数据中台步骤

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全

数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍构建数据中台的关键步骤，帮助企业快速建立高效可靠的数据中台。一、数据需求分析与规划构建数据中台的第一步在进行数据整合之前，企业需要进行数据架构设计，并确定数据中台的数据模型。该步骤包括标准化数据结构、数据元模型、数据仓库等的设计。同时，企业还需考虑如何将来自不同系统的数据集成到数据中台，并选择适合的制定数据治理策略、明确数据管理职责与权限，并建立数据规范、流程和文档系统。通过有效的治理方式，能够提高数据中台的管理效率和整体运营水平。构建高效可靠的数据中台离不开以上关键步骤的落地实施。企业应首先从分析自身数据需求开始，逐步进行架构设计、质量管控、安全保障、应用支持和数据治理等方面的工作。只有充分重视每个步骤并合理规划，才能确保数据中台的成功建设，为企业提供可靠可用的数据资产，推动业务发展与创新是进行数据需求分析。企业应全面了解自身的业务需求和数据特点，确定需要集成和管理的数据类型和范围。通过精细分析，企业可以为自己的数据中台制定合适的数据整合方案和技术选型。二、数据架构设计与数据模型确定

数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍构建数据中台的关键步骤，帮助企业快速建立高效可靠的数据中台。一、数据需求分析与规划构建数据中台的第一步在进行数据整合之前，企业需要进行数据架构设计，并确定数据中台的数据模型。该步骤包括标准化数据结构、数据元模型、数据仓库等的设计。同时，企业还需考虑如何将来自不同系统的数据集成到数据中台，并选择适合的制定数据治理策略、明确数据管理职责与权限，并建立数据规范、流程和文档系统。通过有效的治理方式，能够提高数据中台的管理效率和整体运营水平。构建高效可靠的数据中台离不开以上关键步骤的落地实施。企业应首先从分析自身数据需求开始，逐步进行架构设计、质量管控、安全保障、应用支持和数据治理等方面的工作。只有充分重视每个步骤并合理规划，才能确保数据中台的成功建设，为企业提供可靠可用的数据资产，推动业务发展与创新是进行数据需求分析。企业应全面了解自身的业务需求和数据特点，确定需要集成和管理的数据类型和范围。通过精细分析，企业可以为自己的数据中台制定合适的数据整合方案和技术选型。二、数据架构设计与数据模型确定

数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍构建数据中台的关键步骤，帮助企业快速建立高效可靠的数据中台。一、数据需求分析与规划构建数据中台的第一步在进行数据整合之前，企业需要进行数据架构设计，并确定数据中台的数据模型。该步骤包括标准化数据结构、数据元模型、数据仓库等的设计。同时，企业还需考虑如何将来自不同系统的数据集成到数据中台，并选择适合的制定数据治理策略、明确数据管理职责与权限，并建立数据规范、流程和文档系统。通过有效的治理方式，能够提高数据中台的管理效率和整体运营水平。构建高效可靠的数据中台离不开以上关键步骤的落地实施。企业应首先从分析自身数据需求开始，逐步进行架构设计、质量管控、安全保障、应用支持和数据治理等方面的工作。只有充分重视每个步骤并合理规划，才能确保数据中台的成功建设，为企业提供可靠可用的数据资产，推动业务发展与创新是进行数据需求分析。企业应全面了解自身的业务需求和数据特点，确定需要集成和管理的数据类型和范围。通过精细分析，企业可以为自己的数据中台制定合适的数据整合方案和技术选型。二、数据架构设计与数据模型确定

数据中台作为企业数据整合和管理的核心架构，对于提升数据价值和实现业务优化具有重要意义。本文将介绍构建数据中台的关键步骤，帮助企业快速建立高效可靠的数据中台。一、数据需求分析与规划构建数据中台的第一步在进行数据整合之前，企业需要进行数据架构设计，并确定数据中台的数据模型。该步骤包括标准化数据结构、数据元模型、数据仓库等的设计。同时，企业还需考虑如何将来自不同系统的数据集成到数据中台，并选择适合的制定数据治理策略、明确数据管理职责与权限，并建立数据规范、流程和文档系统。通过有效的治理方式，能够提高数据中台的管理效率和整体运营水平。构建高效可靠的数据中台离不开以上关键步骤的落地实施。企业应首先从分析自身数据需求开始，逐步进行架构设计、质量管控、安全保障、应用支持和数据治理等方面的工作。只有充分重视每个步骤并合理规划，才能确保数据中台的成功建设，为企业提供可靠可用的数据资产，推动业务发展与创新是进行数据需求分析。企业应全面了解自身的业务需求和数据特点，确定需要集成和管理的数据类型和范围。通过精细分析，企业可以为自己的数据中台制定合适的数据整合方案和技术选型。二、数据架构设计与数据模型确定

搭建数据中台是一个复杂的过程，涉及到需求分析、架构设计、技术选型、实施步骤等多个方面。以下是主要步骤：1.明确目标与规划确定业务目标：与企业各部门沟通，了解其业务需求和期望通过数据中台解决的问题，如提升营销精准度、优化供应链管理等，以明确数据中台的建设目标。规划数据中台蓝图：根据目标，设计数据中台的整体架构和功能模块，包括数据采集、存储、处理、服务等各个层面的规划，同时制定项目实施计划，确定阶段中台，同时对数据进行清洗，去除错误、重复和不完整的数据，并进行数据格式统一等转换操作。数据整合与关联：通过数据仓库、数据湖等技术将来自不同数据源的数据进行整合，建立数据之间的关联关系，如将用户的交易测试：进行功能测试、性能测试和安全测试，确保数据中台的各个功能正常运行、性能指标满足要求、安全措施有效。上线部署：在测试通过后，采用分阶段、分模块的方式进行上线部署，上线后密切监控和运维，及时处理出现的问题。9.持续优化性能优化：根据运行情况定期评估性能，分析瓶颈并采取优化措施，如优化存储架构、增加计算资源、调整数据处理算法等。功能拓展：随着企业业务发展和数据需求变化，拓展数据中台的功能，如支持新的

搭建数据中台是一个复杂的过程，涉及到需求分析、架构设计、技术选型、实施步骤等多个方面。以下是主要步骤：1.明确目标与规划确定业务目标：与企业各部门沟通，了解其业务需求和期望通过数据中台解决的问题，如提升营销精准度、优化供应链管理等，以明确数据中台的建设目标。规划数据中台蓝图：根据目标，设计数据中台的整体架构和功能模块，包括数据采集、存储、处理、服务等各个层面的规划，同时制定项目实施计划，确定阶段中台，同时对数据进行清洗，去除错误、重复和不完整的数据，并进行数据格式统一等转换操作。数据整合与关联：通过数据仓库、数据湖等技术将来自不同数据源的数据进行整合，建立数据之间的关联关系，如将用户的交易测试：进行功能测试、性能测试和安全测试，确保数据中台的各个功能正常运行、性能指标满足要求、安全措施有效。上线部署：在测试通过后，采用分阶段、分模块的方式进行上线部署，上线后密切监控和运维，及时处理出现的问题。9.持续优化性能优化：根据运行情况定期评估性能，分析瓶颈并采取优化措施，如优化存储架构、增加计算资源、调整数据处理算法等。功能拓展：随着企业业务发展和数据需求变化，拓展数据中台的功能，如支持新的

数据中台的数据开发是一个系统化的过程，涉及到多个步骤和角色的协作。以下是数据中台数据开发的流程和关键点：业务口径梳理与技术口径梳理：在数据开发的初期，需要对业务需求进行梳理，明确业务目标和需求，并将需求并且技术可行。模型设计：模型设计阶段由数据中台的模型设计师主导，采用分层建模的方式对数据进行组织与存储。模型一般分为ODS层（操作数据层）、DIM层（维度数据层）、DWD层（明细数据层）、DWS层这些需求转化为技术可实现的口径。这一步骤是数据开发的基础，确保数据开发的方向与业务目标一致。原型设计和评审：在明确了业务和技术口径后，需要进行原型设计。原型设计完成后，会进行评审，以确保设计满足业务（汇总数据层）、ADS层（应用数据层）。数据开发：数据开发工程师根据模型设计，与模型设计师确定技术口径，明确计算的指标来源。数据开发工程师通过数据同步工具将数据同步到ODS层，并逐层汇总，直到ADS层。此外，数据开发工程师还需设置调度任务，配置指标计算的时间和方式。后端开发：后端开发工程师基于产品经理的功能定义，输出相应的接口给前端开发工程师。后端开发工程师负责将ADS层数据封装成对外服务的接口

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。...

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•...

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。

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：

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

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

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...