從元宇宙更大的格局上看，游戲和社交網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)τ谠钪嫒肟诘臓帄Z目前確實(shí)處于先鋒角色。從這個(gè)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(shí)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(gè)比生活方式更加豐滿的文明展開方式，同時(shí)元宇宙先鋒也讓元宇宙必然成為一個(gè)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(jì)，并在全球近30個(gè)國家和全國20多個(gè)省開展實(shí)戰(zhàn)調(diào)研。對ICT通信、消費(fèi)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)采集可以通過能源管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對企業(yè)能源消耗的分析和優(yōu)化。溫州本地?cái)?shù)據(jù)采集訂制價(jià)格

（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)識符，通常一維條形碼所能表示的字符集不過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(shí)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。徐州如何數(shù)據(jù)采集開發(fā)通過數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以識別和利用新的商機(jī)，發(fā)現(xiàn)潛在的增長點(diǎn)，并及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略。

    TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時(shí)間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時(shí)間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時(shí)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(shí)，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?！鴪D3-1時(shí)間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時(shí)性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個(gè)重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個(gè)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(gè)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(shí)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)目煽啃裕赡軙a(chǎn)生非常大的傳輸時(shí)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)。

    我們對部分**平臺進(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—高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺Angel，是騰訊和北大等高校聯(lián)合研發(fā)，具有完全知識產(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Oracle語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Angel在2017年就開源了，2018年還進(jìn)一步捐獻(xiàn)給Linux基金會。2019年，我們一口氣開源了四大平臺：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集平臺TubeMQ（捐獻(xiàn)給Apache社區(qū)）、資源管理平臺TKEStack、分布式數(shù)據(jù)庫TBase以及騰訊版本的OpenJDK—KonaJDK。我們有幾十個(gè)項(xiàng)目的PMC和提交者及更大量的貢獻(xiàn)者，每天都為社區(qū)貢獻(xiàn)代碼。通過開源進(jìn)行技術(shù)上的協(xié)同，可聚攏人才，一個(gè)好的項(xiàng)目能吸引很多***的開發(fā)者，有利于形成一個(gè)優(yōu)良的技術(shù)生態(tài)，有利于推動技術(shù)進(jìn)步。這也是我們選擇開源的原因。來自開源、回饋開源、堅(jiān)持開源，這可以說是騰訊大數(shù)據(jù)平臺十年發(fā)展的技術(shù)理念。通過信息化系統(tǒng)的建設(shè)，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和能源利用的精細(xì)化管理。

    組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時(shí)，通過對以下問題的分析，評估其有效性：[6]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準(zhǔn)、滯后而導(dǎo)致決策失誤的問題；[6]②信息對持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過程中有效運(yùn)用數(shù)據(jù)分析；[6]③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實(shí)和充分，信息渠道是否暢通；[6]④數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍；[6]⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。[6]數(shù)據(jù)分析案例編輯1、沃爾瑪經(jīng)典營銷案例：啤酒與尿布“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析**時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。[7]在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時(shí)，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。數(shù)據(jù)采集可以通過金融科技公司獲取金融市場行情和交易數(shù)據(jù)。連云港生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集單價(jià)

數(shù)據(jù)采集，PLC數(shù)據(jù)采集，1200數(shù)據(jù)，協(xié)議解析，設(shè)備通訊。溫州本地?cái)?shù)據(jù)采集訂制價(jià)格

    ?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。溫州本地?cái)?shù)據(jù)采集訂制價(jià)格