▲图2***代离线计算平台架构第二代架构从2012～2014年，在承载离线计算的基础上，扩展了平台能力，支持实时计算的需求，如图3所示。▲图3第二代实时计算平台架构在***代离线计算平台基础之上，我们融合Storm和Spark构建了第二代实时计算平台。主要的演进如下。1）集成Spark，离线计算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒级/毫秒级的流式计算任务。3）建设了实时采集系统TDBank，数据采集实现从天级（T+1）到秒级的飞跃。4）支持资源和任务调度方面，平台支持离线与在线混合部署，任务容器化，资源管理的维度支持CPU、内存，以及网络与I/O，进一步提升了平台轻量化、敏捷性与灵活性，极大提升了平台利用率，降低了成本。第三代架构从2015～2019年，在通用大数据计算外，开始支持机器学习、深度学习等AI场景，BigData与AI在平台层面逐步融合，如图4所示。▲图4第三代机器学习计算平台在第二代实时计算平台基础上，自主研发了机器学习平台Angel，并以Angel为**构建第三代机器学习计算平台生态。主要演进如下。1）我们与北京大学合作，自主研发了高性能分布式机器学习平台。该平台支持十亿至百亿维度模型，支持数据并行及模型并行，支持在线训练。同时。数据采集的结果可以用于制定营销策略、产品研发和业务决策。泰州企业数据采集二次开发

    ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。?内容数据：应用日志、电子文档、机械数据、话音数据、社交传媒数据等。?大数据的主要来源：1）商贸数据2）互联网数据3）传感器数据数据采集与大数据采集区别传统数据采集1.来源单一，数据量相对于大数据较小2.构造单一3.联系数据库和并行数据储藏室大数据的数据采集1.来源普遍，数据量庞大2.数据种类丰沛，包括结构化，半结构化，非结构化3.分布式数据库传统数据收集的缺乏传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大都使用关系型数据库和并行数据库房即可处置。对倚赖并行测算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP学说，难以确保其可用性和扩展性。大数据搜集新的方式?系统日志采集方式很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用以系统日志收集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均使用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需要。?网络数据采集方式网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方法从网站上得到数据信息。该方式可以将非结构化数据从网页中抽取出来。南通数据数据采集怎么收费数据采集的结果可以通过数据分析和可视化工具来展示和解释，以帮助人们更好地理解数据。

    方案三：第三版解决方案的问世是神策针对第二版方案持续完善、迭代的结果。假设场景如下，某App内基层H5的开发者是第三方供应商。在这个情况下，会产生以下两个问题：（1）第三方供应商不是神策的客户，没法实现数据采集，更没办法完成“打通”；（2）第三方供应商是神策的客户，此时App与H5可以实现真正打通，但很多情况下会被迫收到很多不需要的数据，我们叫“脏数据”，而H5的供应商则会发现他们无法采集到完整数据，很多事件“莫名其妙”地丢了……这是因为App与H5打通后，H5的事件默认传给了App。因此，在这种情况下，我们需要对更多的细节进行考虑，通过H5给App白名单的形式，实现H5的向App的事件上传。这个时候，我们就会面临新的场景需求，第三方供应商答应把数据传给App，但是自己也要求保留一份。综合来看，App与H5的打通看起来是一个比较常见的场景，但在执行的过程中往往面临较多挑战。从2016年到***，面对App和H5的打通，我们一直在更新迭代中，目的是为了能够适应各种复杂的场景，特别是涉及第三方开发框架、第三方浏览器等的“打通”。案例二：App启动与退出启动什么叫“App启动”？有人说，使用App即“App启动”，那如果使用音乐播放器。

    也正是坚守于此，过去五年，不论是在数据采集技术，还是数据治理方案等方面，我们都做了很多的工作，也帮助了很多的客户。比如我们建立强大的数据采集SDK研发团队，并将SDK全部开源，也维护着近1500人的开源讨论社群，同时不断向业界输出我们的积累、经验和沉淀，让数据采集技术不再神秘，更让数据采集技术的生态更好、更健康的向前发展。二、业内常见的数据采集方案目前，市面上常见的埋点方式主要有三种：代码埋点、全埋点和可视化埋点。1.代码埋点代码埋点，即客户端集成SDK，在客户端启动的时候初始化SDK，然后在某个事件（行为）发生时，客户端显示调用SDK的接口触发相应的事件。代码埋点，是**常见的埋点方式，同时也是“*****”的埋点方式。其优点如下：（1）可以精细控制埋点；（2）可以灵活添加自定义事件和属性；（3）可以满足更精细化的分析需求。同时，代码埋点也有一些缺点：（1）前期埋点代价比较大；（2）埋点的变更，需要伴随客户端的发版。2.全埋点全埋点，也叫无埋点、**埋点、无痕埋点、自动埋点等，是指无需开发工程师写代码或者只写少量的代码，就能预先自动采集用户的所有行为数据，然后在数据分析产品上通过点选和配置，来筛选要分析和统计的对象。数据采集为企业提供了客观、准确的信息，帮助其做出更明智的决策，实现可持续发展。

    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势。处理阶段问题对于SaaS产品，不同的阶段需要解决不同的问题。在初创期，通常没有或拥有很少的客户。此时的定位，是帮助我们如何切入市场，以便能够存活下去。到发展期，拥有了一定的客户基础。此时的定位，是通过明确价值主张来吸引到更多的目标客户。至扩展期，拥有了大量的客户。此时的定位，是指导企业如何进行纵向的发展（提供更***的产品解决方案）和横向的发展（在价值频段上服务不同的客户群体）。锚定内外心智是什么很重要。数据采集可以帮助企业识别和解决问题，提高业务流程的效率和质量。温州企业数据采集方案

通过数据采集，企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手情况。泰州企业数据采集二次开发

    ②计算变量：计算变量的目的是调用决策引擎；③调用决策引擎：部署有催收策略；④确定催收策略：将变量传给决策引擎后，决策引擎会返回确定的催收策略。产生“是否催收、自己催or外包、如何催、分配给哪位催收员、什么时候打电话、用哪个沟通模板”等类型风险决策；⑤分配催收任务：根据案件催收难度分配给不同催收员；⑥记录催收结果：将催收结果进行归类，如：失联、无人接听、占线、承诺还款等。四、征信平台系统策略和模型的基础是数据，数据分为内部数据和外部数据，调用外部数据就是由征信平台系统进行。**功能模块：调用、解析、征信数据库①调用：将客户参数调用传给外部数据源相关机构，如：人行征信报告、百行征信报告、NCIIC等，相关**以封装加密形式返回，返回的数据一般包括客户的个人工作单位、婚姻、学历、***开卡、还款情况等；②解析：解析有两层功能含义，一是***返回的数据，二是将文本串信息进行标准化，使数据变成能够在标准数据库中存储的形式；③征信数据库：储存解析好的征信数据。五、决策引擎系统它是一种基于特地业务场景开发的定制引擎，中间充当一个变量计算和决策判断的功能，以“处理变量然后输出变量”的方式将风控决策落地。泰州企业数据采集二次开发