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大數(shù)據(jù)敞開了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和運(yùn)用數(shù)據(jù)的時(shí)期，它給技術(shù)和商貿(mào)帶來(lái)了龐大的變化。麥肯錫研究說(shuō)明，在診療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種種類的數(shù)據(jù)中迅速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域早就涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處置和顯現(xiàn)的有力兵器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被用到的信息百分比高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法得到采集。如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早就是...

則是更為明智的做法。例如，藍(lán)湖從**初的設(shè)計(jì)協(xié)作工具切入（Adobe、Sketch的插件），站穩(wěn)腳步后，再逐步地向產(chǎn)品設(shè)計(jì)協(xié)同平臺(tái)發(fā)展（挑戰(zhàn)Adobe、Sketch）。當(dāng)已有類別無(wú)法突出自己的優(yōu)勢(shì)時(shí)，通過(guò)創(chuàng)建新的類別來(lái)定義游戲規(guī)則。例如，企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的SCRM，汽車領(lǐng)域的特斯拉。總結(jié)下來(lái)，我們可以得出3種切入市場(chǎng)的方式。贏得現(xiàn)有市場(chǎng)。贏得現(xiàn)有市場(chǎng)細(xì)分。定義新賽道。但不管哪種切入方式，我們都可以把自己樹立成某一品類中的Top。我們可能并不是某一大品類的頭部，例如CRM領(lǐng)域，但我們可以樹立為**受小客戶歡迎的CRM，**擅長(zhǎng)自動(dòng)化的CRM，或者酒店領(lǐng)域**專業(yè)的CRM，等等。這樣做，既能有...

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。[1]數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。?探索性數(shù)據(jù)分析?定性數(shù)據(jù)分析?離線數(shù)據(jù)分析?在線數(shù)據(jù)分析?識(shí)別需求?收集數(shù)據(jù)?分析數(shù)據(jù)?過(guò)程改進(jìn)7案例數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介編輯數(shù)據(jù)分析指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求便利化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，...

將其儲(chǔ)存為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方法儲(chǔ)存。它贊成圖表、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)聯(lián)系。除了網(wǎng)絡(luò)中涵蓋的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以用到DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)開展處理。?其他數(shù)據(jù)采集方式對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與企業(yè)或研究部門協(xié)作，采用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方法收集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)也許有些小的公司無(wú)法自己迅速的得到自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來(lái)搜集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯流全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)...

運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析人員等非技術(shù)人員均可埋點(diǎn)。缺點(diǎn)：由于可視化埋點(diǎn)是依賴于全埋點(diǎn)，因此他天然繼承了全埋點(diǎn)的缺點(diǎn)，比如兼容性問(wèn)題、無(wú)法采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題。那么，埋點(diǎn)方案未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)是什么呢？我理解，未來(lái)會(huì)逐步向場(chǎng)景化、行業(yè)化、智能化方向發(fā)展，比如如何通過(guò)可視化的方式，給事件添加動(dòng)態(tài)屬性，類似于可視化動(dòng)態(tài)屬性關(guān)聯(lián)。三、數(shù)據(jù)采集的原則面對(duì)這么多的數(shù)據(jù)采集方案，我們究竟該如何選擇呢？神策這5年來(lái)，已累計(jì)服務(wù)1500+家企業(yè)客戶，通過(guò)深度服務(wù)客戶，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)目前并沒(méi)有一種非常完美的埋點(diǎn)方案能夠適應(yīng)所有的場(chǎng)景。不同的埋點(diǎn)方案，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，都有他適應(yīng)的場(chǎng)景和不適應(yīng)的場(chǎng)景。面對(duì)這么多的埋點(diǎn)...

是指對(duì)諸如詞語(yǔ)、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說(shuō)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(wàn)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(zhǎng)。[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(lái)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(guò)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)?..

關(guān)于作者：胡典鋼，***工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)**，順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)負(fù)責(zé)人，兼任順豐集團(tuán)職業(yè)發(fā)展評(píng)審委員和ZETA聯(lián)盟工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)顧問(wèn)，負(fù)責(zé)順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域從業(yè)10余年，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。歷任NI公司應(yīng)用工程師、高級(jí)應(yīng)用工程師、大區(qū)銷售經(jīng)理，兼任GSDZone社區(qū)專欄作者和海南大學(xué)校外**，NI（中國(guó)）**認(rèn)證雙架構(gòu)師——LabVIEW架構(gòu)師和TestStand架構(gòu)師，主導(dǎo)大型工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開發(fā)工作。2016年受邀撰寫專著《TestStand工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試管理》，廣受業(yè)界好評(píng)，多次重印。本文摘編自《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技...

將其儲(chǔ)存為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方法儲(chǔ)存。它贊同圖表、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)聯(lián)系。除了網(wǎng)絡(luò)中涵蓋的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以采用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)展開處理。?其他數(shù)據(jù)采集方式對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與企業(yè)或研究部門協(xié)作，用到特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方法收集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)或許有些小的公司無(wú)法自己迅速的得到自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來(lái)采集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯流全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)...

對(duì)事件里的屬性內(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)樯癫呖蛻舸蠖鄶?shù)采用私有化部署，神策難以統(tǒng)計(jì)用戶數(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App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...

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(zhǎng)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(yǔ)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...

將其儲(chǔ)存為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方法儲(chǔ)存。它贊同圖表、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)聯(lián)系。除了網(wǎng)絡(luò)中涵蓋的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以采用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)展開處理。?其他數(shù)據(jù)采集方式對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與企業(yè)或研究部門協(xié)作，用到特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方法收集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)或許有些小的公司無(wú)法自己迅速的得到自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來(lái)采集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯流全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)...

是指H5集成JavaScript數(shù)據(jù)采集SDK后，H5觸發(fā)的事件不直接同步給服務(wù)端，而是先發(fā)給App端的數(shù)據(jù)采集SDK，經(jīng)App端數(shù)據(jù)采集SDK二次加工處理后入本地緩存再進(jìn)行同步。App為什么要與H5打通呢？主要是從以下幾個(gè)角度考慮。1.數(shù)據(jù)丟失率在業(yè)界，App端采集數(shù)據(jù)的丟失率一般在1%左右，而H5采集數(shù)據(jù)的丟失率一般在5%左右（主要是因?yàn)榫彺?、網(wǎng)絡(luò)或切換頁(yè)面等原因）。因此，如果App與H5打通，H5觸發(fā)的所有事件都可以先發(fā)給App端數(shù)據(jù)采集SDK，經(jīng)過(guò)App端二次加工處理后并入本地緩存，在符合特定策略之后再進(jìn)行同步數(shù)據(jù)，即可把數(shù)據(jù)丟失率由5%降到1%左右。2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性眾所周知，H...

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...

是指對(duì)諸如詞語(yǔ)、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說(shuō)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(wàn)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(zhǎng)。[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(lái)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(guò)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)?..

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(zhǎng)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(yǔ)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...

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(lái)源非常多樣，來(lái)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(shuō)的工業(yè)數(shù)據(jù)采集。作者：胡典鋼來(lái)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(guò)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(lái)自加裝的物理傳感器，也可能來(lái)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...

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(yè)面開始，這個(gè)過(guò)程對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)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(yè)面瀏覽事件，此種場(chǎng)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(yè)面瀏覽」而沒(méi)有「退出」？這個(gè)問(wèn)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(chǎng)景越來(lái)越多，我們追求***，深入探究，**終得以把這個(gè)問(wèn)題搞明白。但隨之而來(lái)的是，用戶不理解為...

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(shuō)，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)...

這種情況作決定的依據(jù)是，考慮以后可能會(huì)出現(xiàn)功能改動(dòng)，勢(shì)必會(huì)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)造成影響，選擇受變動(dòng)影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結(jié)束，進(jìn)入測(cè)試、調(diào)試階段4）交付使用接口對(duì)接方式的數(shù)據(jù)可靠性較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況，且都是客戶業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要的有價(jià)值的數(shù)據(jù)；同時(shí)數(shù)據(jù)是通過(guò)接口實(shí)時(shí)傳遞過(guò)來(lái)，完全滿足了大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求。但是接口對(duì)接方式需花費(fèi)大量人力和時(shí)間協(xié)調(diào)各個(gè)軟件廠商做數(shù)據(jù)接口對(duì)接；同時(shí)其擴(kuò)展性不高，比如：由于業(yè)務(wù)需要各軟件系統(tǒng)開發(fā)出新的業(yè)務(wù)模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)接口也需要做相應(yīng)的修改和變動(dòng)，甚至要**以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量很大且耗時(shí)長(zhǎng)。2、開放數(shù)據(jù)...

作者：陸興海彭華盛編著來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）人們對(duì)新事物的認(rèn)知過(guò)程總是螺旋式迭代演進(jìn)的，對(duì)于智能運(yùn)維也是如此，智能運(yùn)維是運(yùn)維發(fā)展的方向，而且是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程—從經(jīng)驗(yàn)主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，再回歸到業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程。從2016年對(duì)于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實(shí)踐，到2020年，在筆者參加的智能運(yùn)維國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)編寫組會(huì)議上，行業(yè)內(nèi)達(dá)成了高度的、更加面向現(xiàn)實(shí)的共識(shí)：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以場(chǎng)景為導(dǎo)向、以算法為支撐，如圖2-1所示?！鴪D2-1行業(yè)對(duì)智能運(yùn)維發(fā)展演進(jìn)的理解智能運(yùn)維一定來(lái)源于非常好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)，如果沒(méi)有明確的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，或者需求，或者功能方面的落腳點(diǎn)，所...

Roblox龐大的用戶基礎(chǔ)不*可能產(chǎn)生眾多的VR游戲，也使Roblox有可能成為虛擬現(xiàn)實(shí)社交平臺(tái)。當(dāng)前，在這兩個(gè)重要的新商業(yè)模式基礎(chǔ)上，游戲的會(huì)員體系、榮譽(yù)體系、群組體系都在游戲中得到了重新建設(shè)。這些方面與傳統(tǒng)游戲的競(jìng)爭(zhēng)格斗屬性完全不同，甚至和之前的《第二人生》游戲純粹的構(gòu)建也不同，趣味性更強(qiáng)一些。所以，回到我們從元宇宙角度對(duì)Roblox的審視來(lái)看，它確實(shí)是一個(gè)向3D社交網(wǎng)絡(luò)升級(jí)的游戲形態(tài)，同時(shí)伴隨著游戲引擎和編輯器的同時(shí)升級(jí)，并且內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)在“虛擬+現(xiàn)實(shí)”的推動(dòng)下比之前的3D社區(qū)更加立體和豐富。這一切帶來(lái)了超越游戲本身的元宇宙體驗(yàn)。這也解釋了元宇宙是一個(gè)起源于游戲，但是完全超越游戲...

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)器中有很多特定功能的元器件（閥門、開關(guān)、壓力計(jì)、攝像頭等），這些元器件接受工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)的命令開、關(guān)或上報(bào)數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)能夠采集、存儲(chǔ)、加工、傳輸數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備目前應(yīng)用在很多行業(yè)，有聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，也有未聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集應(yīng)用范圍，例如可編程邏輯控制器（PLC）現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控、數(shù)控設(shè)備故障診斷與檢測(cè)、給他使用設(shè)備等大型工控設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控等。2、基于數(shù)字世界的“軟感知”能力物理世界的“硬感知”是將物理對(duì)象構(gòu)建到數(shù)字世界中的主要通道，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(guò)“軟感知”能力來(lái)利用。目...

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)...

（1）條形碼與二維碼條形碼或者條碼是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符，通常一維條形碼所能表示的字符集不過(guò)10個(gè)數(shù)字、26個(gè)英文字母及一些特殊字符，條碼字符集所能表示的字符個(gè)數(shù)high多為128個(gè)ASCII字符，信息量非常有限。二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面上分布的黑白相間的圖形，用來(lái)記錄數(shù)據(jù)符號(hào)信息。二維碼擁有龐大的信息攜帶量，能夠把使用一維條碼時(shí)存儲(chǔ)于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息包含在條碼中，可以直接閱讀條碼得到相應(yīng)的信息，并且二維碼還有錯(cuò)誤修正及防偽功能，增加了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)采集是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分，可以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新...

***這個(gè)數(shù)字已經(jīng)超過(guò)100萬(wàn)）。但社區(qū)規(guī)模小使Baszucki和Cassel能及時(shí)反饋用戶問(wèn)題。不久后，他們發(fā)布了RobloxStudio——一款讓Roblox用戶能夠創(chuàng)建游戲和模擬器的應(yīng)用程序。Roblox在這個(gè)平臺(tái)式運(yùn)作模式的帶動(dòng)下開始了真正的爆發(fā)式發(fā)展。到2012年，Roblox每月有超過(guò)700萬(wàn)**訪問(wèn)者，是**受歡迎的兒童娛樂(lè)網(wǎng)站之一。根據(jù)comScore的數(shù)據(jù)，歐美6到12歲的孩子在Roblox上花費(fèi)的時(shí)間比在任何其他網(wǎng)站上的都多。它也是除了谷歌之外歐美青少年瀏覽次數(shù)**多的網(wǎng)站。Roblox目前的月活已經(jīng)超過(guò)1億，這說(shuō)明它已經(jīng)成為世界性的下一代游戲社區(qū)。：源自元宇宙商業(yè)...

模糊和不確定會(huì)讓客戶遠(yuǎn)離，會(huì)讓團(tuán)隊(duì)混亂。明確傳達(dá)是什么，可以有效吸引和增進(jìn)目標(biāo)客戶了解的可能。定位可以明確產(chǎn)品一個(gè)階段的方向和邊界，也明確的團(tuán)隊(duì)努力的方向和工作內(nèi)容，正所謂團(tuán)隊(duì)一心，其利斷金。三.SaaS定位的價(jià)值基于上面的為什么，也從另外一面反映出了SaaS定位的價(jià)值。主要可以分為以下4個(gè)方面。打造：定位與團(tuán)隊(duì)。產(chǎn)品和開發(fā)團(tuán)隊(duì)知道力往哪里使，明確方向和邊界，有所為，有所不為，而不是東一榔頭，西一棒槌。市場(chǎng)和銷售團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一聲音，減少不一致和混亂，提高潛在客戶轉(zhuǎn)化率。宣傳：定位與客戶。向關(guān)心產(chǎn)品價(jià)值的人群傳遞契合的點(diǎn)是高效且聰明的方式，宣傳的同時(shí)也回答了客戶為什么購(gòu)買我們產(chǎn)品而不是其他廠商...

這種情況作決定的依據(jù)是，考慮以后可能會(huì)出現(xiàn)功能改動(dòng)，勢(shì)必會(huì)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)造成影響，選擇受變動(dòng)影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結(jié)束，進(jìn)入測(cè)試、調(diào)試階段4）交付使用接口對(duì)接方式的數(shù)據(jù)可靠性較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況，且都是客戶業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要的有價(jià)值的數(shù)據(jù)；同時(shí)數(shù)據(jù)是通過(guò)接口實(shí)時(shí)傳遞過(guò)來(lái)，完全滿足了大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求。但是接口對(duì)接方式需花費(fèi)大量人力和時(shí)間協(xié)調(diào)各個(gè)軟件廠商做數(shù)據(jù)接口對(duì)接；同時(shí)其擴(kuò)展性不高，比如：由于業(yè)務(wù)需要各軟件系統(tǒng)開發(fā)出新的業(yè)務(wù)模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)接口也需要做相應(yīng)的修改和變動(dòng)，甚至要**以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量很大且耗時(shí)長(zhǎng)。2、開放數(shù)據(jù)...

運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析人員等非技術(shù)人員均可埋點(diǎn)。缺點(diǎn)：由于可視化埋點(diǎn)是依賴于全埋點(diǎn)，因此他天然繼承了全埋點(diǎn)的缺點(diǎn)，比如兼容性問(wèn)題、無(wú)法采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題。那么，埋點(diǎn)方案未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)是什么呢？我理解，未來(lái)會(huì)逐步向場(chǎng)景化、行業(yè)化、智能化方向發(fā)展，比如如何通過(guò)可視化的方式，給事件添加動(dòng)態(tài)屬性，類似于可視化動(dòng)態(tài)屬性關(guān)聯(lián)。三、數(shù)據(jù)采集的原則面對(duì)這么多的數(shù)據(jù)采集方案，我們究竟該如何選擇呢？神策這5年來(lái)，已累計(jì)服務(wù)1500+家企業(yè)客戶，通過(guò)深度服務(wù)客戶，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)目前并沒(méi)有一種非常完美的埋點(diǎn)方案能夠適應(yīng)所有的場(chǎng)景。不同的埋點(diǎn)方案，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，都有他適應(yīng)的場(chǎng)景和不適應(yīng)的場(chǎng)景。面對(duì)這么多的埋點(diǎn)...

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(kù)的建立、數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)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(wèn)題。上述問(wèn)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(wèn)題，減少不必要的坑，做好運(yùn)維數(shù)據(jù)治理...

[6]數(shù)據(jù)分析識(shí)別需求識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標(biāo)。識(shí)別信息需求是管理者的職責(zé)管理者應(yīng)根據(jù)決策和過(guò)程控制的需求，提出對(duì)信息的需求。就過(guò)程控制而言，管理者應(yīng)識(shí)別需求要利用那些信息支持評(píng)審過(guò)程輸入、過(guò)程輸出、資源配置的合理性、過(guò)程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過(guò)程異常變異的發(fā)現(xiàn)。[6]數(shù)據(jù)分析收集數(shù)據(jù)有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效的基礎(chǔ)。組織需要對(duì)收集數(shù)數(shù)據(jù)分析示意圖據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進(jìn)行策劃。策劃時(shí)應(yīng)考慮：[6]①將識(shí)別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評(píng)價(jià)供方時(shí)，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過(guò)程能力、測(cè)量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù)；[6]②明確由...