房产大数据治理

大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理：对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析，包括数据的来源、定义、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对大数据的质量进行监控、评估和改进，确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理：制定数据。大数据治理技术架构数据采集层：负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层：采用分布式存储技术，对采集到的大数据进行存储和管理。数据处理层：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用，如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理实施流程评估现状：对企业的大数据现状进行全面评估，包括数据资产、数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距。制定策略：根据评估结果，制定大数据治理的策略和规划，明确治理的目标、范围

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节。数据安全管理：大数据治理需要制定完善的数据安全策略，包括数据的保密、完整性、可用性等方面的保护。数据文化管理：大数据治理需要培养良好的数据文化，促进员工对数据的认知和理解，推动数据的广泛应用和价值发挥

大数据治理是指对大数据进行合理、高效的管理和维护，以保证数据的质量、安全和可用性的过程。随着互联网时代的到来和信息技术的迅猛发展，各行各业都面临着庞大的数据量和多样化数据来源。而这些数据的管理和运用对于企业的决策和战略有着重要的影响，因此大数据治理成为了今企业信息管理和数据管理的重要环节。大数据治理要保证数据的质量。数据质量是大数据治理的核心目标之一，质量低劣的数据会导致企业无法有效地利用数据进行分析和决策。因此，大数据治理需要确保数据的准确性、完整性和一致性。针对数据的准确性，可以通过数据清洗和数据验证等步骤来排除数据中的错误和不一致之处；对于数据的完整性，可以通过数据采集和存储的规范来保证数据的完整性；对于数据的一致性，可以通过定义数据标准和数据规范来统一数据的格式和表方式。大数据治理要保证数据的安全性。随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据安全威胁，如数据泄露、数据篡改等问题。因此，大数据治理需要采取一系列措施来保护数据的安全。这括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，以及建立完善的信息安全管理制度和监控体系。同时，还需要对数据进行备份和灾备，以防止因自然灾害或硬件

大数据数据治理是一个针对海量、多样、高速增长的数据所开展的全面管理活动，旨在确保大数据的质量、安全性、可用性以及合规性，从而最大化其价值。数据治理面临的大数据挑战数据量与速度：大数据的海量和高速产生载到数据存储系统中，同时保证数据的质量和一致性，是大数据数据治理需要解决的关键问题之一。数据多样性：大数据涵盖结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型，每种类型的数据都有其独特的格式和语义。这使得制定统一的数据标准和规范变得更加复杂，例如对于文本、图像、音频和视频等非结构化数据，如何定义其元数据、数据质量标准以及如何进行有效的存储和管理，是大数据数据治理的难点之一。数据质量与准确性：由于大数据来源错误模式，并进行智能修复。大数据数据治理的关键领域数据标准管理：制定适用于大数据的统一数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典、指标体系等，确保不同来源和类型的数据在大数据平台上能够相互兼容和理解，促进和处理安全漏洞和违规行为。元数据管理：对大数据的元数据进行收集、整理、存储和管理，包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息。通过元数据管理，实现数据的快速查找、理解和使用，支持数据治理的各项

大数据治理是指对企业或组织的大数据进行全面管理和优化的一系列活动，旨在确保数据的质量、安全、可用性和价值最大化。以下是关于大数据治理的详细介绍：目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、存储、管理和查询，帮助用户理解数据的含义和上下文，为数据治理提供基础支持。数据安全管理：建立数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段，保障数据的安全和隐私。数据生命周期步骤规划阶段：明确数据治理的目标、范围和策略，制定数据治理的规划和路线图，确定组织架构和职责分工，为数据治理项目的实施奠定基础。评估阶段：对企业现有的数据状况进行全面评估，包括数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距，为制定治理方案提供依据。设计阶段：根据评估结果，设计数据治理的体系架构、流程和规范，包括数据标准、数据质量规则、元数据模型、数据安全策略等，确保数据治理方案的科学性和可行性。实施阶段：按照设计方案，逐步实施数据治理的各项措施，包括数据标准的制定和推广、数据质量的提升、元数据的采集和管理、数据安全的保障等，同时建立数据治理的监控和评估机制，确保治理工作的顺利进行

AI浪潮下，大数据治理如何破局与进阶？AI与大数据：时代的强音在当今数字化浪潮中，AI与大数据无疑是最为耀眼的双子星。AI，凭借其强大的机器学习、深度学习能力，正快速渗透到各个领域，从医疗诊断到智能融合和广泛应用，一系列问题也随之而来，数据安全、隐私保护、算法偏见、数据质量参差不齐等，这些问题不仅制约着AI和大数据的健康发展，也给社会带来了潜在的风险。于是，大数据治理应运而生，它成为了保障AI与大数据有序发展的关键所在，接下来，让我们一同深入探寻AI大数据治理的奥秘。解锁AI大数据治理的底层逻辑（一）概念剖析AI大数据治理，是一个综合性的概念，它并非简单地将AI技术应用于大数据管理，而是涵盖了数据管理、质量把控、安全保障等多个关键方面。从本质上讲，它是一套全面的体系，旨在确保企业或组织在大数据环境下，能够高效、安全、合规地管理和利用数据资产。在数据管理层面，AI大数据治理涉及数据的全的存储技术和架构，以保障数据的高效读写和长期保存。质量把控是AI大数据治理的核心环节之一。它通过一系列的技术手段和流程，对数据的准确性、完整性、一致性和可靠性进行评估和改进。比如，利用数据清洗技术

大数据治理涵盖从框架策略制定到技术支撑及沟通协作的全过程，包括治理框架设计、数据标准与质量等多方面管理，以及安全隐私保护、生命周期管理、评估审计等工作，旨在提升数据价值与管理水平。数据治理框架与策略框架设计：构建包括组织架构、制度规范、流程标准等在内的整体治理框架，明确各部门和人员在大数据治理中的角色和职责，确保治理工作的系统性和协调性。战略规划：根据企业业务战略和数据战略，制定大数据治理的长期战略规划，明确治理目标、重点和实施步骤，使大数据治理与企业发展方向紧密结合。政策制定：建立数据管理、数据安全、数据质量等方面的政策和制度，为大数据治理提供明确的行为准则和规范依据。数据标准管理标准制、制度、标准的执行情况进行检查和监督，及时发现数据治理过程中的问题和风险，并提出改进建议和措施。数据治理的技术支撑治理工具选型：选择合适的大数据治理工具，如数据质量管理工具、元数据管理工具、主数据管理工具等，为数据治理提供技术支撑。技术架构设计：构建适应大数据治理需求的技术架构，包括数据平台架构、数据仓库架构、数据湖架构等，确保数据治理工作在技术层面的可行性和高效性。数据治理的沟通与协作跨部门协作

大数据治理是指在组织内部对大数据的管理和控制框架，它涵盖了从数据的获取、存储、处理、分析、共享到归档和删除的整个生命周期。大数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性、透明度和可访问性，同时最大化数据的价值。以下是大数据治理的几个关键组成部分：数据质量管理：确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性。数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏。数据隐私：遵守隐私法规，保护个人和敏感信息调整和优化。大数据治理是一个动态的、跨部门的、涉及整个组织的过程，它需要高层的支持、明确的策略、有效的工具和持续的维护。随着数据量的增加和数据类型的多样化，大数据治理变得越来越重要，以确保组织能够有效地管理和利用其数据资产。谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享和数据开放：进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计和监控：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。数据治理培训和文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估和优化：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行

大数据治理平台是面向大数据环境的数据管理和治理工具，对大数据进行分类、整理、加工、存储、清洗、保护、备份、分析、共享等一系列工作，并确保数据的一致性、可用性、安全性和合规性。大数据治理平台的目标是提高数据质量、提升数据可信度、减少数据冗余和浪费，使数据能够更好地为企业决策和务创新提供支持。大数据治理平台的主要功能包括以下几个方面：数据清洗和整理：通过数据清洗和整理功能，对原始数据进行清洗、去重。数据存储和管理：大数据治理平台可以提供数据存储和管理功能，包括数据的归档、索引、备份和恢复等。可以根据实际需求选择适合的数据存储技术和架构，确保数据的高可性和安全性。数据安全和合规性：大数据治理平台可以提供数据安全和合规性管理功能，包括数据的隐私保护、权限控制、数据脱敏和加密等。可以根据不同的行业和法规要求，对数据进行合规管理，确保数据的安全和隐私。数据质和监控：大数据治理平台可以提供数据质量检测和监控功能，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等方面的监控。可以通过数据质量指标和规则定义，对数据进行质量评估和监控，及时发现和处理数据质量问题。数据查询和分析：大数据治理平台可以提供数据查询和

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":...

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。

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...

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

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...

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

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。...