運營人員、數(shù)據(jù)分析人員等非技術(shù)人員均可埋點。缺點：由于可視化埋點是依賴于全埋點，因此他天然繼承了全埋點的缺點，比如兼容性問題、無法采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)問題。那么，埋點方案未來發(fā)展的趨勢是什么呢？我理解，未來會逐步向場景化、行業(yè)化、智能化方向發(fā)展，比如如何通過可視化的方式，給事件添加動態(tài)屬性，類似于可視化動態(tài)屬性關(guān)聯(lián)。三、數(shù)據(jù)采集的原則面對這么多的數(shù)據(jù)采集方案，我們究竟該如何選擇呢？神策這5年來，已累計服務(wù)1500+家企業(yè)客戶，通過深度服務(wù)客戶，我們發(fā)現(xiàn)其實目前并沒有一種非常完美的埋點方案能夠適應(yīng)所有的場景。不同的埋點方案，它們各有優(yōu)缺點，都有他適應(yīng)的場景和不適應(yīng)的場景。面對這么多的埋點方案，不能一味追求省事，更不能追求埋點方式的「酷炫」，**主要的還是要根據(jù)實際的分析需求和業(yè)務(wù)場景，選擇**能滿足我們需求的埋點方式。若有多種埋點方案都能滿足，我們可以再追求「省事」和「酷炫」的方案。比如對于上圖中的搜索頁面，我們的需求是，當(dāng)用戶點擊搜索按鈕時，觸發(fā)一個事件，并將用戶輸入的關(guān)鍵詞作為事件屬性。對于這個數(shù)據(jù)采集需求，若使用代碼埋點方案，操作和實現(xiàn)非常簡單；若使用全埋點方案，無法單獨完全滿足。數(shù)據(jù)采集是現(xiàn)代企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一，它提供了有關(guān)客戶、市場和業(yè)務(wù)運營的寶貴信息。泰州本地數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    ?線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(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.來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小2.構(gòu)造單一3.聯(lián)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)儲藏室大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集1.來源普遍，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)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的缺乏傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大都使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)庫房即可處置。對仰賴并行測算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯性，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MB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)頁中抽取出來。質(zhì)量數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)有測試數(shù)據(jù)，有內(nèi)容數(shù)據(jù)，有歷史數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的采集，能夠讓抽象的數(shù)據(jù)具體化。

工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)采終端包括：RFID數(shù)采終端、RFID天線、PDA手持終端、掃描槍、3G手持移動終端、視覺識別終端、視頻監(jiān)控終端等，RFID利用無線射頻技術(shù)，完成數(shù)據(jù)的采集和傳輸，帶有RFID識讀功能的手持PDA進(jìn)行識別，主要運用于工廠內(nèi)的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量追溯、倉庫管理、設(shè)備數(shù)據(jù)采集等，比如廠內(nèi)的備料派料往往通過PDA與相關(guān)人員進(jìn)行交互；品保人員需通過PDA界面?zhèn)鬏敊z測結(jié)果；PDA需要接收各個設(shè)備的日常維護(hù)工作等。通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)記錄分析、單品或批次追溯、設(shè)備運行狀態(tài)智能監(jiān)控，***提高制造企業(yè)的生產(chǎn)力。

    從元宇宙更大的格局上看，游戲和社交網(wǎng)絡(luò)這兩個領(lǐng)域?qū)τ谠钪嫒肟诘臓帄Z目前確實處于先鋒角色。從這個角度說，VR、AR、MR、XR等技術(shù)形成的內(nèi)容社區(qū)，以及Roblox、EpicGames、Meta希望開發(fā)的3D社區(qū)，也是元宇宙游戲的重要組成部分。這些創(chuàng)新實踐都在告訴我們，元宇宙正在以基于產(chǎn)業(yè)并超越產(chǎn)業(yè)的格局快速展開。一方面，元宇宙具備深刻的產(chǎn)業(yè)多維度創(chuàng)新支撐；另一方面，元宇宙打開了一個比生活方式更加豐滿的文明展開方式，同時元宇宙先鋒也讓元宇宙必然成為一個長期的科技趨勢和產(chǎn)業(yè)趨勢，而非曇花一現(xiàn)的概念。關(guān)于作者：周掌柜，**科技戰(zhàn)略**，**》中文網(wǎng)專欄作家，“周掌柜矩陣”戰(zhàn)略咨詢模型發(fā)明人，曾作為華為、百度等公司的戰(zhàn)略顧問參與智能手機(jī)、電動汽車頂層戰(zhàn)略設(shè)計，并在全球近30個國家和全國20多個省開展實戰(zhàn)調(diào)研。對ICT通信、消費電子、互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)有深入研究，長期關(guān)注全球元宇宙相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)化。本文摘編自《元宇宙大：產(chǎn)業(yè)元宇宙的全球洞察與戰(zhàn)略落地》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。（ISBN：978-7-111-70273-3）延伸閱讀《元宇宙大》推薦語：產(chǎn)業(yè)元宇宙布局戰(zhàn)略指南。全球化視野深入分析和推演。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)分析體系，為企業(yè)發(fā)展提供有力的支持。

    用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識符，通常一維條形碼所能表示的字符集不過10個數(shù)字、26個英文字母及一些特殊字符，條碼字符集所能表示的字符個數(shù)**多為128個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，用來記錄數(shù)據(jù)符號信息。二維碼擁有龐大的信息攜帶量，能夠把使用一維條碼時存儲于后臺數(shù)據(jù)庫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，并且二維碼還有錯誤修正及防偽功能，增加了數(shù)據(jù)的安全性。（2）磁卡磁卡是一種卡片狀的磁性記錄介質(zhì)，利用磁性載體記錄字符與數(shù)字信息，用來保存身份信息。視使用基材的不同，可分為PET卡、PVC卡和紙卡三種；視磁層構(gòu)造的不同，又可分為磁條卡和全涂磁卡兩種。磁卡的優(yōu)點是成本低，這是它容易推廣的原因，但缺點也比較明顯，例如卡的保密性和安全性較差，使用磁卡的應(yīng)用系統(tǒng)需要有可靠的計算機(jī)系統(tǒng)和**數(shù)據(jù)庫的支持。（3）RFIDRFID（RadioFrequencyIdentification，無線射頻識別）是一種非接觸式的自動識別技術(shù)，通過無線射頻方式進(jìn)行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，利用無線射頻方式對記錄媒體（電子標(biāo)簽或射頻卡）進(jìn)行讀寫，從而達(dá)到識別目標(biāo)和數(shù)據(jù)交換的目的。數(shù)據(jù)采集的結(jié)果可以用于制定營銷策略、產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務(wù)決策。連云港定制數(shù)據(jù)采集商家

目標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)處理方式，數(shù)據(jù)更新周期。泰州本地數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    作者：陸興海彭華盛編著來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）人們對新事物的認(rèn)知過程總是螺旋式迭代演進(jìn)的，對于智能運維也是如此，智能運維是運維發(fā)展的方向，而且是一個長期的過程—從經(jīng)驗主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動，再回歸到業(yè)務(wù)驅(qū)動的過程。從2016年對于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實踐，到2020年，在筆者參加的智能運維國家標(biāo)準(zhǔn)編寫組會議上，行業(yè)內(nèi)達(dá)成了高度的、更加面向現(xiàn)實的共識：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以場景為導(dǎo)向、以算法為支撐，如圖2-1所示。▲圖2-1行業(yè)對智能運維發(fā)展演進(jìn)的理解智能運維一定來源于非常好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時，如果沒有明確的業(yè)務(wù)場景，或者需求，或者功能方面的落腳點，所謂的智能化就是為了AI而AI，也沒有意義。工程化算法是要擬合數(shù)據(jù)的，根據(jù)數(shù)據(jù)和場景需求才能選擇或研發(fā)合適的算法。只有具備上述三個條件，才能真正形成一個工程化落地的智能運維，如圖2-2所示?！鴪D2-2“三架馬車”工程化落地的智能運維需要著重提及的是，以往很多用戶忽略了作為智能業(yè)務(wù)運維“基石”的運維數(shù)據(jù)的重要性。為切實落地企業(yè)的智能業(yè)務(wù)運維規(guī)劃，一方面要強(qiáng)調(diào)運維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)作用，另一方面要形成運維數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用的全局體系。泰州本地數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)