数字政府和数据治理

数字政府数据归集在信息技术飞速发展的今天，数字政府建设已成为提高治理能力现代化的重要途径。其中，数据归集作为数字政府的基础性工作，正逐步改变着政府运作模式和服务方式。那么，什么是数字政府数据归集？它进行标准化处理；然后是数据存储，将处理后的数据分类存入统一数据库。整个过程需要完善的数据治理体系作为保障。数字政府建设是一场深刻的变革，而数据归集则是这场变革的基石。只有打好这个基础，才能更好地释放数据价值，实现政府服务的智能化、社会治理的精准化。在这个过程中，既需要技术创新的推动，也需要制度完善的保障，更需要各部门打破藩篱、通力合作。当数据真正流动起来，数字政府的美好图景才能变为现实。，各部门数据往往自成体系，形成"信息孤岛"。而数据归集通过统一标准和平台，打破这种割裂状态，实现数据的互联互通。数据归集的核心价值在于为政府决策提供有力支撑。当环保部门的环境监测数据与交通部门的车辆流量数据相结合，可以更精准分析雾霾成因；当教育部门的学区信息与住建部门的房产数据相关联，就能更科学规划学校布局。这种跨部门的数据融合，使政府决策从"经验驱动"转向"数据驱动"，大大提高了政策的科学性和精准性

数字政府数据归集在信息技术飞速发展的今天，数字政府建设已成为提高治理能力现代化的重要途径。其中，数据归集作为数字政府的基础性工作，正逐步改变着政府运作模式和服务方式。那么，什么是数字政府数据归集？它进行标准化处理；然后是数据存储，将处理后的数据分类存入统一数据库。整个过程需要完善的数据治理体系作为保障。数字政府建设是一场深刻的变革，而数据归集则是这场变革的基石。只有打好这个基础，才能更好地释放数据价值，实现政府服务的智能化、社会治理的精准化。在这个过程中，既需要技术创新的推动，也需要制度完善的保障，更需要各部门打破藩篱、通力合作。当数据真正流动起来，数字政府的美好图景才能变为现实。，各部门数据往往自成体系，形成"信息孤岛"。而数据归集通过统一标准和平台，打破这种割裂状态，实现数据的互联互通。数据归集的核心价值在于为政府决策提供有力支撑。当环保部门的环境监测数据与交通部门的车辆流量数据相结合，可以更精准分析雾霾成因；当教育部门的学区信息与住建部门的房产数据相关联，就能更科学规划学校布局。这种跨部门的数据融合，使政府决策从"经验驱动"转向"数据驱动"，大大提高了政策的科学性和精准性

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数字政府数据归集在信息技术飞速发展的今天，数字政府建设已成为提高治理能力现代化的重要途径。其中，数据归集作为数字政府的基础性工作，正逐步改变着政府运作模式和服务方式。那么，什么是数字政府数据归集？它进行标准化处理；然后是数据存储，将处理后的数据分类存入统一数据库。整个过程需要完善的数据治理体系作为保障。数字政府建设是一场深刻的变革，而数据归集则是这场变革的基石。只有打好这个基础，才能更好地释放数据价值，实现政府服务的智能化、社会治理的精准化。在这个过程中，既需要技术创新的推动，也需要制度完善的保障，更需要各部门打破藩篱、通力合作。当数据真正流动起来，数字政府的美好图景才能变为现实。，各部门数据往往自成体系，形成"信息孤岛"。而数据归集通过统一标准和平台，打破这种割裂状态，实现数据的互联互通。数据归集的核心价值在于为政府决策提供有力支撑。当环保部门的环境监测数据与交通部门的车辆流量数据相结合，可以更精准分析雾霾成因；当教育部门的学区信息与住建部门的房产数据相关联，就能更科学规划学校布局。这种跨部门的数据融合，使政府决策从"经验驱动"转向"数据驱动"，大大提高了政策的科学性和精准性

数据归集数字政府在信息化浪潮席卷全球的今天，数字政府建设已成为各国提高治理能力、优化公共服务的重要途径。而数据归集作为数字政府的基石，正在重塑政府运作模式和社会治理格局。本文将从数据归集的概念入手不言而喻。随着技术的进步和制度的完善，数据归集将释放更大价值，推动政府服务从"能办"向"好办""智办"转变，实现治理体系和治理能力现代化的宏伟目标。在这一进程中，需要政府、企业、技术界和公众的共同努力，共建共享数字时代的美好未来。，探讨其在数字政府建设中的核心作用。数据归集的概念与意义数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政府数据进行采集、清洗、整合和存储的过程。这一过程打破了传统政府部门间的"数据孤岛"，实现了信息的互联互通。从技术层面看，数据归集涉及数据标准化、接口开发、安全传输等多个环节；从管理层面看，则需要建立统一的数据标准和共享机制。数据归集对数字政府建设具有基础性意义。首先，它为政府决策提供了全面、准确的数据实时分析交通流量，优化信号灯配时；应急指挥中心通过归集气象、地质、人口分布等数据，可以更精准地预测和应对自然灾害。这些应用都建立在高质量数据归集的基础上。数据归集作为数字政府建设的"先手棋"，其重要性

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、法人、自然资源和空间地理等基础数据，以及各类业务数据，政府能够构建起完整的数字资源体系。这些数据经过深度挖掘和分析后，可以转化为宝贵的治理资源。数据归集共享带来的最直接效益是行政效率的提高。传统模式下数据归集共享与数字政府建设在信息化浪潮席卷全球的今天，政府治理方式正经历着前所未有的数字化转型。"数据归集共享"作为数字政府建设的核心环节，正在重塑公共服务模式，提高治理效能，为公民和企业带来更加。在市场监管方面，归集的企业注册、纳税、信用等数据有助于构建完整的企业画像，为差异化监管提供依据。数据归集共享作为数字政府建设的基石，正在深刻改变政府运作方式和公共服务模式。它不仅提高了行政效率，优化了营商环境，更重要的是树立了以人民为中心的服务理念。便捷有效的政务服务体验。数据归集共享的概念内涵数据归集共享是指政府部门将分散在不同系统、不同部门的数据进行集中收集、整理，并在确保安全和隐私的前提下实现跨部门、跨层级的数据流通与使用。这一过程打破了传统政府管理中普遍存在的数据孤岛现象，使得原本割裂的信息资源能够互联互通。从技术角度看，数据归集共享包括数据采集、清洗、存储、管理和应用等多个环节。政府部门通过统一的标准和规范，将各类业务数据转化为可共享

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。

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

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

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":...

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

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：

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"}...

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...