對(duì)事件里的屬性?xún)?nèi)容進(jìn)行二次加工，甚至是修正。一方面保證數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，另一方面保證數(shù)據(jù)的完整性。因?yàn)樯癫呖蛻?hù)大多數(shù)采用私有化部署，神策難以統(tǒng)計(jì)用戶(hù)數(shù)據(jù)丟失率，但是在業(yè)界普遍標(biāo)準(zhǔn)是“App的數(shù)據(jù)丟失率在1%左右，H5和Web的數(shù)據(jù)丟失率在5%左右”，之所以有5倍差異，是因?yàn)镠5的本地緩存是有限的，數(shù)據(jù)上傳失敗就意味著丟失；另外，大多情況下H5在A(yíng)pp中以單頁(yè)面形式存在，H5發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求之后，如果用戶(hù)退出頁(yè)面，其網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求隨之被取消，沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)完全同步，這種情況下數(shù)據(jù)“打通”便朝著更高要求、高標(biāo)準(zhǔn)邁進(jìn)——如何“打通”App與H5降低數(shù)據(jù)丟失率？App采集的事件并非實(shí)時(shí)同步，因?yàn)锳pp內(nèi)事件多、頻率高，每次采集后立即同步會(huì)給服務(wù)器帶來(lái)很大的壓力，所以一般情況下，App內(nèi)會(huì)增加本地緩存，所有采集到的事件先存入本地緩存，達(dá)到一定條件后再進(jìn)行同步。也就是說(shuō)，根據(jù)緩存制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)同步策略。如果按照以上方案，將H5的事件傳給App進(jìn)行二次加工，進(jìn)入App端的本地緩存，走App端事件同步策略，就能**降低H5事件丟失的概率。這是我們?cè)贏(yíng)pp與H5打通的第二版中著重處理的內(nèi)容，在該解決方案中，不管是用戶(hù)標(biāo)識(shí)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，還是數(shù)據(jù)完整性，都能得到解決。數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)社交媒體平臺(tái)獲取用戶(hù)生成的內(nèi)容和互動(dòng)信息。湖州制造業(yè)數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)
組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時(shí)，通過(guò)對(duì)以下問(wèn)題的分析，評(píng)估其有效性：[6]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準(zhǔn)、滯后而導(dǎo)致決策失誤的問(wèn)題；[6]②信息對(duì)持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過(guò)程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過(guò)程中有效運(yùn)用數(shù)據(jù)分析；[6]③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實(shí)和充分，信息渠道是否暢通；[6]④數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍；[6]⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。[6]數(shù)據(jù)分析案例編輯1、沃爾瑪經(jīng)典營(yíng)銷(xiāo)案例：啤酒與尿布“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析**時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷(xiāo)售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。[7]在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買(mǎi)尿布。父親在購(gòu)買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。紹興靠譜的數(shù)據(jù)采集售價(jià)數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害和防治的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
TimeSeriesDataBase，TSDB）專(zhuān)門(mén)從時(shí)間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時(shí)間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力變得吃緊，需要性能更優(yōu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。工業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在很大差別，前者通常是結(jié)構(gòu)化的，而后者以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主?！鴪D3-1時(shí)間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時(shí)性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個(gè)重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個(gè)點(diǎn)。采樣率低的如溫濕度采集，采樣間隔在分鐘級(jí)；采樣率高一些的如振動(dòng)信號(hào)，每秒鐘采集幾萬(wàn)個(gè)點(diǎn)甚至更多，方便后續(xù)信號(hào)分析處理以獲得高階諧波分量。有些大的科學(xué)裝置，例如粒子加速器的束流監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采樣率達(dá)數(shù)兆每秒。采樣率越高意味著單位時(shí)間數(shù)據(jù)量越大，如此大的數(shù)據(jù)量，如果不加處理直接通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云端，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的帶寬要求非常之高，而且如此大的帶寬下，很難保證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃?，可能?huì)產(chǎn)生非常大的傳輸時(shí)延。而部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如設(shè)備故障診斷、多機(jī)器人協(xié)作、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等，由于要求在數(shù)據(jù)采集（感知）、分析、決策執(zhí)行之間，完成快速閉環(huán)。
二是各種網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一后才能實(shí)現(xiàn)設(shè)備系統(tǒng)間的互聯(lián)互通，而多種工業(yè)協(xié)議并存是目前工業(yè)數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀。廣義上，工業(yè)數(shù)據(jù)采集分為工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和工廠(chǎng)外智能產(chǎn)品/移動(dòng)裝備的數(shù)據(jù)采集（工業(yè)數(shù)據(jù)采集并不局限于工廠(chǎng)，工廠(chǎng)之外的智慧樓宇、城市管理、物流運(yùn)輸、智能倉(cāng)儲(chǔ)、橋梁隧道和公共交通等都是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用場(chǎng)景），以及對(duì)ERP、MES、APS等傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。如果按傳輸介質(zhì)劃分，工業(yè)數(shù)據(jù)采集可分為有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。02工業(yè)數(shù)據(jù)采集的特點(diǎn)工業(yè)數(shù)據(jù)采集具有一些鮮明的特征，在面對(duì)具體需求時(shí)，不同場(chǎng)景會(huì)對(duì)技術(shù)選型產(chǎn)生影響，例如設(shè)備的組網(wǎng)方式、數(shù)據(jù)傳輸方式、數(shù)據(jù)本地化處理、數(shù)據(jù)匯聚和管理等。1.多種工業(yè)協(xié)議并存工業(yè)領(lǐng)域使用的通信協(xié)議有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPCUA，以及大量的廠(chǎng)商私有協(xié)議。這種狀況出現(xiàn)，很大程度上是因?yàn)楣I(yè)軟硬件系統(tǒng)存在較強(qiáng)的封閉性和復(fù)雜性。設(shè)想在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，不同廠(chǎng)商生產(chǎn)的設(shè)備，采用不同的工業(yè)協(xié)議，要實(shí)現(xiàn)所有設(shè)備的互聯(lián)，需要對(duì)各種協(xié)議做解析并進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)的實(shí)時(shí)管理。
然后將采集得到的數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)時(shí)或者批量的方式，向后進(jìn)行傳輸；對(duì)于這些傳輸過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，選擇合適的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行ETL和建模，并且根據(jù)后續(xù)的應(yīng)用選擇合適的存儲(chǔ)方案；在數(shù)據(jù)完成建模并且存儲(chǔ)下來(lái)之后，就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘等數(shù)據(jù)應(yīng)用；而這些數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果，一方面，可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化的方式，直接展現(xiàn)，并幫助我們做出各種產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)和商業(yè)等方面的決策；另一方面，這些數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果，也可以直接反饋給產(chǎn)品，以類(lèi)似于「猜你喜歡」的產(chǎn)品形態(tài)，直接作用在產(chǎn)品上。很顯然，在一個(gè)典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用上，數(shù)據(jù)采集是***個(gè)環(huán)節(jié)，是源頭，是一切數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點(diǎn)。如果數(shù)據(jù)采集沒(méi)有做好，影響了整體的數(shù)據(jù)質(zhì)量，那么，在后面環(huán)節(jié)再想進(jìn)行彌補(bǔ)，其代價(jià)會(huì)很大，效果也會(huì)大打折扣。**終的數(shù)據(jù)應(yīng)用，以及基于應(yīng)用得到的決策與反饋的質(zhì)量也必然會(huì)受到影響。從這個(gè)意義上來(lái)講，無(wú)論我們?nèi)绾螐?qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集的重要性，也都不為過(guò)。正是因?yàn)槲覀円庾R(shí)到了數(shù)據(jù)采集的重要性，神策數(shù)據(jù)的愿景隨之誕生，即“幫助中國(guó)三千萬(wàn)企業(yè)重構(gòu)數(shù)據(jù)根基，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)”，希望通過(guò)我們的努力，能夠幫助我們的客戶(hù)和合作伙伴更好、更***地采集數(shù)據(jù)，從而**大化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。通過(guò)數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以識(shí)別和利用新的商機(jī)，發(fā)現(xiàn)潛在的增長(zhǎng)點(diǎn)，并及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略。紹興如何數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)
數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能體育系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練和比賽表現(xiàn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。湖州制造業(yè)數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)
數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭，指導(dǎo)企業(yè)在產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)等多方面決策。本文作者王灼洲從數(shù)據(jù)采集需求出發(fā)，詳細(xì)解讀了如何實(shí)現(xiàn)高效、可用的數(shù)據(jù)采集方案。主要內(nèi)容如下：數(shù)據(jù)采集的定義和重要性業(yè)內(nèi)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方案數(shù)據(jù)采集的原則數(shù)據(jù)采集案例分析一、數(shù)據(jù)采集的定義和重要性所謂數(shù)據(jù)采集，即為了滿(mǎn)足數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘的需要，搜集和獲取各種數(shù)據(jù)的過(guò)程。通常情況下，數(shù)據(jù)采集指的是采集企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，隨著流量紅利的衰退，越來(lái)越多的企業(yè)通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，深度挖掘每一位用戶(hù)的價(jià)值。當(dāng)下流行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)等方法論和實(shí)踐方式，也變得越來(lái)越重要，并且被越來(lái)越多的企業(yè)所接受和采納。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)都要基于數(shù)據(jù)來(lái)做各種決策。數(shù)據(jù)采集，正是它們的基礎(chǔ)和前提條件。數(shù)據(jù)采集，本質(zhì)上是為了數(shù)據(jù)應(yīng)用。如果我們沒(méi)有任何數(shù)據(jù)上的應(yīng)用需求，投入再大的精力，去做好數(shù)據(jù)采集其實(shí)也是沒(méi)有任何意義的。而數(shù)據(jù)應(yīng)用，其實(shí)是一個(gè)比較大的范疇，包含**簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，復(fù)雜的交互式在線(xiàn)分析，當(dāng)下非常熱門(mén)的個(gè)性化推薦等。不管哪一類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用，都可以在大體上分成五個(gè)環(huán)節(jié)，如下圖：在進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候，我們首先要通過(guò)各種方式采集數(shù)據(jù)。湖州制造業(yè)數(shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)