供热 数据治理

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

数据治理测试是确保数据治理方案有效实施以及数据质量达标的重要手段，以下是关于它的详细介绍：测试目的验证数据治理规则：检查所制定的数据标准、数据质量规则、数据安全策略等是否在实际数据处理过程中得到正确执行，确保数据符合预定的规范和要求。评估数据质量提升效果：通过对比治理前后的数据质量指标，量化评估数据治理措施对数据准确性、完整性、一致性、时效性等方面的改善程度，确定数据治理工作是否达到预期目标。发现潜在问题与风险：深入查找数据治理流程、工具和技术应用中存在的缺陷、漏洞以及可能导致数据质量下降或安全隐患的因素，为进一步优化数据治理方案提供依据。测试范围数据全生命周期：涵盖数据的产生、采集、存储、传输、处理、使用和销毁等各个阶段，确保在每个环节中数据治理措施的有效性和稳定性。各类数据资产：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，全面验证不同类型数据的治理效果。相关系统和工具：对参与数据治理过程的所有系统、软件工具以及它们之间的接口进行测试，保证整个数据治理生态系统的协同工作能力。测试类型数据质量测试：准确性测试：通过与权威数据源或实际业务情况进行对比，验证数据值的正确性，例如检查

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案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

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案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

数据治理是对企业或组织内的数据进行全生命周期管理的一系列活动，旨在提高数据质量、确保数据安全、促进数据共享和提升数据价值。目标与意义提高数据质量：通过数据治理，能够对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等质量维度进行有效管理和监控，及时发现并解决数据中的问题，从而为企业决策和业务运营提供可靠的数据支持。确保数据安全：数据治理涵盖了数据安全管理的各个方面，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等依据。主数据管理：对企业内的关键业务数据，如客户、供应商、产品等主数据进行统一管理和维护，确保主数据的准确性、完整性和一致性。实施步骤规划与评估：明确数据治理的目标和范围，对企业现有的数据状况进行全面评估，包括数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距。设计与建设：根据评估结果，设计数据治理的整体架构和实施方案，包括数据治理组织架构、数据标准体系、数据质量评估体系、数据安全管理体系等，并进行相关系统和工具的建设。执行与监控：按照设计方案，全面推进数据治理工作的实施，对数据治理的各项活动进行严格的监控和管理，及时发现并解决实施过程中出现的问题。优化与持续改进：定期对数据治理的效果

数据治理咨询是一种为企业或组织提供专业的数据治理建议、方案和指导的服务，旨在帮助客户建立完善的数据治理体系，提升数据质量和价值。咨询内容现状评估：对企业的数据治理现状进行全面评估，包括数据管理流程、数据质量、数据安全、元数据管理等方面，分析存在的问题和风险，为后续治理工作提供依据。战略规划：根据企业的业务战略和发展目标，协助制定数据治理战略规划，明确数据治理的目标、原则、范围和实施路线图，确保数据治理工作与企业战略紧密结合。体系建设：设计数据治理的组织架构、制度流程、标准规范等体系框架，建立数据治理的长效机制，包括数据治理委员会的设置、数据管理员的职责分工、数据标准管理办法等。技术选型：根据企业的数据特点和治理需求，推荐合适的数据治理工具和技术平台，如元数据管理工具、数据质量监控工具、数据集成平台等，并协助进行技术选型和方案设计。项目实施：在数据治理项目实施过程中，提供项目管理、技术指导和业务协调等支持，确保项目按计划顺利推进，包括项目计划制定、项目进度监控、问题解决等。培训与宣贯：为企业员工提供数据治理相关的培训和宣贯，提高员工的数据治理意识和技能水平，促进数据治理工作的有效开展

数据治理的难点涵盖了数据治理的多个方面，从技术、管理到法律等多个维度，企业需要针对这些难点采取相应的策略和措施，以实现有效的数据治理。主要包括以下几个方面：数据标准统一难：数据标准规范是数据治理的基础，但要统一不同业务部门和系统的数据标准非常困难，因为每个部门可能对数据有不同的需求和理解，这导致“众口难调”。持之以恒的挑战：数据治理是一个长期且持续的过程，很多企业在没有看到即时成果时就会更换团队或方法，导致之前的努力白费，难以持续推进。缺少科学的价值评估体系与方法：数据治理的价值度量是一个理论难题，目前市场上缺乏有效的方法来度量数据治理的价值，这影响了企业对数据治理投入的评估。数据质量管理难数据孤岛现象，影响数据的共享与协作。实时数据处理与分析压力：大数据环境中，实时数据流的处理需求不断增加，传统的数据治理方法难以满足高速增长的实时数据处理需求。数据治理组织与职责不清：数据治理是一项涉及企业各层级、各部门的系统工程，需要明确的组织架构与职责分工。然而，许多企业数据治理组织设置模糊，权责不清。技术和人才缺乏：有效的数据治理需要合适的技术和专业人才。缺乏技术工具和系统可能导致数据治理效率

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案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

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"}...

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：

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

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...

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...

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