理评价：采用监督、审计、分析等手段对数据安全治理体系的建设、管理和运行情况进行评价，推动体系持续优化，主要包括数据安全能力评价、数据安全合规性评价、数据安全防护水平评价等。制度体系：制定政策规范、标准要求、实施指南、操作规程等，以维护内部纪律和公共利益。数据安全标识技术：一种基于密码技术的高安全、高可信和高可用的数据属性标注与识别技术，为数据全生命周期管控提供支撑。数据资产综合管理与分级分类：对多种来源的数据进行数据资产梳理、数据分级分类，对安全风险进行动态度量和评估，针对不同

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四。”星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理，提升数据价值，为各行各业数字化转型提供动力引擎。

数据安全治理解决方案涉及多个层面，包括组织建设、过程管理、技术支撑、治理评价和制度体系。以下是一些关键的数据安全治理解决方案：组织建设：成立专门的安全治理组织和团队，负责体系建设、决策、执行和监督，以保证数据安全治理工作的稳定、持续、高效执行。过程管理：通过明确的标准步骤执行并输出成果的系列管理流程，主要包括资产梳理管理、治理流程管理、评价流程管理、监督流程管理等。技术支撑：以数据安全标识技术为基础，基于数据全生命周期安全管控、数据资产综合管理、数据安全审计与稽核等技术，为数据安全治理体系提供技术支撑。治理评价：采用监督、审计、分析等手段对数据安全治理体系的建设、管理和运行情况进行评价，推动体系持续优化，主要包括数据安全能力评价、数据安全合规性评价、数据安全防护水平评价等。制度体系：制定政策规范、标准要求、实施指南、操作规程等，以维护内部纪律和公共利益。数据安全标识技术：一种基于密码技术的高安全、高可信和高可用的数据属性标注与识别技术，为数据全生命周期管控提供支撑。数据资产综合管理与分级分类：对多种来源的数据进行数据资产梳理、数据分级分类，对安全风险进行动态度量和评估，针对不同

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四。”星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理，提升数据价值，为各行各业数字化转型提供动力引擎。

轨道交通数据治理解决方案是实现轨道交通行业数字化转型的重要手段，通过数据治理可以提升数据质量、保障数据安全、优化运营效率和提升乘客体验。以下是基于当前搜索结果的轨道交通数据治理解决方案：一、轨道交通系统、乘客信息系统、列车运行数据、设备状态数据等。数据存储与管理：构建分布式数据存储架构，确保数据的高可用性和弹性扩展。数据分析与应用：利用大数据分析工具和技术，对轨道交通数据进行深度挖掘和可视化展示应用大数据分析工具：利用Python、R等编程语言及其相关库进行数据分析和挖掘。数据可视化：通过可视化工具将分析结果以直观的方式展示给决策者。数据安全与合规数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在数据治理的总体框架轨道交通数据治理需要从数据的采集、存储、管理、分析和安全等多个方面入手，构建一个完整的数据治理体系。总体框架可以分为以下几个部分：数据采集与集成：整合轨道交通的各类数据源，包括票务。数据安全与合规：建立完善的数据安全策略，保障数据的安全性和隐私。二、数据治理的关键环节数据采集与集成多源数据整合：通过ETL工具，将分散在不同系统中的数据进行抽取、转换和加载。实时数据接入：采用消息

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...

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。...

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

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

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。

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":...

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：

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