新型数据治理有哪些

和合规性能力。实施有效的数据治理战略，可使企业轻松获得数据，用于数据驱动型决策，同时保护数据免遭未经授权的访问，并确保符合监管要求。数据治理有哪些好处数据治理是释放数据价值的关键，而数据是企业的重要资产什么是数据治理？数据治理是一种全面的方法，包括在整个生命周期内管理组织数据资产的原则、实践和工具。通过使数据相关要求与业务战略保持一致，数据治理可为整个组织提供卓越的数据管理、质量、可见性、安全性。通过实施稳健的数据治理方法，企业可以充分利用其数据资产，获得竞争优势，并通过确保健全的数据和隐私实践来赢得和维护客户的信任。提高运营效率，降低成本：有效的数据治理使企业能够为其数据资产创建单一的真实来源，防止数据蔓延和孤岛，并减少重复。这将提高效率、降低成本，并使整个数据资产的安全和治理概念管理变得更容易。提高生产力，加快决策：数据治理可确保数据的准确性、一致性和可信度，从而促进数据民主化。它助于企业促进知识共享，建立更好的数据文化，从而提高创新能力，改善决策，实现数据价值大化。增强安全性和隐私性：数据治理通过实施控制和流程来防止未经授权的访问和滥用敏感数据，从而降低安全和隐私风险。它促进

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，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个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

InfluxDB等国外开源时序数据库无法满足国内海量数据的存储分析和安全需求开源单机架构，存储和计算能力有限：InfluxDB是Influxdata的一款开源时序数据库，其采用单机部署，不支持分布式集群部署，因此存储和计算数据规模有限，根据实际应用情况来看，其支持的设备数量存储上限为百万级，无法满足国内大型企业的海量设备的数据存储和计算要求。查询分析能力和性能不足：InfluxDB使用了跟SQL，jwt的认证密钥为空字符串，攻击者可以伪造任意用户身份在InfluxDB中执行SQL语句，带来巨大的安全风险。开源软件存在“被制裁”风险：Influxdata属于国外开源软件，其官网有公开说明，产品和俄罗斯在近期俄乌事件中将这方面风险彻底暴露。从以上可以看出，开源软件在性能方面无法满足国内企业海量数据处理需求，而安全性方面也存在不足，并且开源软件本身受出口管制法律限制，这些无疑给国内用户带来了巨大的商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技数据治理解决方案涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。数据治理战略落地：新形势下，企业推进数字化转型要内外兼修和，识清企业自身所处的数字化阶段的同时结合“十四五”规划，制定符合企业自身需求的数据治理体系化方案，稳步有序的实现领先数字化企业。专项数据治理实施：围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期八大维度，结合星环丰富的咨询服务经验，与您深入探讨“十四五”期间数据治理落地的关键问题，有效推进数字化转型。智能数据治理工具：由星环自主研发，融合大数据、人工智能等先进技术与数据全生命周期治理方法论的数据治理产品，覆盖数据标准管理、数据

数据治理涉及多种技术，涵盖数据存储、管理、质量监控、安全防护等多个方面。以下是一些主要的数据治理技术：数据仓库技术功能特性：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于的集中管理和共享，提高数据的可理解性和透明度。应用场景：在数据治理项目中，元数据管理技术可帮助企业梳理数据资产，了解数据的来龙去脉，为数据标准制定、数据质量管理等提供基础支持。数据质量管理技术功能特性。应用场景：当企业内部存在多个不同的业务系统，需要进行数据整合和共享时，数据集成技术可打破数据孤岛，促进业务协同。数据治理平台技术功能特性：提供一个集成的数据治理环境，涵盖数据治理的各个方面，如数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理等功能模块。通过工作流引擎、规则引擎等技术，实现数据治理流程的自动化和规范化。应用场景：企业可通过数据治理平台技术，对数据治理工作进行统一管理和监控，提高数据治理的效率和效果，实现数据治理的全生命周期管理。数据挖掘与机器学习技术功能特性：通过数据挖掘算法和机器学习模型，对大量数据进行分析和挖掘，发现数据中的潜在模式和规律。可用于数据质量评估、数据异常检测

常用的数据治理模式主要包括以下几种模式：集中式模式：数据治理活动由中央机构控制和管理。分散式模式：数据治理活可在组织的各个业务部门和部门间管理。混合式模式：数据治理活动结合了集中式和分散式模式的优点，在集中式和分散式模式之间找到了平衡。自治型模式：数据治理活动由各个业部门自主管理和控制。协同式模式：数据治理活动通过密切合作和协同实现。各业务部门和组织间密切合作，协同开发和维护数据治理策略和规程。数据治理需要企业全面了解当前业务的问题和未来发展的目标，通过深入分析现有状况和规划未来需求，在特定应用场景下对数据的现状和未来发展进行规划。根据蓝图规划中的数据需求，企业需要制定全面的策略，包括建立新系统、引入新的数据源、升级现有数据系统、实现数据标准化等。同时，需要对数据需求的可行性进行评估，并制定全面的规划体系，确定优先级，以便有计划地实现全面的数据治理。数据治理需要高层领导推动，并要求数据和业务之间的紧密合作。涉及系统改造和升级，以及业务流程的优化和重塑，是企业整体升级的过程。为了实现这一目标，企业需要有清晰的战略规划和目标，逐步实现全面的数据治理，为业务的持续发展提供支持。星环数据治理

数据治理是一个多方面的领域，它涉及到数据的整个生命周期，包括规划、获取、存储、使用、共享、维护和销毁。以下是数据治理的几个主要方面：数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性。数据访问控制：控制谁可以访问数据以及访问的权限级别。实施身份验证、授权和审计机制。数据策略和政策：制定组织的数据治理政策和程序。包括数据治理框架、数据治理委员会和角色与职责的定义。数据价值和货币化：识别和实现数据的商业价值。包括数据产品开发、数据共享和数据交易。数据集成和互操作性：确保不同来源和格式的数据可以集成和互操作。包括数据集成平台和数据交换标准。数据监控和报告：监控数据治理活动并生成报告。包括数据质量报告、合规性报告和性能指标。数据伦理和责任：确保数据处理活动符合伦理标准和社会责任。包括数据伦理政策和影响评估。数据技术和工具：使用技术工具来支持数据治理活动。包括数据治理软件、数据仓库和数据分析工具。。包括数据清洗、验证和纠正错误或不一致的数据。数据安全与隐私：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改或破坏。遵守相关的数据保护法规。数据合规性：确保数据处理活动符合法律、法规和行业标准。包括数据分类、数据发现

数据治理是确保数据在其整个生命周期中保持高质量、安全性、合规性，并最大化其价值的全面管理过程。它包括以下几个主要方面：数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。数据安全与隐私：保护数据到销毁的整个生命周期。数据访问控制：控制谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享与数据开放：促进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计与监控：监控数据使用情况，进行定期审计以确保合规性和安全性。数据治理技术工具：使用技术工具支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。数据治理培训与文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估与优化：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行调整和优化。元数据管理：管理和维护元数据，以支持数据的发现、理解和使用。主数据管理：维护企业核心业务实体的一致性和准确性。参考数据管理：管理用于数据分类和编码的参考数据。数据仓库管理：管理和优化数据仓库，以支持企业级的数据存储和分析。数据集成与互操作性：确保不同来源和格式的数据可以集成和互操作。数据治理政策与流程：制定和实施覆盖数据治理各个方面的政策和流程。数据价值实现：通过分析和利用数据来实现业务价值。

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化政府和企业采取相应的措施来保护个人隐私。数字化治理是一种新型的治理模式，可以提高决策效率和透明度，促进创新，同时也可以为政府和企业提供更多的机会和挑战。治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高

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"}...

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...

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...

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•...

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

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：

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":...