大数据决策支持平台有哪些

等方式获取信息和数据，并邀请各领域专家学者组成专家评审团，从多元化角度对参评企业进行审视评估，前后历时3个月，终评选出“2021年度中国十大工业数字化转型企业”。星环科技此次作为技术支持平台强势入选11月10日，2021福布斯中国工业互联网系列评选活动落下帷幕，星环科技作为技术支持平台的申报项目，入选“2021年度中国十大工业互联网转型企业”。与此同时，星环科技基于SophonAIoT平台的挥了国产基础软件的实力。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括一站式极速大数据平台、分布式关系型数据库、大数据开发与智能分析工具等产品，助力客户发掘和释放数据资源的潜在价值，为企业提供优质的数字化转型解决方案。创新的引领示范作用。星环科技为参评企业搭建的工业互联网平台，帮助其打通汇聚了各个业务环节的海量数据，通过大数据分析与机器学习工具将沉睡数据唤醒，促进了集团的业务数字化转型；同时工业互联网平台的建设，一方面肯定了其数字化技术给参评企业的运营模式、服务模式、决策模式、商业模式等带来的积极影响以及经济效益与社会效益，另一方面也彰显了星环科技作为数字化工业领域新标杆，在助力企业数字化转型方面具有真正务实

等方式获取信息和数据，并邀请各领域专家学者组成专家评审团，从多元化角度对参评企业进行审视评估，前后历时3个月，终评选出“2021年度中国十大工业数字化转型企业”。星环科技此次作为技术支持平台强势入选11月10日，2021福布斯中国工业互联网系列评选活动落下帷幕，星环科技作为技术支持平台的申报项目，入选“2021年度中国十大工业互联网转型企业”。与此同时，星环科技基于SophonAIoT平台的挥了国产基础软件的实力。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括一站式极速大数据平台、分布式关系型数据库、大数据开发与智能分析工具等产品，助力客户发掘和释放数据资源的潜在价值，为企业提供优质的数字化转型解决方案。创新的引领示范作用。星环科技为参评企业搭建的工业互联网平台，帮助其打通汇聚了各个业务环节的海量数据，通过大数据分析与机器学习工具将沉睡数据唤醒，促进了集团的业务数字化转型；同时工业互联网平台的建设，一方面肯定了其数字化技术给参评企业的运营模式、服务模式、决策模式、商业模式等带来的积极影响以及经济效益与社会效益，另一方面也彰显了星环科技作为数字化工业领域新标杆，在助力企业数字化转型方面具有真正务实

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎

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智能决策平台是一种集成了人工智能、大数据分析和决策支持系统的平台，旨在通过分析海量数据、提炼关键信息、实现自动模型构建与优化等方法，帮助用户进行高效、智能的决策。该平台通常具有以下功能：数据采集和支持服务，如制定制定优化策略、风险评估和协同决策等。可视化和报告：将分析结果以可视化的形式展现给用户，帮助用户更好地理解数据和决策结果。智能决策平台已应用于金融、医疗、电商等众多行业，在推动数据驱动预处理：从多个数据源中自动采集数据，并进行数据清洗、转换、整合等预处理工作。数据分析和建模：利用机器学习、深度学习等技术对数据进行分析与建模，得出模型预测结果。决策支持和优化：基于数据分析结果，提供决策、智能化决策方面发挥了重要作用。星环智能分析工具-TranswarpSophon星环智能分析工具（Sophon）是一个一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程，支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法，用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析，从而辅助业务决策，提供高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。

智能决策平台是一种集成了人工智能、大数据分析和决策支持系统的平台，旨在通过分析海量数据、提炼关键信息、实现自动模型构建与优化等方法，帮助用户进行高效、智能的决策。该平台通常具有以下功能：数据采集和支持服务，如制定制定优化策略、风险评估和协同决策等。可视化和报告：将分析结果以可视化的形式展现给用户，帮助用户更好地理解数据和决策结果。智能决策平台已应用于金融、医疗、电商等众多行业，在推动数据驱动预处理：从多个数据源中自动采集数据，并进行数据清洗、转换、整合等预处理工作。数据分析和建模：利用机器学习、深度学习等技术对数据进行分析与建模，得出模型预测结果。决策支持和优化：基于数据分析结果，提供决策、智能化决策方面发挥了重要作用。星环智能分析工具-TranswarpSophon星环智能分析工具（Sophon）是一个一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程，支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法，用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析，从而辅助业务决策，提供高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。

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

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...

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：

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•...

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

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。

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...