運(yùn)營人員、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)，比如兼容性問題、無法采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)問題。那么，埋點(diǎn)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(jì)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(shí)目前并沒有一種非常完美的埋點(diǎn)方案能夠適應(yīng)所有的場景。不同的埋點(diǎn)方案，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，都有他適應(yīng)的場景和不適應(yīng)的場景。面對這么多的埋點(diǎn)方案，不能一味追求省事，更不能追求埋點(diǎn)方式的「酷炫」，**主要的還是要根據(jù)實(shí)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(diǎn)方式。若有多種埋點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)方案，操作和實(shí)現(xiàn)非常簡單；若使用全埋點(diǎn)方案，無法單獨(dú)完全滿足。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)進(jìn)行預(yù)測和預(yù)測，準(zhǔn)確預(yù)測市場需求和趨勢，以便做出更明智的決策。鹽城智能化數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商

    ?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)量龐大2.數(shù)據(jù)種類豐沛，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。對倚賴并行測算提升數(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)搜集新的方式?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)頁中抽取出來。南京光學(xué)數(shù)據(jù)采集多少錢數(shù)據(jù)采集可以通過智能消防系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對火警預(yù)警和火災(zāi)撲救的實(shí)時響應(yīng)。

    工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)成效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。3.集成監(jiān)控檢測加工設(shè)備關(guān)鍵指標(biāo)，避免質(zhì)量異常發(fā)生，節(jié)省了返工成本3.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、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。時間稼動率（可用率），性能稼動率（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)營成本，提升各個業(yè)務(wù)部門協(xié)同效率。

    基于特別業(yè)務(wù)場景的需求，在RFID的基礎(chǔ)上發(fā)展出了NFC（NearFieldCommunication，近場通信）。NFC本質(zhì)上與RFID沒有太大區(qū)別，在應(yīng)用上的區(qū)別如下。NFC的距離小于10cm，所以具有很高的安全性，而RFID距離從幾米到幾十米都有。NFC*限于，與現(xiàn)有非接觸智能卡技術(shù)兼容，所以很多的廠商和相關(guān)團(tuán)體都支持NFC。而RFID標(biāo)準(zhǔn)較多，難以統(tǒng)一，只能在特殊行業(yè)有特殊需求的情況下，采用相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。RFID更多地被應(yīng)用在生產(chǎn)、物流、跟蹤、資產(chǎn)管理上，而NFC則在門禁、公交、手機(jī)支付等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。（4）OCR和ICROCR（OpticalCharacterRecognition，光學(xué)字符識別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或者數(shù)碼相機(jī)）檢查紙上打印的字符，通過邊檢測暗、亮的模式確定其形狀，將其形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過程。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR的重要課題。ICR（IntelligentCharacterRecognition，智能字符識別）是一種更先進(jìn)的OCR。它植入了計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，采用語義推理和語義分析，根據(jù)字符上下文語句信息并結(jié)合語義知識庫，對未識別部分的字符進(jìn)行信息補(bǔ)全，解決了OCR的技術(shù)缺陷。一個OCR識別系統(tǒng)，從影像到結(jié)果輸出。數(shù)據(jù)采集是指從不同來源收集、整理和處理數(shù)據(jù)的技術(shù)和過程。

    TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時間序列數(shù)據(jù)，存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大時，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的處理能力變得吃緊，需要性能更優(yōu)的數(shù)據(jù)庫。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。▲圖3-1時間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個很大特點(diǎn)是實(shí)時性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個點(diǎn)。采樣率低的如溫濕度采集，采樣間隔在分鐘級；采樣率高一些的如振動信號，每秒鐘采集幾萬個點(diǎn)甚至更多，方便后續(xù)信號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)測系統(tǒng)，采樣率達(dá)數(shù)兆每秒。采樣率越高意味著單位時間數(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?，可能會產(chǎn)生非常大的傳輸時延。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)采集可以通過電子健康記錄系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對患者病歷和診斷結(jié)果的存儲和分析。上海生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集價格

數(shù)據(jù)采集可以幫助科學(xué)家研究氣候變化和環(huán)境問題。鹽城智能化數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商

    如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布”故事的由來。[7]當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品**，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀(jì)90年代嘗試將Aprior算法引入到POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。[7]2、Suncorp-Metway使用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)智慧營銷Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業(yè)、壽險和理財(cái)服務(wù)的多元化金融服務(wù)集團(tuán),旗下?lián)碛?個業(yè)務(wù)部門，管理著14類商品，由公司及共享服務(wù)部門提供支持,其在澳大利亞和新西蘭的運(yùn)營業(yè)務(wù)與900多萬名客戶有合作關(guān)系。鹽城智能化數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商