大数据敞开了一个大规模生产、分享和运用数据的时期,它给技术和商贸带来了庞大的变化。麦肯锡研究说明,在诊疗、零售和制造业领域,大数据每年可以提高劳动生产率。大数据技术,就是从各种种类的数据中迅速获取有价值信息的技术。大数据领域早就涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处置和显现的有力兵器。大数据关键技术大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。然而调查显示,未被用到的信息百分比高达,很大程度都是由于高价值的信息无法得到采集。如何从大数据中收集出有用的信息早就是...
则是更为明智的做法。例如,蓝湖从**初的设计协作工具切入(Adobe、Sketch的插件),站稳脚步后,再逐步地向产品设计协同平台发展(挑战Adobe、Sketch)。当已有类别无法突出自己的优势时,通过创建新的类别来定义游戏规则。例如,企业服务领域的SCRM,汽车领域的特斯拉。总结下来,我们可以得出3种切入市场的方式。赢得现有市场。赢得现有市场细分。定义新赛道。但不管哪种切入方式,我们都可以把自己树立成某一品类中的Top。我们可能并不是某一大品类的头部,例如CRM领域,但我们可以树立为**受小客户欢迎的CRM,**擅长自动化的CRM,或者酒店领域**专业的CRM,等等。这样做,既能有...
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。[1]数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。?探索性数据分析?定性数据分析?离线数据分析?在线数据分析?识别需求?收集数据?分析数据?过程改进7案例数据分析简介编辑数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求便利化地开发数据的功能,...
将其储存为统一的本地数据文件,并以结构化的方法储存。它赞成图表、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动联系。除了网络中涵盖的内容之外,对于网络流量的采集可以用到DPI或DFI等带宽管理技术开展处理。?其他数据采集方式对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据,可以通过与企业或研究部门协作,采用特定系统接口等相关方法收集数据。大数据采集平台也许有些小的公司无法自己迅速的得到自己的所需的数据,这就需到了第三方的数据供给或平台来搜集数据。在这里,为大家介绍一款大数据采集平台——观向数据,观向数据是一款针对品牌商、零售商的线上运营数据分析系统,汇流全网多平台、多维度数据...
运营人员、数据分析人员等非技术人员均可埋点。缺点:由于可视化埋点是依赖于全埋点,因此他天然继承了全埋点的缺点,比如兼容性问题、无法采集和业务相关的数据问题。那么,埋点方案未来发展的趋势是什么呢?我理解,未来会逐步向场景化、行业化、智能化方向发展,比如如何通过可视化的方式,给事件添加动态属性,类似于可视化动态属性关联。三、数据采集的原则面对这么多的数据采集方案,我们究竟该如何选择呢?神策这5年来,已累计服务1500+家企业客户,通过深度服务客户,我们发现其实目前并没有一种非常完美的埋点方案能够适应所有的场景。不同的埋点方案,它们各有优缺点,都有他适应的场景和不适应的场景。面对这么多的埋点...
是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。[1]数据分析离线数据分析离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理,一般通常构建在云计算平台之上,如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器,存储了数PB乃至数十PB的数据,每天运行着成千上万的离线数据分析作业,每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据,运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。[1]数据分析在线数据分析在线数据分析也称为联机分析处理,用来处理用户的在线请求,它对响应时间的要求比较高(通常不超过若干秒)。与离线数据分析相比,在线数据分析能够实...
关于作者:胡典钢,***工业物联网**,顺丰物联网平台负责人,兼任顺丰集团职业发展评审委员和ZETA联盟工业物联网高级顾问,负责顺丰物联网平台建设及产品化工作。在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年,有丰富的实践经验。历任NI公司应用工程师、高级应用工程师、大区销售经理,兼任GSDZone社区专栏作者和海南大学校外**,NI(中国)**认证双架构师——LabVIEW架构师和TestStand架构师,主导大型工业自动化测试控制和工业物联网项目的开发工作。2016年受邀撰写专著《TestStand工业自动化测试管理》,广受业界好评,多次重印。本文摘编自《工业物联网:平台架构、关键技...
将其储存为统一的本地数据文件,并以结构化的方法储存。它赞同图表、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动联系。除了网络中涵盖的内容之外,对于网络流量的采集可以采用DPI或DFI等带宽管理技术展开处理。?其他数据采集方式对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据,可以通过与企业或研究部门协作,用到特定系统接口等相关方法收集数据。大数据采集平台或许有些小的公司无法自己迅速的得到自己的所需的数据,这就需到了第三方的数据供给或平台来采集数据。在这里,为大家介绍一款大数据采集平台——观向数据,观向数据是一款针对品牌商、零售商的线上运营数据分析系统,汇流全网多平台、多维度数据...
对事件里的属性内容进行二次加工,甚至是修正。一方面保证数据采集的准确性,另一方面保证数据的完整性。因为神策客户大多数采用私有化部署,神策难以统计用户数据丢失率,但是在业界普遍标准是“App的数据丢失率在1%左右,H5和Web的数据丢失率在5%左右”,之所以有5倍差异,是因为H5的本地缓存是有限的,数据上传失败就意味着丢失;另外,大多情况下H5在App中以单页面形式存在,H5发送网络请求之后,如果用户退出页面,其网络请求随之被取消,没有办法实现完全同步,这种情况下数据“打通”便朝着更高要求、高标准迈进——如何“打通”App与H5降低数据丢失率?App采集的事件并非实时同步,因为App内事...
我们对部分**平台进行参考性的自主研发,重构实时采集系统,同时对底层实时计算引擎Storm使用Java进行重写等;第三代是纯自主研发的阶段,第三代的**平台—高性能分布式机器学习平台Angel,是腾讯和北大等高校联合研发,具有完全知识产权。我们一直是开源的受益者,从Hadoop到Spark到Storm……我们的发展离不开社区,我们弱小的时候依赖开源社区,我们成长后又积极回馈社区。其实早在2014年,我们就把腾讯自己的Hive版本进行开源,它对Oracle语法兼容等特性广受欢迎。我们第三代****的高性能分布式机器学习平台Angel在2017年就开源了,2018年还进一步捐献给Linux...
将其储存为统一的本地数据文件,并以结构化的方法储存。它赞同图表、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动联系。除了网络中涵盖的内容之外,对于网络流量的采集可以采用DPI或DFI等带宽管理技术展开处理。?其他数据采集方式对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据,可以通过与企业或研究部门协作,用到特定系统接口等相关方法收集数据。大数据采集平台或许有些小的公司无法自己迅速的得到自己的所需的数据,这就需到了第三方的数据供给或平台来采集数据。在这里,为大家介绍一款大数据采集平台——观向数据,观向数据是一款针对品牌商、零售商的线上运营数据分析系统,汇流全网多平台、多维度数据...
是指H5集成JavaScript数据采集SDK后,H5触发的事件不直接同步给服务端,而是先发给App端的数据采集SDK,经App端数据采集SDK二次加工处理后入本地缓存再进行同步。App为什么要与H5打通呢?主要是从以下几个角度考虑。1.数据丢失率在业界,App端采集数据的丢失率一般在1%左右,而H5采集数据的丢失率一般在5%左右(主要是因为缓存、网络或切换页面等原因)。因此,如果App与H5打通,H5触发的所有事件都可以先发给App端数据采集SDK,经过App端二次加工处理后并入本地缓存,在符合特定策略之后再进行同步数据,即可把数据丢失率由5%降到1%左右。2.数据准确性众所周知,H...
数据采集是数据应用的源头,指导企业在产品、运营和业务等多方面决策。本文作者王灼洲从数据采集需求出发,详细解读了如何实现高效、可用的数据采集方案。主要内容如下:数据采集的定义和重要性业内常见的数据采集方案数据采集的原则数据采集案例分析一、数据采集的定义和重要性所谓数据采集,即为了满足数据统计、分析和挖掘的需要,搜集和获取各种数据的过程。通常情况下,数据采集指的是采集企业内部的数据。在当前互联网领域,随着流量红利的衰退,越来越多的企业通过精细化运营,深度挖掘每一位用户的价值。当下流行的数据驱动、精细化运营等方法论和实践方式,也变得越来越重要,并且被越来越多的企业所接受和采纳。而数据驱动、精...
是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。[1]数据分析离线数据分析离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理,一般通常构建在云计算平台之上,如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器,存储了数PB乃至数十PB的数据,每天运行着成千上万的离线数据分析作业,每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据,运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。[1]数据分析在线数据分析在线数据分析也称为联机分析处理,用来处理用户的在线请求,它对响应时间的要求比较高(通常不超过若干秒)。与离线数据分析相比,在线数据分析能够实...
我们对部分**平台进行参考性的自主研发,重构实时采集系统,同时对底层实时计算引擎Storm使用Java进行重写等;第三代是纯自主研发的阶段,第三代的**平台—高性能分布式机器学习平台Angel,是腾讯和北大等高校联合研发,具有完全知识产权。我们一直是开源的受益者,从Hadoop到Spark到Storm……我们的发展离不开社区,我们弱小的时候依赖开源社区,我们成长后又积极回馈社区。其实早在2014年,我们就把腾讯自己的Hive版本进行开源,它对Oracle语法兼容等特性广受欢迎。我们第三代****的高性能分布式机器学习平台Angel在2017年就开源了,2018年还进一步捐献给Linux...
导读:工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁,是数据的***入口。现实情况下,由于感知层数据来源非常多样,来自各种多源异构设备和系统,因此如何从这些设备和系统中获取数据,是工业物联网面临的***道门槛。在工业领域,感知即通常所说的工业数据采集。作者:胡典钢来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01工业数据采集的范围工业数据采集利用泛在感知技术对多源异构设备和系统、环境、人员等一切要素信息进行采集,并通过一定的接口与协议对采集的数据进行解析。信息可能来自加装的物理传感器,也可能来自装备与系统本身。《智能制造工程实施指南(2016—2020)》将智能传感与控制装备作为关键技术装...
iOS官方文档内称作“特定时间”),系统会让此App进入“僵尸状态”,此时,App后台会给用户进行推送。在iOS设备收到App的推送后,会对App进行初始化,从***个页面开始,这个过程对于用户来说是透明的,按照全埋点的采集原理,初始化操作会触发App启动和页面浏览事件,此种场景下的启动我们称之为“被动启动”。正是因此,我们在大概两年多的时间里,经常听到客户抱怨,为什么采集的事件中很多用户只有「启动」和「页面浏览」而没有「退出」?这个问题在当时阶段受技术限制,通常会被粗略判定为“刷量”。随着场景越来越多,我们追求***,深入探究,**终得以把这个问题搞明白。但随之而来的是,用户不理解为...
一.什么是产品定位通常我们讲定位时,可能涵盖3种意思。坐标,当前所处的位置。方向,指想要去的地方。声明,对定位的具体描述。在定位前加上“产品”,也有其3种意思。该产品在不同维度中(例如价格和市场、对象和业务等)的市场位置。确定该产品的发展方向,以及如何发展。对该产品定位的文字描述和解释。二.为什么做SaaS定位概念弄清楚后,我们来看看为什么要做SaaS产品的定位。认清现实基于现实考量,清晰认识自己和市场。任何产品都无法满足所有的人,也不是所有客户都有利可图。对于大多团队来说,资源永远有限且紧张,只有明确方向,才能集中力量办大事。总有不如他人的地方,要想生存和发展,需要明确自己的强项和优...
这种情况作决定的依据是,考虑以后可能会出现功能改动,势必会对现有系统造成影响,选择受变动影响比较小的方案。2)确定方案,编码3)编码结束,进入测试、调试阶段4)交付使用接口对接方式的数据可靠性较高,一般不存在数据重复的情况,且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据;同时数据是通过接口实时传递过来,完全满足了大数据平台对于实时性的要求。但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接;同时其扩展性不高,比如:由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块,其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动,甚至要**以前的所有数据接口编码,工作量很大且耗时长。2、开放数据...
作者:陆兴海彭华盛编著来源:大数据DT(ID:hzdashuju)人们对新事物的认知过程总是螺旋式迭代演进的,对于智能运维也是如此,智能运维是运维发展的方向,而且是一个长期的过程—从经验主义到数据驱动,再回归到业务驱动的过程。从2016年对于Gartner的概念的理解,到之后每一年不断的探索与实践,到2020年,在笔者参加的智能运维国家标准编写组会议上,行业内达成了高度的、更加面向现实的共识:以数据为基础、以场景为导向、以算法为支撑,如图2-1所示。▲图2-1行业对智能运维发展演进的理解智能运维一定来源于非常好的数据基础,同时,如果没有明确的业务场景,或者需求,或者功能方面的落脚点,所...
Roblox庞大的用户基础不*可能产生众多的VR游戏,也使Roblox有可能成为虚拟现实社交平台。当前,在这两个重要的新商业模式基础上,游戏的会员体系、荣誉体系、群组体系都在游戏中得到了重新建设。这些方面与传统游戏的竞争格斗属性完全不同,甚至和之前的《第二人生》游戏纯粹的构建也不同,趣味性更强一些。所以,回到我们从元宇宙角度对Roblox的审视来看,它确实是一个向3D社交网络升级的游戏形态,同时伴随着游戏引擎和编辑器的同时升级,并且内部生态系统在“虚拟+现实”的推动下比之前的3D社区更加立体和丰富。这一切带来了超越游戏本身的元宇宙体验。这也解释了元宇宙是一个起源于游戏,但是完全超越游戏...
9)工业设备数据采集工业设备数据是对工业机器设备产生数据的统称。在机器中有很多特定功能的元器件(阀门、开关、压力计、摄像头等),这些元器件接受工业设备和系统的命令开、关或上报数据。工业设备和系统能够采集、存储、加工、传输数据。工业设备目前应用在很多行业,有联网设备,也有未联网设备。工业设备数据采集应用范围,例如可编程逻辑控制器(PLC)现场监控、数控设备故障诊断与检测、给他使用设备等大型工控设备的远程监控等。2、基于数字世界的“软感知”能力物理世界的“硬感知”是将物理对象构建到数字世界中的主要通道,是构建数据孪生的关键,而已经存在于数字世界中的那些分散、异构信息,可通过“软感知”能力来利用。目...
苏州飞莱栖提供兼容性强大的生产数据采集系统工厂生产数据采集系统成效,具体体现在 1.提供了生产线设备端的交互入口,让人、机、料互相交互成为可能。 2.将每台设备的指令直接下达到具体设备,操作人员按相关指令进行作业任务,减少沟通成本、保障按计划有序开展工作。 3.集成监控检测加工设备的关键指标,避免了质量异常的发生,节省了返工成本 4.集成了安灯系统,支持在安全、人员、质量、响应和成本方面的不断改进,减少浪费 5.与CNC工位相互结合,提升了生产数据交互的稳定性,避免异常的发生。 6.设备日常维护作业计划由系统自动产生,防止遗漏延期,确保计划正确执...
(1)条形码与二维码条形码或者条码是将宽度不等的多个黑条和空白,按一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符,通常一维条形码所能表示的字符集不过10个数字、26个英文字母及一些特殊字符,条码字符集所能表示的字符个数high多为128个ASCII字符,信息量非常有限。二维码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面上分布的黑白相间的图形,用来记录数据符号信息。二维码拥有庞大的信息携带量,能够把使用一维条码时存储于后台数据库中的信息包含在条码中,可以直接阅读条码得到相应的信息,并且二维码还有错误修正及防伪功能,增加了数据的安全性。数据采集是企业数字化转型的重要组成部分,可以提高企业的竞争力和创新...
***这个数字已经超过100万)。但社区规模小使Baszucki和Cassel能及时反馈用户问题。不久后,他们发布了RobloxStudio——一款让Roblox用户能够创建游戏和模拟器的应用程序。Roblox在这个平台式运作模式的带动下开始了真正的爆发式发展。到2012年,Roblox每月有超过700万**访问者,是**受欢迎的儿童娱乐网站之一。根据comScore的数据,欧美6到12岁的孩子在Roblox上花费的时间比在任何其他网站上的都多。它也是除了谷歌之外欧美青少年浏览次数**多的网站。Roblox目前的月活已经超过1亿,这说明它已经成为世界性的下一代游戏社区。:源自元宇宙商业...
模糊和不确定会让客户远离,会让团队混乱。明确传达是什么,可以有效吸引和增进目标客户了解的可能。定位可以明确产品一个阶段的方向和边界,也明确的团队努力的方向和工作内容,正所谓团队一心,其利断金。三.SaaS定位的价值基于上面的为什么,也从另外一面反映出了SaaS定位的价值。主要可以分为以下4个方面。打造:定位与团队。产品和开发团队知道力往哪里使,明确方向和边界,有所为,有所不为,而不是东一榔头,西一棒槌。市场和销售团队统一声音,减少不一致和混乱,提高潜在客户转化率。宣传:定位与客户。向关心产品价值的人群传递契合的点是高效且聪明的方式,宣传的同时也回答了客户为什么购买我们产品而不是其他厂商...
这种情况作决定的依据是,考虑以后可能会出现功能改动,势必会对现有系统造成影响,选择受变动影响比较小的方案。2)确定方案,编码3)编码结束,进入测试、调试阶段4)交付使用接口对接方式的数据可靠性较高,一般不存在数据重复的情况,且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据;同时数据是通过接口实时传递过来,完全满足了大数据平台对于实时性的要求。但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接;同时其扩展性不高,比如:由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块,其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动,甚至要**以前的所有数据接口编码,工作量很大且耗时长。2、开放数据...
运营人员、数据分析人员等非技术人员均可埋点。缺点:由于可视化埋点是依赖于全埋点,因此他天然继承了全埋点的缺点,比如兼容性问题、无法采集和业务相关的数据问题。那么,埋点方案未来发展的趋势是什么呢?我理解,未来会逐步向场景化、行业化、智能化方向发展,比如如何通过可视化的方式,给事件添加动态属性,类似于可视化动态属性关联。三、数据采集的原则面对这么多的数据采集方案,我们究竟该如何选择呢?神策这5年来,已累计服务1500+家企业客户,通过深度服务客户,我们发现其实目前并没有一种非常完美的埋点方案能够适应所有的场景。不同的埋点方案,它们各有优缺点,都有他适应的场景和不适应的场景。面对这么多的埋点...
围绕规划、系统与实施三个**阶段工作,面向运维数据的全生命周期与业务导向结果,从数据的整体规划、运维数据源、数据采集、数据的计算与处理、指标管理体系的规划与实施、专业运维数据库的建立、数据的典型应用场景等多角度进行思考。但需要正视的是我们对运维数据的认识及应用还处于皮毛阶段,虽有理念但缺乏必要的、可执行的方法。随着运维数据平台的建设,将极有可能出现当前大数据领域出现的数据孤岛、数据不可用、数据质量不高、融合应用难、有数据不会用等诸多问题。上述问题,在当前运维领域资源投入不足时显得尤其重要。借鉴大数据领域数据治理的经验,反思运维数据平台建设应该关注的问题,减少不必要的坑,做好运维数据治理...
[6]数据分析识别需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。[6]数据分析收集数据有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:[6]①将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;[6]②明确由...