数据治理 头部公司

解锁公司级数据治理：破局数字时代的关键密码什么是公司级数据治理在这充满挑战的数据困境面前，公司级数据治理就像是一座明亮的灯塔，为公司指引着走出数据迷宫的方向，成为破局的关键所在。那么，究竟什么是公司级数据治理呢？公司级数据治理，是一种全面且系统的管理理念与实践活动，它以保障数据质量为基石，以促进数据共享为桥梁，以提升数据价值为最终目标，贯穿于公司数据的整个生命周期，对数据的规划、采集、存储、处理高楼大厦，只有坚实的地基才能支撑起稳固的建筑，高质量的数据就是公司发展的坚实地基。在促进数据共享方面，公司级数据治理打破了部门之间的数据壁垒，建立统一的数据标准和规范，让不同部门的数据能够顺畅流通和交互。提升数据价值则是公司级数据治理的核心追求。通过对数据的深度挖掘和分析，将数据转化为有价值的信息和知识，为公司的战略决策、业务优化、风险管理等提供有力支持。数据治理，为何势在必行（一）提升数据质量数据打击。近年来，数据泄露事件频频发生，给众多企业敲响了警钟。公司级数据治理在保障数据安全方面发挥着不可或缺的作用。它通过建立完善的数据安全管理体系，采取加密、访问控制、数据备份等多种安全措施，对数据进行

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国内某头部ERP企业为了响应国家政策和满足用户的需求，开始在其ERP产品中采用星环科技自研的分布式交易型数据库KunDB，实现ERP底层交易数据库的国产化替代。同时在一些应用场景下配合采用星环科技，入库压力非常大，需要更高性能;ERP中财务数据可靠性要求非常高，对数据库的高可用性提出了更高的要求;上百种主数据，校验字段多，校验复杂，涉及上百种多项校验规则等。该头部企业的ERP采用星环科技分布式交易型数据库KunDB完成凭证的保存，应用效果突出，包括：KunDB保存原始凭证和待记账流水，提供强一致性事务支持;基于全局CDC机制的实时增量同步待记账流水等。该头部企业的ERP采用星环科技分析型数据，可用于各行业国产化替代升级和分布式架构转型，帮助企业筑牢数字化发展根基。该头部ERP产品与星环KunDB在高可用、兼容性和分布式等特性的配合，能为企业带来更高的价值。数据已经成为企业的核心资产，尤其分析型数据库ArgoDB，实现交易处理与数据分析一体化，产生了非常好的效果。目前企业用户在ERP数据库选择方面，面临如下挑战：数据结构复杂，字段多，一张凭证数十KB，需要快速入库;每秒处理上千张凭证

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公司数据治理方案一、数据治理目标提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为公司决策提供可靠依据。建立统一的数据标准和规范，打破数据孤岛，促进数据共享与流通。加强数据安全管理，保护公司核心数据资产，防范数据泄露风险。优化数据管理流程，提高数据管理效率，降低数据管理成本。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由公司高层领导组成，负责制定数据治理战略、政策和决策，协调解决数据治理中的治理工作。三、数据治理流程数据规划：根据公司业务战略和需求，制定数据战略规划，明确数据管理目标、范围和重点。数据标准制定：建立统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和可比性安全管理：制定数据安全策略，加强数据访问控制、加密传输和存储，防范数据泄露风险。数据共享与应用：建立数据共享机制，促进数据在公司内部的流通和应用，为业务创新和决策支持提供数据服务。四、数据治理重大问题。数据管理部门：作为数据治理的执行机构，负责数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理等具体工作。业务部门：承担数据生产者和使用者的角色，负责本部门数据的录入、维护和应用，配合数据管理部门开展数据

随着信息化时代的到来，数据已经成为企业重要的资产之一。有效的数据治理可以帮助基金公司优化业务流程，提高业绩，降低风险，增强市场竞争力。基金公司的数据治理可以从以下几个方面进行：建立完善的数据管理架构等。建立一套完善的数据治理评估和改进机制：数据治理是一个持续的过程，基金公司需要定期评估和改进数据治理的现状。这可以通过定期对数据治理流程和制度的评估，以及对数据管理能力和数据价值的评估来实现。星环和制度：这包括明确数据管理团队的职责和权限、制定数据规范和标准、建立数据管理流程和应急预案等。同时，基金公司还需要建立一套数据分类和分级的体系，根据数据的敏感程度和重要性进行合理的管理和保护。建立一套完整的数据采集和存储机制：数据采集是获取有效数据的关键，基金公司可以通过建立门的数据采集部门或引入第三方数据服务提供商来获取各类数据。同时，基金公司还应该建立可靠的数据存储设施，确保数据的安全性和可追溯性。建立数据共享和应用的机制：数据共享可以帮助不同部门之间实现信息共享和协同工作，提高工作效率和决策水平。同时，基金公司还可以通过开放数据接口和数据服务，向外部用户提供数据分析决策支持。建立一套有效

解锁公司级数据治理：破局数字时代的关键密码什么是公司级数据治理在这充满挑战的数据困境面前，公司级数据治理就像是一座明亮的灯塔，为公司指引着走出数据迷宫的方向，成为破局的关键所在。那么，究竟什么是公司级数据治理呢？公司级数据治理，是一种全面且系统的管理理念与实践活动，它以保障数据质量为基石，以促进数据共享为桥梁，以提升数据价值为最终目标，贯穿于公司数据的整个生命周期，对数据的规划、采集、存储、处理高楼大厦，只有坚实的地基才能支撑起稳固的建筑，高质量的数据就是公司发展的坚实地基。在促进数据共享方面，公司级数据治理打破了部门之间的数据壁垒，建立统一的数据标准和规范，让不同部门的数据能够顺畅流通和交互。提升数据价值则是公司级数据治理的核心追求。通过对数据的深度挖掘和分析，将数据转化为有价值的信息和知识，为公司的战略决策、业务优化、风险管理等提供有力支持。数据治理，为何势在必行（一）提升数据质量数据打击。近年来，数据泄露事件频频发生，给众多企业敲响了警钟。公司级数据治理在保障数据安全方面发挥着不可或缺的作用。它通过建立完善的数据安全管理体系，采取加密、访问控制、数据备份等多种安全措施，对数据进行

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

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"}...

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。...

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...

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

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。