数据指标大模型

数据指标模型管理系统在企业的数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色，它能够对数据指标进行规范定义、有效管理和灵活使用。以下从系统概述、关键功能、建设步骤、面临挑战及解决办法几个方面详细介绍：系统概述数据指标模型管理系统是用于统一管理企业内各类数据指标的定义、计算逻辑、元数据等信息的系统。它通过建立标准化的指标体系，确保企业各部门对指标的理解和使用一致，提高数据的准确性和可用性，为企业的数据关联：建立指标与相关业务术语、数据字典、数据模型等元数据之间的关联关系，方便用户理解指标的业务背景和数据上下文。建设步骤需求调研与企业各业务部门沟通，了解他们对指标管理的需求和痛点。例如，销售部门可能指标的定义进行版本控制，记录指标的变更历史，方便追溯和回滚。当业务规则发生变化，“月销售额”的计算方式需要调整时，可以创建新的版本并记录变更内容。指标分类与分级分类管理：按照业务主题、数据来源等对指标度分析。指标计算与存储计算逻辑配置：支持配置指标的计算逻辑，可以使用SQL语句、脚本等方式定义指标的计算过程。例如，通过SQL查询语句从销售订单表中计算“月销售额”。数据存储管理：将计算好的指标数据

数据指标模型管理系统在企业的数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色，它能够对数据指标进行规范定义、有效管理和灵活使用。以下从系统概述、关键功能、建设步骤、面临挑战及解决办法几个方面详细介绍：系统概述数据指标模型管理系统是用于统一管理企业内各类数据指标的定义、计算逻辑、元数据等信息的系统。它通过建立标准化的指标体系，确保企业各部门对指标的理解和使用一致，提高数据的准确性和可用性，为企业的数据关联：建立指标与相关业务术语、数据字典、数据模型等元数据之间的关联关系，方便用户理解指标的业务背景和数据上下文。建设步骤需求调研与企业各业务部门沟通，了解他们对指标管理的需求和痛点。例如，销售部门可能指标的定义进行版本控制，记录指标的变更历史，方便追溯和回滚。当业务规则发生变化，“月销售额”的计算方式需要调整时，可以创建新的版本并记录变更内容。指标分类与分级分类管理：按照业务主题、数据来源等对指标度分析。指标计算与存储计算逻辑配置：支持配置指标的计算逻辑，可以使用SQL语句、脚本等方式定义指标的计算过程。例如，通过SQL查询语句从销售订单表中计算“月销售额”。数据存储管理：将计算好的指标数据

数据指标模型管理系统在企业的数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色，它能够对数据指标进行规范定义、有效管理和灵活使用。以下从系统概述、关键功能、建设步骤、面临挑战及解决办法几个方面详细介绍：系统概述数据指标模型管理系统是用于统一管理企业内各类数据指标的定义、计算逻辑、元数据等信息的系统。它通过建立标准化的指标体系，确保企业各部门对指标的理解和使用一致，提高数据的准确性和可用性，为企业的数据关联：建立指标与相关业务术语、数据字典、数据模型等元数据之间的关联关系，方便用户理解指标的业务背景和数据上下文。建设步骤需求调研与企业各业务部门沟通，了解他们对指标管理的需求和痛点。例如，销售部门可能指标的定义进行版本控制，记录指标的变更历史，方便追溯和回滚。当业务规则发生变化，“月销售额”的计算方式需要调整时，可以创建新的版本并记录变更内容。指标分类与分级分类管理：按照业务主题、数据来源等对指标度分析。指标计算与存储计算逻辑配置：支持配置指标的计算逻辑，可以使用SQL语句、脚本等方式定义指标的计算过程。例如，通过SQL查询语句从销售订单表中计算“月销售额”。数据存储管理：将计算好的指标数据

数据仓库指标体系是衡量和优化数据仓库性能、数据质量和数据价值的关键工具。以下是数据仓库指标体系的一些主要组成部分：数据质量指标：准确性：指数据记录的信息是否存在异常或错误，如缺失值占比、错误值占比格式一致性。唯一性：确保数据库的数据不存在重复的情形。及时性：指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称为数据的延时时长。性能指标：读写性能：衡量数据仓库在读取和写入数据方面的性能表现，包括吞吐量（每秒处理的请求数量）、延迟（请求的响应时间）和并发性（同时处理的请求数量）。水平扩展性：衡量数据仓库在大规模系统中的水平扩展能力，以及随着客户端并发增长而进行弹性扩展的能力。故障恢复和高可用性：测试数据仓库在面对故障时的恢复能力和高可用性。可用性指标：用于衡量数据仓库的可靠性和稳定性，包括系统停机时间、故障恢复时间等。成本效益指标：衡量数据仓库建设投入与产出比的关键，包括数据仓库建设成本、运维成本、数据价值产出等。数据可访问性：指用户能够方便地访问和使用数据仓库中的数据，这对数据分析的普及和应用至关重要。ETL流程指标：包括ETL执行时间、错误率和数据延迟等，反映数据处理的效率和数据从源系统到达数据仓库所需的时间。

数据仓库指标体系是衡量和优化数据仓库性能、数据质量和数据价值的关键工具。以下是数据仓库指标体系的一些主要组成部分：数据质量指标：准确性：指数据记录的信息是否存在异常或错误，如缺失值占比、错误值占比格式一致性。唯一性：确保数据库的数据不存在重复的情形。及时性：指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称为数据的延时时长。性能指标：读写性能：衡量数据仓库在读取和写入数据方面的性能表现，包括吞吐量（每秒处理的请求数量）、延迟（请求的响应时间）和并发性（同时处理的请求数量）。水平扩展性：衡量数据仓库在大规模系统中的水平扩展能力，以及随着客户端并发增长而进行弹性扩展的能力。故障恢复和高可用性：测试数据仓库在面对故障时的恢复能力和高可用性。可用性指标：用于衡量数据仓库的可靠性和稳定性，包括系统停机时间、故障恢复时间等。成本效益指标：衡量数据仓库建设投入与产出比的关键，包括数据仓库建设成本、运维成本、数据价值产出等。数据可访问性：指用户能够方便地访问和使用数据仓库中的数据，这对数据分析的普及和应用至关重要。ETL流程指标：包括ETL执行时间、错误率和数据延迟等，反映数据处理的效率和数据从源系统到达数据仓库所需的时间。

数据仓库指标体系是衡量和优化数据仓库性能、数据质量和数据价值的关键工具。以下是数据仓库指标体系的一些主要组成部分：数据质量指标：准确性：指数据记录的信息是否存在异常或错误，如缺失值占比、错误值占比格式一致性。唯一性：确保数据库的数据不存在重复的情形。及时性：指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称为数据的延时时长。性能指标：读写性能：衡量数据仓库在读取和写入数据方面的性能表现，包括吞吐量（每秒处理的请求数量）、延迟（请求的响应时间）和并发性（同时处理的请求数量）。水平扩展性：衡量数据仓库在大规模系统中的水平扩展能力，以及随着客户端并发增长而进行弹性扩展的能力。故障恢复和高可用性：测试数据仓库在面对故障时的恢复能力和高可用性。可用性指标：用于衡量数据仓库的可靠性和稳定性，包括系统停机时间、故障恢复时间等。成本效益指标：衡量数据仓库建设投入与产出比的关键，包括数据仓库建设成本、运维成本、数据价值产出等。数据可访问性：指用户能够方便地访问和使用数据仓库中的数据，这对数据分析的普及和应用至关重要。ETL流程指标：包括ETL执行时间、错误率和数据延迟等，反映数据处理的效率和数据从源系统到达数据仓库所需的时间。

数据仓库指标体系是衡量和优化数据仓库性能、数据质量和数据价值的关键工具。以下是数据仓库指标体系的一些主要组成部分：数据质量指标：准确性：指数据记录的信息是否存在异常或错误，如缺失值占比、错误值占比格式一致性。唯一性：确保数据库的数据不存在重复的情形。及时性：指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称为数据的延时时长。性能指标：读写性能：衡量数据仓库在读取和写入数据方面的性能表现，包括吞吐量（每秒处理的请求数量）、延迟（请求的响应时间）和并发性（同时处理的请求数量）。水平扩展性：衡量数据仓库在大规模系统中的水平扩展能力，以及随着客户端并发增长而进行弹性扩展的能力。故障恢复和高可用性：测试数据仓库在面对故障时的恢复能力和高可用性。可用性指标：用于衡量数据仓库的可靠性和稳定性，包括系统停机时间、故障恢复时间等。成本效益指标：衡量数据仓库建设投入与产出比的关键，包括数据仓库建设成本、运维成本、数据价值产出等。数据可访问性：指用户能够方便地访问和使用数据仓库中的数据，这对数据分析的普及和应用至关重要。ETL流程指标：包括ETL执行时间、错误率和数据延迟等，反映数据处理的效率和数据从源系统到达数据仓库所需的时间。

金融大模型是指专门设计用于处理和分析金融市场数据的深度学习模型。这些模型能够从海量的历史交易记录、经济指标、新闻报道等信息中提取有价值的信息，为投资决策、风险评估和市场预测提供支持。投资决策：通过异常交易行为，预防洗钱和其他非法活动。数据隐私与安全：处理敏感的金融数据需要严格遵守相关法规。解释性问题：复杂的模型结构可能使得决策过程难以解释，影响透明度。适应性与灵活性：金融市场瞬息万变，要求模型具有高度的适应性和灵活性。金融大模型不仅提升了金融服务的智能化水平，还为金融机构带来了新的竞争优势。分析市场趋势和公司基本面，为投资者提供更精准的投资建议。风险管理：识别潜在的市场风险，帮助金融机构制定有效的风险管理策略。自动化交易：基于实时数据进行快速决策，实现高频交易和算法交易。合规与反欺诈：监测

基本介绍作为一个分布式大数据处理平台，TranswarpDataHub（TDH）中的服务通常有多个角色，例如HDFS服务角色包括NameNode(NameNode又分ActiveNameNode和UnderReplicatedBlocks数量降为0——所有数据块都有三个备份：总结TranswarpManager为TDH用户提供了一个全面了解各服务活动状态以及性能指标的平台，促进问题发现的及时性，并在探索问题StandbyNameNode)、多个DataNode和多个JournalNode。每个角色都有一系列的指标来衡量其健康状况，所有角色的健康状况决定了服务的健康状况。指标多固然给集群的运维人员提供了很多关于服务的信息，但也使得服务的关键性指标“淹没”在大量指标之中，不易查找；另外，一些需要结合使用的指标散落在集群各处（例如YARN的资源和Inceptor的资源），逐个收集和汇总十分繁琐。为了节省运维人员的时间，帮助运维人员更加直观、方便地查看服务状况，TranswarpManager提供了汇总的指标图表页面：TranswarpManager选取了每个服务关键的几个指标作为指标图标页面的选项，在

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。...

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"}...

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

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

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...

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":...

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