?線上行為數(shù)據(jù)：頁(yè)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(lái)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(lái)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(kù)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(lái)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(kù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的缺乏傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來(lái)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(kù)和并行數(shù)據(jù)庫(kù)房即可處置。對(duì)仰賴并行測(cè)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(kù)技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP學(xué)說，難以確保其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)收集新的方式?系統(tǒng)日志采集方式很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用以系統(tǒng)日志收集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均使用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需要。?網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方法從網(wǎng)站上得到數(shù)據(jù)信息。該方式可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁(yè)中抽取出來(lái)。數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理。衢州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
▲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、敏捷性與靈活性，極大提升了平臺(tái)利用率，降低了成本。第三代架構(gòu)從2015～2019年，在通用大數(shù)據(jù)計(jì)算外，開始支持機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI場(chǎng)景，BigData與AI在平臺(tái)層面逐步融合，如圖4所示。▲圖4第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)在第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上，自主研發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Angel，并以Angel為**構(gòu)建第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)生態(tài)。主要演進(jìn)如下。1）我們與北京大學(xué)合作，自主研發(fā)了高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。該平臺(tái)支持十億至百億維度模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)并行及模型并行，支持在線訓(xùn)練。同時(shí)。廈門定制數(shù)據(jù)采集參考價(jià)數(shù)據(jù)采集的目的是為了獲取準(zhǔn)確、多方面的數(shù)據(jù)，以支持決策制定和問題解決。
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(chǎng)、對(duì)象和業(yè)務(wù)等）的市場(chǎng)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(lái)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(chǎng)。任何產(chǎn)品都無(wú)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(lái)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)勢(shì)。處理階段問題對(duì)于SaaS產(chǎn)品，不同的階段需要解決不同的問題。在初創(chuàng)期，通常沒有或擁有很少的客戶。此時(shí)的定位，是幫助我們?nèi)绾吻腥胧袌?chǎng)，以便能夠存活下去。到發(fā)展期，擁有了一定的客戶基礎(chǔ)。此時(shí)的定位，是通過明確價(jià)值主張來(lái)吸引到更多的目標(biāo)客戶。至擴(kuò)展期，擁有了大量的客戶。此時(shí)的定位，是指導(dǎo)企業(yè)如何進(jìn)行縱向的發(fā)展（提供更***的產(chǎn)品解決方案）和橫向的發(fā)展（在價(jià)值頻段上服務(wù)不同的客戶群體）。錨定內(nèi)外心智是什么很重要。
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(zhǎng)，因此，用這個(gè)時(shí)間來(lái)計(jì)算用戶的App使用時(shí)長(zhǎng)，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(chǎng)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(lái)，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(yè)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)立即把上一次的退出事件補(bǔ)發(fā)。不管是“啟動(dòng)”還是“退出”，都是我們?cè)趯?shí)際數(shù)據(jù)采集與業(yè)務(wù)分析時(shí)的常見場(chǎng)景。神策面對(duì)客戶的每一個(gè)場(chǎng)景、每一個(gè)挑戰(zhàn)都能迎難而上，這是秉承對(duì)客戶負(fù)責(zé)的責(zé)任感，更是神策追求***的表現(xiàn)。作者介紹王灼洲先生是《Android全埋點(diǎn)解決方案》《iOS全埋點(diǎn)解決方案》作者，神策數(shù)據(jù)治理研發(fā)部負(fù)責(zé)人。有10+年Android&iOS相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)***批從事Android研發(fā)工作，開發(fā)和維護(hù)國(guó)內(nèi)***個(gè)商用的開源Android&iOS數(shù)據(jù)埋點(diǎn)SDK。數(shù)據(jù)采集是指收集、記錄和整理各種類型的數(shù)據(jù)以供分析和應(yīng)用的過程。
TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時(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)。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)監(jiān)測(cè)和評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，從而優(yōu)化投資回報(bào)率和資源分配。臺(tái)州工業(yè)數(shù)據(jù)采集訂制價(jià)格
在數(shù)據(jù)采集過程中，需要注意數(shù)據(jù)的來(lái)源、采集方法和采集頻率等因素，以確保數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。衢州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
蘇州飛萊棲提供兼容性強(qiáng)大的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)成效，具體體現(xiàn)在
1.提供了生產(chǎn)線設(shè)備端的交互入口，讓人、機(jī)、料互相交互成為可能。
2.將每臺(tái)設(shè)備的指令直接下達(dá)到具體設(shè)備，操作人員按相關(guān)指令進(jìn)行作業(yè)任務(wù)，減少溝通成本、保障按計(jì)劃有序開展工作。
3.集成監(jiān)控檢測(cè)加工設(shè)備的關(guān)鍵指標(biāo)，避免了質(zhì)量異常的發(fā)生，節(jié)省了返工成本
4.集成了安燈系統(tǒng)，支持在安全、人員、質(zhì)量、響應(yīng)和成本方面的不斷改進(jìn)，減少浪費(fèi)
5.與CNC工位相互結(jié)合，提升了生產(chǎn)數(shù)據(jù)交互的穩(wěn)定性，避免異常的發(fā)生。
6.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)計(jì)劃由系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生，防止遺漏延期，確保計(jì)劃正確執(zhí)行，減輕維修部門主管工作，提高了人員的工作效率；
7.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)有序進(jìn)行，保障了設(shè)備的穩(wěn)定性，降低了生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、降低了設(shè)備維修成本。
8.設(shè)備管理系統(tǒng)OEE的比較大優(yōu)化。時(shí)間稼動(dòng)率（可用率），性能稼動(dòng)率（表現(xiàn)指數(shù)），良品率（質(zhì)量指數(shù)）
9.可視化車間看板。通過多維度的統(tǒng)計(jì)、分析、計(jì)算為管理者提供企業(yè)數(shù)據(jù)的可視化展示，實(shí)現(xiàn)目視化管理，從而降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，提升各個(gè)業(yè)務(wù)部門協(xié)同效率。 衢州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)