数据中台提供哪些服务

数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据，提高政务服务效率，构建了政务数据中台。该平台汇聚了来自30多个厅局的政务数据，经过脱敏处理后形成人口、法人、自然资源等基础数据库。基于数据中台，实现了"一网通办"服务，群众办事材料减少60%；在疫情防持续运营机制，不断释放数据价值。随着技术发展，数据中台将与AI、物联网等技术深度融合，为企业数字化转型提供更强支撑。未来，数据中台建设将更加注重场景化、智能化和生态化，成为数字经济的核心基础设施。中台建设案例，帮助读者了解其应用场景与价值。零售行业案例某大型连锁零售集团面临线上线下数据割裂、会员信息不统一等问题，导致营销活动效果不佳。该企业通过建设数据中台，整合了来自POS系统、电商平台、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本

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数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据，提高政务服务效率，构建了政务数据中台。该平台汇聚了来自30多个厅局的政务数据，经过脱敏处理后形成人口、法人、自然资源等基础数据库。基于数据中台，实现了"一网通办"服务，群众办事材料减少60%；在疫情防持续运营机制，不断释放数据价值。随着技术发展，数据中台将与AI、物联网等技术深度融合，为企业数字化转型提供更强支撑。未来，数据中台建设将更加注重场景化、智能化和生态化，成为数字经济的核心基础设施。中台建设案例，帮助读者了解其应用场景与价值。零售行业案例某大型连锁零售集团面临线上线下数据割裂、会员信息不统一等问题，导致营销活动效果不佳。该企业通过建设数据中台，整合了来自POS系统、电商平台、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本

数据中台和数据服务相辅相成，数据中台作为数据服务的载体和实践形式，提供了数据服务所需的基础设施和管理能力，而数据服务则是数据中台价值实现的具体表现，通过数据服务，数据中台能够更好地支持企业的业务决策和运营。数据中台和数据服务是紧密相关的概念，它们共同支撑着企业的数据管理和应用。以下是对这两个概念的详细解释：数据中台数据中台是一个集成和管理企业内外部数据资源的技术平台，旨在提供统一的数据服务和数据。数据中台架构主要会涉及到三层：工具平台层、数据资产层、数据应用层。工具平台层包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储等。数据服务数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供。数据中台与数据服务的关系数据中台可以看作是一种数据服务的实践形式，它提供了一整套数据服务，包括数据访问、数据存储、数据处理、数据分析等功能。数据中台通过统一的数据管理策略和技术体系，将数据服务进行分析能力。其核心目标是打破数据孤岛，实现数据的高效利用。数据中台通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢

精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户台提供业务场景和数据来源，数据中台对业务中台产生的数据进行整合和分析，为业务决策提供支持；AI中台则基于数据中台的数据和业务中台的业务场景，提供智能化的服务和应用，进一步提升业务效率和创新能力。，业务中台能够快速适配，助力企业抢占先机。（三）典型应用场景以大型连锁零售企业为例，业务中台可以支撑其线上线下全渠道的业务运营。从会员管理、商品管理到促销活动管理，业务中台提供统一的服务接口，使得线上电商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以

数据中台和数据服务相辅相成，数据中台作为数据服务的载体和实践形式，提供了数据服务所需的基础设施和管理能力，而数据服务则是数据中台价值实现的具体表现，通过数据服务，数据中台能够更好地支持企业的业务决策和运营。数据中台和数据服务是紧密相关的概念，它们共同支撑着企业的数据管理和应用。以下是对这两个概念的详细解释：数据中台数据中台是一个集成和管理企业内外部数据资源的技术平台，旨在提供统一的数据服务和数据。数据中台架构主要会涉及到三层：工具平台层、数据资产层、数据应用层。工具平台层包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储等。数据服务数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供。数据中台与数据服务的关系数据中台可以看作是一种数据服务的实践形式，它提供了一整套数据服务，包括数据访问、数据存储、数据处理、数据分析等功能。数据中台通过统一的数据管理策略和技术体系，将数据服务进行分析能力。其核心目标是打破数据孤岛，实现数据的高效利用。数据中台通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢

数据中台和数据服务相辅相成，数据中台作为数据服务的载体和实践形式，提供了数据服务所需的基础设施和管理能力，而数据服务则是数据中台价值实现的具体表现，通过数据服务，数据中台能够更好地支持企业的业务决策和运营。数据中台和数据服务是紧密相关的概念，它们共同支撑着企业的数据管理和应用。以下是对这两个概念的详细解释：数据中台数据中台是一个集成和管理企业内外部数据资源的技术平台，旨在提供统一的数据服务和数据。数据中台架构主要会涉及到三层：工具平台层、数据资产层、数据应用层。工具平台层包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储等。数据服务数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供。数据中台与数据服务的关系数据中台可以看作是一种数据服务的实践形式，它提供了一整套数据服务，包括数据访问、数据存储、数据处理、数据分析等功能。数据中台通过统一的数据管理策略和技术体系，将数据服务进行分析能力。其核心目标是打破数据孤岛，实现数据的高效利用。数据中台通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放，成为企业数据资产管理中枢

数字中台通过集中化管理和服务化提供数据资源，增强企业业务效率、灵活性和创新能力，支持企业数字化转型。数字中台企业服务的核心价值和功能主要体现在以下几个方面：提高业务效率：数字中台通过集中管理和高效。业务创新支持：数字中台提供标准化的数据服务和接口，支持前端业务的快速创新和迭代，帮助企业快速响应市场变化。降本增效：数字中台帮助企业优化数据处理流程，减少重复建设和资源浪费，降低成本，提升运营效率。战略决策支持：数字中台提供的数据分析和洞察能力，帮助企业高层做出更加科学和精准的战略决策，提升企业的市场竞争力。跨领域服务应用：数字中台实现共享的数据中心，提供公共基础数据和业务数据服务，确保数据的利用数据，显著提高企业的业务效率。它减少了数据处理的时间和成本，提升了数据的利用效率。增强企业灵活性：数字中台提供灵活的数据访问接口和高效的数据处理能力，增强企业的灵活性。支持企业快速响应市场变化和业务需求，实现业务的快速迭代和创新。支持创新与发展：数字中台提供强大的数据分析和应用能力，支持企业的创新和发展。帮助企业发现新的商业机会，优化业务流程，实现业务的智能化和自动化。数据整合与共享：数字中台

数据中台相关服务一、数据中台的定义与价值数据中台是一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台，旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务，从而帮助企业更好地进行数字化转型。其核心价值的标准数据资产体系。盘活全量数据，构筑坚实壁垒：数据中台能够充分利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，降低使用数据服务的门槛。二、数据中台的架构数据中台的架构主要涉及三层：工具平台层、数据资产层、数据好数据应用。三、数据中台的发展趋势智能化与自动化：数据中台将更加智能化，能够自动分析数据、发现模式并提供实时洞察。数据生态建设：数据中台将成为企业与合作伙伴、客户共享数据的平台，实现数据的跨组织共享和价值共创。数据治理与合规性：数据中台将加强数据治理和合规性控制，确保数据的合法使用和保护用户隐私。深度集成AI和分析：数据中台将深度集成人工智能和数据分析技术，为业务部门提供更智能的数据洞察、预测和优化建议。包括：建立数据标准：数据中台的建设天然会帮助企业建设数据标准，包括数据接入规范、数据建模规范、数据存储规范和数据安全规范等。促进中台组织形成：数据中台这种体系化工程将横向拉通企业数据相关方，形成企业

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：

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

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...

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

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。...

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。

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

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•...