数据治理步骤流程

数据治理流程是一系列结构化的步骤，旨在确保数据的质量和一致性，保护数据的安全和隐私，并确保数据的合规使用。以下是数据治理流程的关键步骤：规划阶段明确目标与需求：与企业战略和业务目标相结合，明确数据治理的总体目标，如提升数据质量、实现数据共享、支持决策分析等，同时梳理各业务部门对数据的具体需求。制定战略与规划：根据目标和需求，制定数据治理的战略规划，包括确定治理的范围、重点领域、实施步骤和时间计划字典等；同时制定数据质量标准、数据安全规范、数据治理流程规范等，确保数据治理工作有章可循。规划数据治理流程：设计数据治理的各项流程，如数据质量管理流程、数据安全管理流程、元数据管理流程等，明确各流程的，选择和部署合适的数据治理工具，如元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等，提高数据治理的效率和效果。人员培训与宣贯：对参与数据治理工作的人员进行培训，使其熟悉数据治理的流程、标准和工具元数据的准确性和完整性。通过元数据管理工具，实现元数据的查询、检索和共享，为数据治理和数据分析提供支持。数据共享与服务：按照数据共享的流程和规范，为企业内部不同部门和外部合作伙伴提供数据共享服务，促进

数据治理流程是一系列结构化的步骤，旨在确保数据的质量和一致性，保护数据的安全和隐私，并确保数据的合规使用。以下是数据治理流程的关键步骤：规划阶段明确目标与需求：与企业战略和业务目标相结合，明确数据治理的总体目标，如提升数据质量、实现数据共享、支持决策分析等，同时梳理各业务部门对数据的具体需求。制定战略与规划：根据目标和需求，制定数据治理的战略规划，包括确定治理的范围、重点领域、实施步骤和时间计划字典等；同时制定数据质量标准、数据安全规范、数据治理流程规范等，确保数据治理工作有章可循。规划数据治理流程：设计数据治理的各项流程，如数据质量管理流程、数据安全管理流程、元数据管理流程等，明确各流程的，选择和部署合适的数据治理工具，如元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等，提高数据治理的效率和效果。人员培训与宣贯：对参与数据治理工作的人员进行培训，使其熟悉数据治理的流程、标准和工具元数据的准确性和完整性。通过元数据管理工具，实现元数据的查询、检索和共享，为数据治理和数据分析提供支持。数据共享与服务：按照数据共享的流程和规范，为企业内部不同部门和外部合作伙伴提供数据共享服务，促进

数据治理流程是一系列结构化的步骤，旨在确保数据的质量和一致性，保护数据的安全和隐私，并确保数据的合规使用。以下是数据治理流程的关键步骤：规划阶段明确目标与需求：与企业战略和业务目标相结合，明确数据治理的总体目标，如提升数据质量、实现数据共享、支持决策分析等，同时梳理各业务部门对数据的具体需求。制定战略与规划：根据目标和需求，制定数据治理的战略规划，包括确定治理的范围、重点领域、实施步骤和时间计划字典等；同时制定数据质量标准、数据安全规范、数据治理流程规范等，确保数据治理工作有章可循。规划数据治理流程：设计数据治理的各项流程，如数据质量管理流程、数据安全管理流程、元数据管理流程等，明确各流程的，选择和部署合适的数据治理工具，如元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等，提高数据治理的效率和效果。人员培训与宣贯：对参与数据治理工作的人员进行培训，使其熟悉数据治理的流程、标准和工具元数据的准确性和完整性。通过元数据管理工具，实现元数据的查询、检索和共享，为数据治理和数据分析提供支持。数据共享与服务：按照数据共享的流程和规范，为企业内部不同部门和外部合作伙伴提供数据共享服务，促进

数据治理流程是一系列结构化的步骤，旨在确保数据的质量和一致性，保护数据的安全和隐私，并确保数据的合规使用。以下是数据治理流程的关键步骤：规划阶段明确目标与需求：与企业战略和业务目标相结合，明确数据治理的总体目标，如提升数据质量、实现数据共享、支持决策分析等，同时梳理各业务部门对数据的具体需求。制定战略与规划：根据目标和需求，制定数据治理的战略规划，包括确定治理的范围、重点领域、实施步骤和时间计划字典等；同时制定数据质量标准、数据安全规范、数据治理流程规范等，确保数据治理工作有章可循。规划数据治理流程：设计数据治理的各项流程，如数据质量管理流程、数据安全管理流程、元数据管理流程等，明确各流程的，选择和部署合适的数据治理工具，如元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等，提高数据治理的效率和效果。人员培训与宣贯：对参与数据治理工作的人员进行培训，使其熟悉数据治理的流程、标准和工具元数据的准确性和完整性。通过元数据管理工具，实现元数据的查询、检索和共享，为数据治理和数据分析提供支持。数据共享与服务：按照数据共享的流程和规范，为企业内部不同部门和外部合作伙伴提供数据共享服务，促进

数据治理是一个涉及多领域、多环节的系统工程，通常包括以下关键步骤：制定数据治理战略明确业务目标：与企业高层及各业务部门深入沟通，了解企业的长期发展战略和短期业务目标，如提高市场份额、优化客户服务等、实施步骤、资源投入等，形成一份详细的战略规划文档，作为数据治理工作的指导蓝图。建立数据治理组织架构成立数据治理委员会：由企业高层领导、业务部门负责人和技术专家等组成，负责制定数据治理的政策、标准和流程，协调各部门之间的工作，解决重大问题。明确各角色职责：设立数据治理项目经理、数据管理员、数据所有者等角色，明确各自的职责和权限，如数据管理员负责数据的日常管理和维护，数据所有者负责数据的质量和安全，明确数据治理的原则和要求，如数据的质量标准、安全等级划分、共享范围等。数据标准规范建立：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规范性。操作流程设计：设计数据治理的各项操作流程，如数据采集流程、数据清洗流程、数据共享流程等，明确各环节的操作规范和责任主体。实施数据治理方案数据清理与转换：根据数据质量评估的结果，对存在问题的数据进行清理和转换，如处理缺失值、纠正错误

数据治理是一个涉及多领域、多环节的系统工程，通常包括以下关键步骤：制定数据治理战略明确业务目标：与企业高层及各业务部门深入沟通，了解企业的长期发展战略和短期业务目标，如提高市场份额、优化客户服务等、实施步骤、资源投入等，形成一份详细的战略规划文档，作为数据治理工作的指导蓝图。建立数据治理组织架构成立数据治理委员会：由企业高层领导、业务部门负责人和技术专家等组成，负责制定数据治理的政策、标准和流程，协调各部门之间的工作，解决重大问题。明确各角色职责：设立数据治理项目经理、数据管理员、数据所有者等角色，明确各自的职责和权限，如数据管理员负责数据的日常管理和维护，数据所有者负责数据的质量和安全，明确数据治理的原则和要求，如数据的质量标准、安全等级划分、共享范围等。数据标准规范建立：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规范性。操作流程设计：设计数据治理的各项操作流程，如数据采集流程、数据清洗流程、数据共享流程等，明确各环节的操作规范和责任主体。实施数据治理方案数据清理与转换：根据数据质量评估的结果，对存在问题的数据进行清理和转换，如处理缺失值、纠正错误

数据治理是一种针对企业数据的生命周期进行管理和优化的方法，旨在确保数据获得佳的安全性、一致性、可用性等。数据治理流程数据治理流程在具体实施中可以分为以下步骤：策略制定：数据治理首要任务是制定数据管理策略。这里，需要确定数据的标准、分类机制、安全机制、使用范围和管理流程等方面内容，以确保企业得到全面的管理和维护。治理组织：成立数据治理委员会，由企业各部门精英组成，负责制定和执行管理数据的全面计划的安全标准和数据治理政策。数据治理流程需要在数据分析、数据管理和专业知识方面进行全方位的管理，帮助企业实现数据的全面管理和保护。。在数据治理委员会的领导下，制定所需的数据保护和管理规定，并组织培训和教育，确保所制定的政策明确，并为员工提供行动指导。数据资产发掘：开发并明确列出企业内部的所有数据资产（如数据库、文档、文件、视频、音频等），确保数据杂乱无章的情况得到纠正，并为后面的数据治理过程提供清晰的指导。数据完整性验证与清理：数据治理中必须检查和保证数据的完整性，避免脏数据降低数据质量，提高数据质量度。在此过程中，要尝试排除

数据治理是一种针对企业数据的生命周期进行管理和优化的方法，旨在确保数据获得佳的安全性、一致性、可用性等。数据治理流程数据治理流程在具体实施中可以分为以下步骤：策略制定：数据治理首要任务是制定数据管理策略。这里，需要确定数据的标准、分类机制、安全机制、使用范围和管理流程等方面内容，以确保企业得到全面的管理和维护。治理组织：成立数据治理委员会，由企业各部门精英组成，负责制定和执行管理数据的全面计划的安全标准和数据治理政策。数据治理流程需要在数据分析、数据管理和专业知识方面进行全方位的管理，帮助企业实现数据的全面管理和保护。。在数据治理委员会的领导下，制定所需的数据保护和管理规定，并组织培训和教育，确保所制定的政策明确，并为员工提供行动指导。数据资产发掘：开发并明确列出企业内部的所有数据资产（如数据库、文档、文件、视频、音频等），确保数据杂乱无章的情况得到纠正，并为后面的数据治理过程提供清晰的指导。数据完整性验证与清理：数据治理中必须检查和保证数据的完整性，避免脏数据降低数据质量，提高数据质量度。在此过程中，要尝试排除

。数据治理流程规范制定：设计数据治理的各项工作流程，如数据质量问题处理流程、元数据管理流程等，明确流程的操作步骤和责任主体。实施与执行技术平台搭建与工具选型：根据数据治理需求，搭建或优化数据治理技术数据治理步骤即通过规划准备明确目标与团队等，评估现状掌握数据资产等情况，制定标准规范确保一致性和安全性，实施执行搭建平台并落实规范，监控优化建立监控体系并持续改进，实现数据资产全生命周期有效管理。通常可按照以下步骤进行：规划与准备明确目标与需求：结合企业战略和业务需求，确定数据治理的目标，如提升数据质量、加强数据安全、促进数据共享等，同时梳理各业务部门对数据的具体需求。组建团队与明确职责：建立包括数据治理委员会、数据管理员、业务部门代表等在内的跨部门团队，明确各成员在数据治理工作中的职责和权限。制定规划与预算：根据目标和需求，制定详细的数据治理规划，包括工作步骤、时间安排、资源配置等，并合，分析流程中的关键环节和存在的问题。技术与工具评估：对现有的数据管理技术和工具进行评估，如数据仓库、数据湖、元数据管理工具等，了解其功能、性能及与数据治理需求的匹配度。标准与规范制定数据标准制定：建立

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。...

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•...

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...

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。