高新區(qū)大數(shù)據(jù)采集

來源: 發(fā)布時間:2022-08-28

數(shù)據(jù)采集,又稱數(shù)據(jù)獲取,是利用一種裝置,從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭,麥克風,都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今,數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領域,數(shù)據(jù)采集領域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先,分布式控制應用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次,總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大,與個人計算機兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內外各種數(shù)據(jù)采集機先后問世,將數(shù)據(jù)采集帶入了一個全新的時代。近10年來,大數(shù)據(jù)相關技術、產(chǎn)品、應用和標準快速發(fā)展。高新區(qū)大數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集(DAQ),又稱數(shù)據(jù)獲取,是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析,處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結合基于計算機或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產(chǎn)品來實現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式,即隔一定時間(稱采樣周期)對同一點數(shù)據(jù)重復采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時值,也可是某段時間內的一個特征值。數(shù)據(jù)采集,又稱數(shù)據(jù)獲取,是利用一種裝置,從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭,麥克風,都是數(shù)據(jù)采集工具。四川商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達其內容,需要經(jīng)過解釋,數(shù)據(jù)和關于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。

    產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗,運營人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運營問題并確定運營的策略和方向,管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務運營狀況,從而進行一些戰(zhàn)略決策;b.數(shù)據(jù)驅動業(yè)務:通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運營的智能化,從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應用領域有基于個性化推薦技術的精細營銷服務、廣告服務、基于模型算法的風控反服務征信服務,等等c.數(shù)據(jù)對外變現(xiàn):通過對數(shù)據(jù)進行精心的包裝,對外提供數(shù)據(jù)服務,從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù),提供風控查詢、驗證、反服務,提供導客、導流、精細營銷服務,提供數(shù)據(jù)開放平臺服務,等等但在實踐中,我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價值分為兩個方面,一個方面是給企業(yè)創(chuàng)造營收,另一個方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下,請大家參考:除了上面我對數(shù)據(jù)價值的理解外,阿里前數(shù)據(jù)委員會車品覺老師從數(shù)據(jù)的應用價值出發(fā),歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價值,也有一定的道理,大家可以作為參考:以上就是我對數(shù)據(jù)價值的理解。歡迎大家拍磚指正,歡迎大家關注我的知乎專欄“大數(shù)據(jù)實踐與職業(yè)生涯”并留言。

    如:同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù),因為了解數(shù)據(jù)之間的關系,以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù),而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個統(tǒng)稱,嚴格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注:四類模型如何去詳細構建文本不深講,關于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理,從數(shù)據(jù)的特征上需要堅持維護細粒度的數(shù)據(jù)、維護微觀層次的數(shù)據(jù)關系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務信息的完整性(同時也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點),這種方式還可以找出多個系統(tǒng)相關和重合的信息,減少多個系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復定義和不一致性,減小了應用集成的難度。Ralphkilmball對DM(備注:數(shù)據(jù)集市,非挖掘模型)的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented),因為這個模型對業(yè)務用戶非常容易理解,同時為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業(yè)務需求數(shù)據(jù)粒度,構建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型;。地圖、表格、影像、磁帶、紙帶,按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來,建立相應的數(shù)據(jù)庫,并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數(shù)據(jù)管理與處理技術。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術;突破分布式非關系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術,異構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術,數(shù)據(jù)組織技術,研究大數(shù)據(jù)建模技術;突破大數(shù)據(jù)索引技術;突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復制等技術;開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術。世界各國高度重視發(fā)展大數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟,紛紛出臺相關政策。西南地區(qū)購物中心數(shù)據(jù)海

信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系,又有區(qū)別。高新區(qū)大數(shù)據(jù)采集

    部分:什么是大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)有什么特征(注:本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成)對于大數(shù)據(jù),我想不管你是否行業(yè)內人士,在這高度信息化的社會里面,都會有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個概念。小到一個店家,大到一個國家,都在講大數(shù)據(jù)。不過,真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實,故名思議,大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上,可數(shù)據(jù)是一個比較抽象的東西,我們該怎么去描述數(shù)據(jù)的“大”呢?這里面就涉及到一些專業(yè)領域的東西了。麥肯錫對“大數(shù)據(jù)”給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù),具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。我們應該怎么去理解這句話呢,首先,我們知道,在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,我們對數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫,處理T級別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫的極限,面對PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢,也不是,早在20世紀80年代,未來學家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。高新區(qū)大數(shù)據(jù)采集

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