风险数据集市厂家

风险数据集市是一个从风险角度出发的数据集市，它可以统一全行的风险数据，并确保数据的完整性、准确性、一致性和全面性。这个数据集市可以支持各种风险应用，例如风险预警、市场风险、操作风险、组合风险等，并满足各种资本计量、内部评级、监管报告和信息披露要求。通过使用风险数据集市，可以减少数据冗余，改善数据不一致的状况，并为各种风险应用平台提供统一有效的数据支撑，为全面风险管理应用奠定实基础。风险数据集市可以帮助银行或其他金融机构更好地管理风险。数据的完整性、全面性、准确性和一致性：风险数据集市从全行的角度出发，整合了所有相关的风险数据，确保数据的完整性、全面性、准确性和一致性。这有助于银行更准确地了解自身的风险状况，从而做出更明智的决策。支持各类风险应用：风险数据集市支持各类风险应用，如风险预警监控、内部评级、市场风险、操作风险、RWA（风险加权资产）、组合风险等。这使得银行能够在统一的平台上管理和监控各种风险。满足各类要求：风险数据集市不仅满足了银行内部资本充足评估、监管报告、信息披露等要求，还为资本计量等各类风险应用提供了统一有效的数据支撑。这使得银行能够更好地遵守监管要求，同时提高了数据

什么是数据集市？数据集市旨在满足单个数据团队或业务线的特定需求。与数据仓库相比，数据集市通常更小更集中，一般作为企业大型数据仓库的一个子集存在。数据集市通常用于分析、商业智能和报告。数据集市是中央数据仓库和数据湖物理现实的第一步。数据集市的特点通常由企业数据团队建立和管理，但也可由业务部门的中小型企业有机地建立和维护。业务组数据管理员负责维护数据集市，终端用户只有只读访问权限--他们可以查询和。围绕特定业务线或使用案例的独特需求而设计。用户通常使用SQL命令查询数据。数据集市的优势单一真实来源：数据集市可作为特定业务线的单一真实来源，因此每个人都能根据相同的事实和数据开展工作。简便性：查找数据的业务用户可以访问精心策划的数据集市，轻松访问他们所关心的数据，而不必涉猎整个数据仓库并将表格连接起来才能获得所需的数据。星环数据集市解决方案数据集市是专门为特定部门/业务/项目设计和构建的数据仓库的一个子部分。由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。

解锁数据集市集成工具：企业数据管理的关键密码在当今数字化时代，数据对于企业的决策和发展至关重要。数据集市作为一种面向特定主题的数据集合，能够为企业提供有针对性的数据分析和决策支持。而数据集市集成工具则是实现数据从各个数据源抽取、转换并加载到数据集市中的关键桥梁。以下介绍几种常见的数据集市集成工具及其特点和应用场景。（一）数据集市集成工具的定义数据集市集成工具，是一种专门用于将来自不同数据源的数据整合到数据集市中的软件工具。简单来说，它就像是一个数据“搬运工”和“整理师”，能够从企业的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统、财务系统等，以及外部数据源等，把分散的数据抽取出来，然后按照特定的规则进行整理、转换，最后将其加载到数据集市这个“数据集合地”中。在数据管理流程里，数据集市集成工具处于数据采集和数据应用之间的关键位置，是实现数据从分散到集中、从无序到有序的关键环节。它是数据管理流程中的关键枢纽，连接着数据源与数据集市，为后续的数据分析、决策支持等提供了坚实的数据基础。（二）核心功能剖析数据抽取（Extract）：数据抽取是数据集市集成工具的首要任务

数据集市(DataMart)是一种面向特定应用的、更小更集中的数据仓库，主要针对具体的、部门级别的应用。与传统的数据仓库相比，数据集市主要针对某一个定的应用，可以更加精细地管理数据，这也是数据集市备受欢迎的主要原因之一。数据集市与大型的数据仓库相比，更小，更加集中，可以更快、灵活地使用和构建。数据集市可以支持特定的业务应用，例如销售、客户服务等方方面面。因此，在数据集市中，数据被组织为更易于使用和查询的形式，以满足特定应用的需求。数据集市通常由一组指定领域内的数据组成，例如零售数据，销售数据，或者客户数据。这些数据来源于公司内部或外部，例如购买记录收集数据和外部供应商的数据。在数据集市内，数据被高度专业化、优化和配置，以保证数据的准确性、一致性和可靠性。同时，在数据集市内，数据也被分段、细分和划分，以便于更加高效地查询、管理和使用。数据集市的主要优点在于其对数据的更高效管理，因为数据集市针对特定应用的需求进行了高度定制。从使用者的角度来看，这些数据非常好用，因它们已经经过处理，使得使用者可以从中获取他们生产和运营所需的信息，而不用进行任何处理或转换。数据集市还可以改善企业的决策过程

什么是数据集市？数据集市（DataMart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据数据是由他们熟悉的术语表现的。星环数据集市解决方案星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模立方体。从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群交互式OLAP分析：采用专为OLAP定制研发的存储引擎、计算引擎，实现交互式OLAP分析多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型混合负载支持与在线扩缩容：支持实时数据与混合负载，支持海量数据的离线批量处理、在线实时分析和多维度的复杂关联统计等功能支持在线扩缩容，对业务无感知、无性能影响

数据集市软件1.数据集市的定义和类型数据集市（DataMart）是一个集成、统一和标准化数据的中心化存储，可以为企业提供决策支持和业务分析。数据集市可以分为以下几种类型：独立型数据集市：直接从操作型数据库获取数据，为特定用户或部门提供分析型环境。这种数据集市开发周期短，灵活性高，但可能导致信息孤岛。从属型数据集市：从企业数据仓库获取数据，体系结构更稳定，数据一致性更高。混合型数据集市：数据来自数据仓库和其他操作系统，具有灵活的大型存储结构。2.数据集市软件的功能数据集市软件的主要功能包括：数据存储：存储大量的历史数据和实时数据，方便后续的分析和查询。数据集成：将来自不同业务系统和数据源的数据发现数据之间的关系、趋势和规律，为决策提供依据。数据展示：通过报表、可视化图表等方式将分析结果直观地展现出来，为管理者提供直观的数据支持，帮助他们更好地理解业务和做出决策。3.数据集市的构建步骤设计：从业务用户请求数据集市开始，设计阶段涉及需求收集、从各个数据源创建适当的数据、创建逻辑和物理数据结构以及ER图。构建：团队将设计数据集市系统中的所有表、视图、索引等。填充：数据将与元数据一起被提取、转换

数据仓库和数据集市是数据管理和分析领域中的两个重要概念，它们在目的、范围、内容和使用方式上有所区别。以下是它们之间的主要区别：定义和目的：数据仓库：是一个为整个企业提供数据支持的中央数据存储库，用于存储来自不同源的历史和当前数据，支持企业级的决策制定和分析。数据集市：是数据仓库的一个子集，专注于特定的业务领域或部门，如销售、财务或人力资源。数据集市旨在为特定的用户群体提供快速、易于访问的数据分析和报告。范围和规模：数据仓库：覆盖整个企业的数据需求，规模较大，包含多个主题的数据。数据集市：范围较小，只包含特定业务领域的数据，规模相对较小。数据内容：数据仓库：包含企业的所有数据，经过整合和清洗，以确保数据的一致性和准确性。数据集市：包含的数据是经过筛选的，只与特定业务领域相关，可能没有经过复杂的整合过程。数据更新频率：数据仓库：数据更新频率可能较低，因为它们包含历史数据，用于长期分析。数据集市：数据更新频率可能较高，因为它们需要反映最新的业务活动和趋势。用户群体：数据仓库：服务于整个企业的决策者和分析师，提供全面的数据分析。数据集市：服务于特定部门或业务线的决策者和分析师，提供特定领域的

反洗钱数据集市建设是金融机构为了有效应对反洗钱监管要求，提升反洗钱工作效率和准确性而进行的一项重要工作。以下是反洗钱数据集市建设的关键步骤和技术要求：1.数据治理战略数据治理战略：在反洗钱合规的全流程中，尽可能地考虑到数据的作用。用数据度量洗钱风险，评估合规工作的有效性，通过数据分析开展反洗钱监测工作，加速提升反洗钱合规管理的战略转型。2.监管报送技术框架数据湖贴源层：实现对贴源层数据的整合纳管服务：基于数据中台的聚合层按照监管模型加工萃取，进一步打造通用、专业共享的监管报送数据服务，为反洗钱大额监测、可疑监测、风险评估等模型应用提供数据服务支撑。3.数据质量监测与管理数据质量监测分析：提供标准化的标准。将反洗钱基础数据要求和对应的监管规则纳入反洗钱报送知识库管理，形成反洗钱数据标准。5.技术应用大数据平台：借助大数据平台高效整合、分析海量客户身份信息和交易数据，保障反洗钱系统有效开展客户风险、清洗、建模、加工、提炼，提升反洗钱监管报送质量。某省级农信社：建立反洗钱系统，实现数据集市、大额交易报告、可疑行为甄别、客户身份识别、持续跟踪监控、监管报送管理、知识库管理等功能。某领先农商行：在

数据仓库和数据集市都是数据管理和分析的重要组件，但它们在目的、范围和使用方式上有所不同。以下是它们的主要区别：1.范围和目的数据仓库：是一个集中的、企业级的存储库，用于存储来自整个组织的数据。它的目的是为企业提供全面的数据视图，支持跨部门的决策制定和分析。数据仓库通常包含历史数据和当前数据，用于长期存储和复杂查询。数据集市：是一个更小、更专注的数据仓库，专注于特定部门或业务线的数据需求。它的目的是为特定用户群体提供快速访问特定数据集的能力，以支持日常操作和战术决策。2.数据内容数据仓库：包含来自组织各个业务领域的数据，经过整合和清洗，以消除数据冗余和不一致性。数据集市：包含的数据更具体，通常只涉及特定业务领域的数据，可能没有经过复杂的整合过程。3.数据模型数据仓库：通常采用规范化的数据模型，如星型模型或雪花模型，以支持复杂的分析和查询。数据集市：可能采用更简单的数据模型，因为它们服务于特定的业务需求，不需要复杂的数据关系。4.性能和响应时间数据仓库：由于数据量大和查询复杂，响应时间可能较长，特别是在处理跨多个业务领域的复杂查询时。数据集市：由于数据集更小、更专注，通常能够提供更快的

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。...

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•...

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...

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

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

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":...

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...