所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設(shè)計(jì)中運(yùn)用非常***，而且是極為重要的。[3]數(shù)據(jù)分析分析工具編輯使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動(dòng)態(tài)模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動(dòng)平均等內(nèi)容。在商業(yè)智能領(lǐng)域Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內(nèi)產(chǎn)品如YonghongZ-SuiteBI套件等。[5]數(shù)據(jù)分析步驟編輯數(shù)據(jù)分析有極***的應(yīng)用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個(gè)步：[6]1、探索性數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)...

所做的事甚至都很難讓IT條線的產(chǎn)品、項(xiàng)目、開發(fā)明白系統(tǒng)架構(gòu)越來越復(fù)雜、迭代頻率越來越高、外部環(huán)境越來越嚴(yán)峻等需要持續(xù)性的運(yùn)維投入，更不要說讓IT條線以外的部門理解你在做的事，在運(yùn)維的資源投入通常是不夠的。所以，運(yùn)維數(shù)據(jù)體系建設(shè)要強(qiáng)調(diào)投入產(chǎn)出比，在有限的資源投入下，收獲更多的數(shù)據(jù)價(jià)值。二、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化比例低。運(yùn)維數(shù)據(jù)主要包括監(jiān)控、日志、性能、配置、流程、應(yīng)用運(yùn)行數(shù)據(jù)。除了統(tǒng)一監(jiān)控報(bào)警、配置、機(jī)器日志、ITIL里的幾大流程的數(shù)據(jù)格式有相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，其他數(shù)據(jù)存在格式眾多、非結(jié)構(gòu)化、實(shí)時(shí)性要求高、海量數(shù)據(jù)、采集方式復(fù)雜等特點(diǎn)，可以說運(yùn)維源數(shù)據(jù)天生就是非標(biāo)準(zhǔn)的，要在“資源投入不夠”的背景下，采用業(yè)務(wù)大...

方案三：第三版解決方案的問世是神策針對(duì)第二版方案持續(xù)完善、迭代的結(jié)果。假設(shè)場景如下，某App內(nèi)基層H5的開發(fā)者是第三方供應(yīng)商。在這個(gè)情況下，會(huì)產(chǎn)生以下兩個(gè)問題：（1）第三方供應(yīng)商不是神策的客戶，沒法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，更沒辦法完成“打通”；（2）第三方供應(yīng)商是神策的客戶，此時(shí)App與H5可以實(shí)現(xiàn)真正打通，但很多情況下會(huì)被迫收到很多不需要的數(shù)據(jù)，我們叫“臟數(shù)據(jù)”，而H5的供應(yīng)商則會(huì)發(fā)現(xiàn)他們無法采集到完整數(shù)據(jù)，很多事件“莫名其妙”地丟了……這是因?yàn)锳pp與H5打通后，H5的事件默認(rèn)傳給了App。因此，在這種情況下，我們需要對(duì)更多的細(xì)節(jié)進(jìn)行考慮，通過H5給App白名單的形式，實(shí)現(xiàn)H5的向App的事...

導(dǎo)讀：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層作為物理世界與數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的***入口?，F(xiàn)實(shí)情況下，由于感知層數(shù)據(jù)來源非常多樣，來自各種多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)，因此如何從這些設(shè)備和系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)面臨的***道門檻。在工業(yè)領(lǐng)域，感知即通常所說的工業(yè)數(shù)據(jù)采集。作者：胡典鋼來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）01工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)、環(huán)境、人員等一切要素信息進(jìn)行采集，并通過一定的接口與協(xié)議對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。信息可能來自加裝的物理傳感器，也可能來自裝備與系統(tǒng)本身?！吨悄苤圃旃こ虒?shí)施指南（2016—2020）》將智能傳感與控制裝備作為關(guān)鍵技術(shù)裝...

因此對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理有著較高的要求。如果將數(shù)據(jù)上傳到云端，云端分析后再繞一圈回來，指導(dǎo)下一步動(dòng)作，一來一回產(chǎn)生的時(shí)延，很多時(shí)候?qū)⒆兊貌豢山邮?。上述業(yè)務(wù)場景將在靠近數(shù)據(jù)源頭的現(xiàn)場對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)處理，實(shí)時(shí)分析，提取特征量，然后基于分析的結(jié)果進(jìn)行本地決策，指導(dǎo)下一步動(dòng)作，同時(shí)將分析結(jié)果上傳到云端，數(shù)據(jù)量經(jīng)過本地處理后**減小了。圖3-2所示是實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析。▲圖3-2實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析03工業(yè)數(shù)據(jù)采集的體系結(jié)構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系包括設(shè)備接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計(jì)算。設(shè)備接入是工業(yè)數(shù)據(jù)采集建立物理世界和數(shù)字世界連接的起點(diǎn)。設(shè)備接入利用有線或無線通信方式，實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場和工廠...

從元宇宙更大的格局上看，游戲和社交網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)τ谠钪嫒肟诘臓帄Z目前確實(shí)處于先鋒角色。從這個(gè)角度說，VR、AR、MR、XR等技術(shù)形成的內(nèi)容社區(qū)，以及Roblox、EpicGames、Meta希望開發(fā)的3D社區(qū)，也是元宇宙游戲的重要組成部分。這些創(chuàng)新實(shí)踐都在告訴我們，元宇宙正在以基于產(chǎn)業(yè)并超越產(chǎn)業(yè)的格局快速展開。一方面，元宇宙具備深刻的產(chǎn)業(yè)多維度創(chuàng)新支撐；另一方面，元宇宙打開了一個(gè)比生活方式更加豐滿的文明展開方式，同時(shí)元宇宙先鋒也讓元宇宙必然成為一個(gè)長期的科技趨勢(shì)和產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，而非曇花一現(xiàn)的概念。關(guān)于作者：周掌柜，**科技戰(zhàn)略**，**》中文網(wǎng)專欄作家，“周掌柜矩陣”戰(zhàn)略咨詢模型發(fā)明人...

創(chuàng)作者可以自行為游戲提供的內(nèi)容或者道具等定價(jià)，設(shè)計(jì)商業(yè)模式，確定是**還是內(nèi)購以及什么東西需要充錢，甚至可以掏錢給游戲打廣告，做營銷活動(dòng)，與外部資源進(jìn)行合作。如果有一定資本，創(chuàng)作者可以自己招聘人手，組建工作室。創(chuàng)作者對(duì)作品有著很強(qiáng)的掌控力。至此，Roblox平臺(tái)的兩大關(guān)鍵點(diǎn)就開始發(fā)揮作用，即開放經(jīng)濟(jì)與放權(quán)（放權(quán)給游戲開發(fā)者）、擁抱VR新型入口。開放平臺(tái)以后，公司的經(jīng)營數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。新商業(yè)模式的第二個(gè)特點(diǎn)是接入VR等設(shè)備，***擁抱元宇宙。開放游戲平臺(tái)的模式一直延續(xù)到上市。這期間Roblox增加了VR入口，提供了清晰的元宇宙用戶體驗(yàn)。2021年3月10日，Roblox上市當(dāng)天漲幅54%...

圍繞規(guī)劃、系統(tǒng)與實(shí)施三個(gè)**階段工作，面向運(yùn)維數(shù)據(jù)的全生命周期與業(yè)務(wù)導(dǎo)向結(jié)果，從數(shù)據(jù)的整體規(guī)劃、運(yùn)維數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的計(jì)算與處理、指標(biāo)管理體系的規(guī)劃與實(shí)施、專業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫的建立、數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場景等多角度進(jìn)行思考。但需要正視的是我們對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)及應(yīng)用還處于皮毛階段，雖有理念但缺乏必要的、可執(zhí)行的方法。隨著運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，將極有可能出現(xiàn)當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出現(xiàn)的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)不可用、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、融合應(yīng)用難、有數(shù)據(jù)不會(huì)用等諸多問題。上述問題，在當(dāng)前運(yùn)維領(lǐng)域資源投入不足時(shí)顯得尤其重要。借鑒大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗(yàn)，反思運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)該關(guān)注的問題，減少不必要的坑，做好運(yùn)維數(shù)據(jù)治理...

工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要面向于生產(chǎn)制造型企業(yè)，對(duì)其內(nèi)部車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，通過圖表或報(bào)表的樣式進(jìn)行展現(xiàn)，確保了分析和優(yōu)化生產(chǎn)工藝流程所需的透明度。生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)工廠智能化改造的第一步，也是現(xiàn)場生產(chǎn)執(zhí)行層與管理層之間的信息紐帶，能夠?qū)崿F(xiàn)異常數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋、管理推送可視化、現(xiàn)場監(jiān)控遠(yuǎn)程化、過程管控集成實(shí)時(shí)化，**終實(shí)現(xiàn)工廠的數(shù)字化管控！近年來，生產(chǎn)車間無線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)是簡化終端結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)采集終端與主機(jī)之間采用無線通信，以代替復(fù)雜、不靈活的現(xiàn)場布線。該階段數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用更先進(jìn)的模塊式結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同的應(yīng)...

是指對(duì)諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析。[1]數(shù)據(jù)分析離線數(shù)據(jù)分析離線數(shù)據(jù)分析用于較復(fù)雜和耗時(shí)的數(shù)據(jù)分析和處理，一般通常構(gòu)建在云計(jì)算平臺(tái)之上，如開源的HDFS文件系統(tǒng)和MapReduce運(yùn)算框架。Hadoop機(jī)群包含數(shù)百臺(tái)乃至數(shù)千臺(tái)服務(wù)器，存儲(chǔ)了數(shù)PB乃至數(shù)十PB的數(shù)據(jù)，每天運(yùn)行著成千上萬的離線數(shù)據(jù)分析作業(yè)，每個(gè)作業(yè)處理幾百M(fèi)B到幾百TB甚至更多的數(shù)據(jù)，運(yùn)行時(shí)間為幾分鐘、幾小時(shí)、幾天甚至更長。[1]數(shù)據(jù)分析在線數(shù)據(jù)分析在線數(shù)據(jù)分析也稱為聯(lián)機(jī)分析處理，用來處理用戶的在線請(qǐng)求，它對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求比較高（通常不超過若干秒）。與離線數(shù)據(jù)分析相比，在線數(shù)據(jù)分析能夠?qū)?..

一.什么是產(chǎn)品定位通常我們講定位時(shí)，可能涵蓋3種意思。坐標(biāo)，當(dāng)前所處的位置。方向，指想要去的地方。聲明，對(duì)定位的具體描述。在定位前加上“產(chǎn)品”，也有其3種意思。該產(chǎn)品在不同維度中（例如價(jià)格和市場、對(duì)象和業(yè)務(wù)等）的市場位置。確定該產(chǎn)品的發(fā)展方向，以及如何發(fā)展。對(duì)該產(chǎn)品定位的文字描述和解釋。二.為什么做SaaS定位概念弄清楚后，我們來看看為什么要做SaaS產(chǎn)品的定位。認(rèn)清現(xiàn)實(shí)基于現(xiàn)實(shí)考量，清晰認(rèn)識(shí)自己和市場。任何產(chǎn)品都無法滿足所有的人，也不是所有客戶都有利可圖。對(duì)于大多團(tuán)隊(duì)來說，資源永遠(yuǎn)有限且緊張，只有明確方向，才能集中力量辦大事?？傆胁蝗缢说牡胤剑肷婧桶l(fā)展，需要明確自己的強(qiáng)項(xiàng)和優(yōu)...

原則上應(yīng)在每個(gè)CNC數(shù)據(jù)機(jī)床工位加裝視覺圖像識(shí)別系統(tǒng)，在吊鉤上取得在制品放到工位上時(shí)進(jìn)行視覺圖像自動(dòng)識(shí)別，系統(tǒng)識(shí)別后自動(dòng)調(diào)用相關(guān)的加工程序到對(duì)應(yīng)加工設(shè)備，如果考慮每臺(tái)加工設(shè)備都加裝視覺圖像識(shí)別系統(tǒng)成本問題，可以考慮規(guī)劃生產(chǎn)流水線。*在每流水線的特定位置加裝一套識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)識(shí)別在制品后，能夠通過流水線把相應(yīng)在制品指定分配到對(duì)應(yīng)的加工設(shè)備上，這樣亦可進(jìn)行自動(dòng)裝載程序，并且可以做到按CNC工位的繁忙情況智能均衡安排加工設(shè)備的生產(chǎn)任務(wù)，避免加工不同型號(hào)產(chǎn)品時(shí)刀具的反復(fù)切換帶來的時(shí)間成本。數(shù)據(jù)采集的結(jié)果可以用于制定營銷策略、產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務(wù)決策。常州制造業(yè)數(shù)據(jù)采集費(fèi)用 則是更為明智的做法。例如，藍(lán)...

原則上應(yīng)在每個(gè)CNC數(shù)據(jù)機(jī)床工位加裝視覺圖像識(shí)別系統(tǒng)，在吊鉤上取得在制品放到工位上時(shí)進(jìn)行視覺圖像自動(dòng)識(shí)別，系統(tǒng)識(shí)別后自動(dòng)調(diào)用相關(guān)的加工程序到對(duì)應(yīng)加工設(shè)備，如果考慮每臺(tái)加工設(shè)備都加裝視覺圖像識(shí)別系統(tǒng)成本問題，可以考慮規(guī)劃生產(chǎn)流水線。*在每流水線的特定位置加裝一套識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)識(shí)別在制品后，能夠通過流水線把相應(yīng)在制品指定分配到對(duì)應(yīng)的加工設(shè)備上，這樣亦可進(jìn)行自動(dòng)裝載程序，并且可以做到按CNC工位的繁忙情況智能均衡安排加工設(shè)備的生產(chǎn)任務(wù)，避免加工不同型號(hào)產(chǎn)品時(shí)刀具的反復(fù)切換帶來的時(shí)間成本。數(shù)據(jù)采集可以通過智能水務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源的合理分配和利用。杭州智能化數(shù)據(jù)采集訂制價(jià)格 隨著信息化時(shí)代的來臨，...

隨著中國社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展，各行各業(yè)都得到了一定程度的進(jìn)步。進(jìn)入21世紀(jì)以來，大數(shù)據(jù)、人工智能等行業(yè)的飛速發(fā)展，極大的帶動(dòng)全社會(huì)進(jìn)步。但是，在一些傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部，還存在這落后的東西，例如數(shù)據(jù)采集還是沿用傳統(tǒng)的采集方式，大部分借助于人工采集方式，耗時(shí)耗力，亟需改進(jìn)。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，非數(shù)字原生企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的感知和獲取提出了新的要求和挑戰(zhàn)，原有信息化平臺(tái)的數(shù)據(jù)輸出和人工錄入能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了企業(yè)內(nèi)部組織在數(shù)字化下的運(yùn)作需求。企業(yè)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)感知能力，采用現(xiàn)代化手段采集和獲取數(shù)據(jù)，減少人工錄入。和這些內(nèi)容息息相關(guān)的就是數(shù)據(jù)采集，小億***就和大家聊聊關(guān)于數(shù)據(jù)采集。一、什么是數(shù)據(jù)采集？...

也正是堅(jiān)守于此，過去五年，不論是在數(shù)據(jù)采集技術(shù)，還是數(shù)據(jù)治理方案等方面，我們都做了很多的工作，也幫助了很多的客戶。比如我們建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集SDK研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并將SDK全部開源，也維護(hù)著近1500人的開源討論社群，同時(shí)不斷向業(yè)界輸出我們的積累、經(jīng)驗(yàn)和沉淀，讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)不再神秘，更讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)的生態(tài)更好、更健康的向前發(fā)展。二、業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案目前，市面上常見的埋點(diǎn)方式主要有三種：代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)。1.代碼埋點(diǎn)代碼埋點(diǎn)，即客戶端集成SDK，在客戶端啟動(dòng)的時(shí)候初始化SDK，然后在某個(gè)事件（行為）發(fā)生時(shí)，客戶端顯示調(diào)用SDK的接口觸發(fā)相應(yīng)的事件。代碼埋點(diǎn)，是**常見的埋點(diǎn)方...

就是說在你的操作系統(tǒng)開機(jī)的時(shí)候，計(jì)數(shù)器從0開始計(jì)數(shù)，這也是我們從手機(jī)“設(shè)置”里能看到的手機(jī)開機(jī)時(shí)長，因此，用這個(gè)時(shí)間來計(jì)算用戶的App使用時(shí)長，得到的數(shù)據(jù)100%是正確的。挑戰(zhàn)三：退出事件補(bǔ)發(fā)前些年有人提出這個(gè)場景：假如用戶的手機(jī)掉水里了，神策能否采集到退出事件？我的回答是，如果用戶的手機(jī)能從水里拿出來，能正常開機(jī)并正常啟動(dòng)App，那么就可以實(shí)現(xiàn)退出事件補(bǔ)發(fā)。什么叫補(bǔ)發(fā)？因?yàn)橛脩粼谑褂肁pp的時(shí)候，可能會(huì)隨時(shí)退出，針對(duì)此，我們?cè)谟脩魡?dòng)頁面的時(shí)候，完成計(jì)數(shù)，每隔一定時(shí)間記錄一次，如果在用戶下一次啟動(dòng)App的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)間戳還在，但是沒有觸發(fā)啟動(dòng)事件，那么我們就會(huì)立即把上一次的退...

涉及解決方案。為什么使用我們的產(chǎn)品和服務(wù)很重要。涉及價(jià)值或影響。與其他方案有何不同或好在哪。涉及替代品和產(chǎn)品獨(dú)特性。我們把涉及到的要素拿出來看看。客戶理想客戶客戶待完成工作障礙和挑戰(zhàn)競爭有哪些替代品我們解決方案是什么給客戶帶來的價(jià)值我們具有的獨(dú)特性市場選擇什么樣的市場（范圍和類別）推演定位定位的要素知道了，那我們?nèi)绾畏聪蛲茖?dǎo)出定位呢？AprilDunford在《ObviouslyAwesome》書中提供了一個(gè)不錯(cuò)的思路，定位應(yīng)該具備市場競爭力、對(duì)客戶有效，因此定位應(yīng)該從競爭的角度考慮，把差異化的價(jià)值置于產(chǎn)品定位的中心。大多公司在一開始時(shí)，會(huì)把自己的產(chǎn)品定位于***的市場，覺得廣散網(wǎng)，總...

這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)存量改造項(xiàng)目開展時(shí)**先遇到的問題——想要解決“萬國牌”設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，耗時(shí)又費(fèi)力。如果是新建設(shè)的工廠，應(yīng)從**開始的規(guī)劃階段考慮車間、廠級(jí)和跨地域的企業(yè)級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用要求，在沒有歷史包袱的情況下，通過制定標(biāo)準(zhǔn)，綜合評(píng)估現(xiàn)場的電磁環(huán)境抗干擾要求、數(shù)據(jù)帶寬要求、傳輸距離、實(shí)時(shí)性、組網(wǎng)時(shí)支持的設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)量限制、星形或Daisy-Chain網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒑笃跀U(kuò)展性等因素，選擇合適的技術(shù)路線，并設(shè)計(jì)好OT與IT互通的接口，這將**降低數(shù)據(jù)采集的難度和工作量。2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)采集大多數(shù)時(shí)候帶有時(shí)間戳，即數(shù)據(jù)在什么時(shí)刻采集。大量工業(yè)數(shù)據(jù)建模、工業(yè)知識(shí)組件和算法組件，均以時(shí)間序列...

?線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)械數(shù)據(jù)、話音數(shù)據(jù)、社交傳媒數(shù)據(jù)等。?大數(shù)據(jù)的主要來源：1）商貿(mào)數(shù)據(jù)2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)3）傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集1.來源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較小2.構(gòu)造單一3.聯(lián)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)儲(chǔ)藏室大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集1.來源普遍，數(shù)據(jù)量極大2.數(shù)據(jù)種類充沛，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化3.分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的缺乏傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大都使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)庫房即可處置。對(duì)仰賴并行測算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高...

審批的過程中會(huì)涉及到人工審批，人工審批系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)作也主要分為三大模塊：**功能模塊：收集數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)、執(zhí)行人工決策①收集數(shù)據(jù)：收集申請(qǐng)表信息、影像資料、上游審批記錄等；②展示數(shù)據(jù)：收集完數(shù)據(jù)后，通過人工界面展示給信審信人員看；③執(zhí)行人工決策：信審信人員通過展示數(shù)據(jù)作出決策。另外，基于業(yè)務(wù)邏輯，給大家梳理系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)模塊的內(nèi)容。具體包括：自動(dòng)審批、人工審批、進(jìn)件操作、信息查看。①自動(dòng)審批：含括額度審批和借款審批；②人工審批：整個(gè)過程中包括發(fā)起、提交、領(lǐng)單、重審復(fù)議、補(bǔ)件、拒絕、審批通過等操作步驟；③進(jìn)件操作：含括領(lǐng)單、重審復(fù)議、退單、補(bǔ)件、電話核查；④信息查看：含括待辦、待審批、任務(wù)跟...

▲圖2***代離線計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)第二代架構(gòu)從2012～2014年，在承載離線計(jì)算的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展了平臺(tái)能力，支持實(shí)時(shí)計(jì)算的需求，如圖3所示?！鴪D3第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)在***代離線計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)之上，我們?nèi)诤蟂torm和Spark構(gòu)建了第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。主要的演進(jìn)如下。1）集成Spark，離線計(jì)算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒級(jí)/毫秒級(jí)的流式計(jì)算任務(wù)。3）建設(shè)了實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)TDBank，數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)從天級(jí)（T+1）到秒級(jí)的飛躍。4）支持資源和任務(wù)調(diào)度方面，平臺(tái)支持離線與在線混合部署，任務(wù)容器化，資源管理的維度支持CPU、內(nèi)存，以及網(wǎng)絡(luò)與I/O，進(jìn)一步提升了平臺(tái)輕量化、...

數(shù)據(jù)采集通常有兩種解釋：一種是從數(shù)據(jù)源收集、識(shí)別和選取數(shù)據(jù)的過程。另一種是數(shù)字化、電子掃描系統(tǒng)的記錄過程以及內(nèi)容和屬性的編碼過程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括了：可視化的報(bào)表定義、審核關(guān)系的定義、報(bào)表的審批和發(fā)布、數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)評(píng)審、綜合查詢統(tǒng)計(jì)等功能模塊。通過信息采集網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性；實(shí)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)工作管理現(xiàn)代化、程序規(guī)范化、決策科學(xué)化，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集在品質(zhì)過程中的非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，好的數(shù)據(jù)采集方案可把品質(zhì)管理人員從處理數(shù)據(jù)的繁重工作中解放出來，有更多的時(shí)間去解決實(shí)際的品質(zhì)問題，同時(shí)即時(shí)的數(shù)據(jù)采集也使系統(tǒng)真正地...

工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要面向于生產(chǎn)制造型企業(yè)，對(duì)其內(nèi)部車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，通過圖表或報(bào)表的樣式進(jìn)行展現(xiàn)，確保了分析和優(yōu)化生產(chǎn)工藝流程所需的透明度。生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)工廠智能化改造的第一步，也是現(xiàn)場生產(chǎn)執(zhí)行層與管理層之間的信息紐帶，能夠?qū)崿F(xiàn)異常數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋、管理推送可視化、現(xiàn)場監(jiān)控遠(yuǎn)程化、過程管控集成實(shí)時(shí)化，**終實(shí)現(xiàn)工廠的數(shù)字化管控！近年來，生產(chǎn)車間無線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)是簡化終端結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)采集終端與主機(jī)之間采用無線通信，以代替復(fù)雜、不靈活的現(xiàn)場布線。該階段數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用更先進(jìn)的模塊式結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同的應(yīng)...

集成了影像、聲音、文本等多種信息。視頻的獲取方式包括網(wǎng)絡(luò)下載、從VCD或DVD中捕獲、從錄像帶中采集、利用攝像機(jī)拍攝等，以及購買視頻素材、屏幕錄制等。（8）傳感器數(shù)據(jù)采集傳感器是一種檢測裝置，能感受到被檢測的信息，并能將檢測到的信息按一定規(guī)律變換成信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的采集、傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄等要求。信號(hào)類型包括IEPE信號(hào)、電流信號(hào)、電壓信號(hào)、脈沖信號(hào)、I/O信號(hào)、電阻變化信號(hào)等。傳感器數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)是多源、實(shí)時(shí)、時(shí)序化、海量、高噪聲、異構(gòu)、價(jià)值密度低等，數(shù)據(jù)通信和處理難度都較大。（9）工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)是對(duì)工業(yè)機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。在機(jī)器中...

基于特別業(yè)務(wù)場景的需求，在RFID的基礎(chǔ)上發(fā)展出了NFC（NearFieldCommunication，近場通信）。NFC本質(zhì)上與RFID沒有太大區(qū)別，在應(yīng)用上的區(qū)別如下。NFC的距離小于10cm，所以具有很高的安全性，而RFID距離從幾米到幾十米都有。NFC*限于，與現(xiàn)有非接觸智能卡技術(shù)兼容，所以很多的廠商和相關(guān)團(tuán)體都支持NFC。而RFID標(biāo)準(zhǔn)較多，難以統(tǒng)一，只能在特殊行業(yè)有特殊需求的情況下，采用相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。RFID更多地被應(yīng)用在生產(chǎn)、物流、跟蹤、資產(chǎn)管理上，而NFC則在門禁、公交、手機(jī)支付等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。（4）OCR和ICROCR（OpticalCharacterRec...

是構(gòu)建數(shù)據(jù)孿生的關(guān)鍵，而已經(jīng)存在于數(shù)字世界中的那些分散、異構(gòu)信息，可通過“軟感知”能力來利用。目前“軟感知”比較成熟，并隨著數(shù)字原生企業(yè)的崛起而得到了***的應(yīng)用。（1）埋點(diǎn)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語，指的是針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲的相關(guān)技術(shù)。埋點(diǎn)的技術(shù)實(shí)質(zhì)，是**應(yīng)用運(yùn)行過程中的事件，當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲。埋點(diǎn)的主要作用是能夠幫助業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析人員打通固有信息墻，為了解用戶交互行為、擴(kuò)寬用戶信息和前移運(yùn)營機(jī)會(huì)提供數(shù)據(jù)支撐。在產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的初級(jí)階段，業(yè)務(wù)人員通過自有或第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)了解App用戶訪問的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括新增用戶數(shù)、活躍用...

連接和配置：將數(shù)據(jù)采集設(shè)備連接到數(shù)據(jù)源，并進(jìn)行必要的配置和設(shè)置，以確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)時(shí)監(jiān)控：在數(shù)據(jù)采集過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保數(shù)據(jù)采集設(shè)備正常工作，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到適當(dāng)?shù)牡胤剑梢允潜镜卮鎯?chǔ)、云端存儲(chǔ)或數(shù)據(jù)庫等，確保數(shù)據(jù)安全和可訪問性。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，包括去除噪聲、處理缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用：利用采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和應(yīng)用，例如制作報(bào)表、生成圖表、建立模型、進(jìn)行預(yù)測等，以實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)。監(jiān)控和維護(hù)：定期監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行維護(hù)和調(diào)整，以確保...

iOS官方文檔內(nèi)稱作“特定時(shí)間”），系統(tǒng)會(huì)讓此App進(jìn)入“僵尸狀態(tài)”，此時(shí)，App后臺(tái)會(huì)給用戶進(jìn)行推送。在iOS設(shè)備收到App的推送后，會(huì)對(duì)App進(jìn)行初始化，從***個(gè)頁面開始，這個(gè)過程對(duì)于用戶來說是透明的，按照全埋點(diǎn)的采集原理，初始化操作會(huì)觸發(fā)App啟動(dòng)和頁面瀏覽事件，此種場景下的啟動(dòng)我們稱之為“被動(dòng)啟動(dòng)”。正是因此，我們?cè)诖蟾艃赡甓嗟臅r(shí)間里，經(jīng)常聽到客戶抱怨，為什么采集的事件中很多用戶只有「啟動(dòng)」和「頁面瀏覽」而沒有「退出」？這個(gè)問題在當(dāng)時(shí)階段受技術(shù)限制，通常會(huì)被粗略判定為“刷量”。隨著場景越來越多，我們追求***，深入探究，**終得以把這個(gè)問題搞明白。但隨之而來的是，用戶不理解為...

基于通用控制器的設(shè)備接入，完成自動(dòng)化裝備自身數(shù)據(jù)、工藝過程數(shù)據(jù)采集。2.**數(shù)據(jù)采集模塊第二類是**數(shù)據(jù)采集模塊，采集現(xiàn)場對(duì)象的物理信號(hào)，傳感器將物理信號(hào)變換為電信號(hào)后，**數(shù)據(jù)采集模塊通過模擬電路的A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換器或數(shù)字電路將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為可讀的數(shù)字量。例如風(fēng)力發(fā)電機(jī)利用力傳感器實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)混凝土應(yīng)力狀態(tài)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測，為風(fēng)機(jī)混凝土基礎(chǔ)承載力的評(píng)估提供依據(jù)，同時(shí)利用加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，實(shí)時(shí)在線監(jiān)測振動(dòng)狀況并發(fā)送檢測信息，根據(jù)檢測信息有效控制風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，避免由于共振而造成的結(jié)構(gòu)失效，并對(duì)超出幅度閾值的振動(dòng)進(jìn)行安全預(yù)警。將力傳感器和加速度傳感器安裝固定于風(fēng)機(jī)...

我們對(duì)部分**平臺(tái)進(jìn)行參考性的自主研發(fā)，重構(gòu)實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)，同時(shí)對(duì)底層實(shí)時(shí)計(jì)算引擎Storm使用Java進(jìn)行重寫等；第三代是純自主研發(fā)的階段，第三代的**平臺(tái)—高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Angel，是騰訊和北大等高校聯(lián)合研發(fā)，具有完全知識(shí)產(chǎn)權(quán)。我們一直是開源的受益者，從Hadoop到Spark到Storm……我們的發(fā)展離不開社區(qū)，我們?nèi)跣〉臅r(shí)候依賴開源社區(qū)，我們成長后又積極回饋社區(qū)。其實(shí)早在2014年，我們就把騰訊自己的Hive版本進(jìn)行開源，它對(duì)Oracle語法兼容等特性廣受歡迎。我們第三代****的高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Angel在2017年就開源了，2018年還進(jìn)一步捐獻(xiàn)給Linux...