大數(shù)據(jù)敞開了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和運(yùn)用數(shù)據(jù)的時(shí)期,它給技術(shù)和商貿(mào)帶來了龐大的變化。麥肯錫研究說明,在診療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù),就是從各種種類的數(shù)據(jù)中迅速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域早就涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù),它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處置和顯現(xiàn)的有力兵器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。然而調(diào)查顯示,未被用到的信息百分比高達(dá),很大程度都是由于高價(jià)值的信息無法得到采集。如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早就是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)期背景下,如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早已是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢?什么是數(shù)據(jù)采集??數(shù)據(jù)采集(DAQ):又稱數(shù)據(jù)得到,是指從傳感器和其它待測(cè)裝置等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)搜集信息的過程。數(shù)據(jù)分類下一代數(shù)據(jù)體系中,將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中并未考慮過的新數(shù)據(jù)源展開歸納與分類,可將其分成線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。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(chǎng)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的寶貴信息。蘇州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
那么建議采用鏈接服務(wù)器的形式來處理,或者使用openset和opendatasource的方式,這個(gè)需要對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問進(jìn)行**服務(wù)器的配置。不同類型的數(shù)據(jù)庫之間的連接就比較麻煩,需要做很多設(shè)置才能生效,這里不做詳細(xì)說明。開放數(shù)據(jù)庫方式可以直接從目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中獲取需要的數(shù)據(jù),準(zhǔn)確性很高,是**直接、便捷的一種方式;同時(shí)實(shí)時(shí)性也有保證;開放數(shù)據(jù)庫方式需要協(xié)調(diào)各個(gè)軟件廠商開放數(shù)據(jù)庫,其難度很大;一個(gè)平臺(tái)如果要同時(shí)連接很多個(gè)軟件廠商的數(shù)據(jù)庫,并且實(shí)時(shí)都在獲取數(shù)據(jù),這對(duì)平臺(tái)本身的性能也是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。3、基于底層數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)直接采集方式通過獲取軟件系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù)交換、軟件客戶端和數(shù)據(jù)庫之間的網(wǎng)絡(luò)流量包,進(jìn)行包流量分析采集到應(yīng)用數(shù)據(jù),同時(shí)還可以利用仿真技術(shù)模擬客戶端請(qǐng)求,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)寫入。實(shí)現(xiàn)過程如下:使用數(shù)據(jù)采集引擎對(duì)目標(biāo)軟件的內(nèi)部數(shù)據(jù)交換(網(wǎng)絡(luò)流量、內(nèi)存)進(jìn)行偵聽,再把其中所需的數(shù)據(jù)分析出來,經(jīng)過一系列處理和封裝,保證數(shù)據(jù)的***性和準(zhǔn)確性,并且輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。經(jīng)過相應(yīng)配置,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)化。基于底層數(shù)據(jù)交換的數(shù)據(jù)直接采集方式的技術(shù)特點(diǎn)如下:1)**抓取,不需要軟件廠家配合;2)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。無錫數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集供應(yīng)商數(shù)據(jù)采集可以通過智能交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通事故和違章的實(shí)時(shí)預(yù)警。
(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(shí)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(hào)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(chǔ)于后臺(tái)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(cuò)誤修正及防偽功能,增加了數(shù)據(jù)的安全性。
就是說在你的操作系統(tǒng)開機(jī)的時(shí)候,計(jì)數(shù)器從0開始計(jì)數(shù),這也是我們從手機(jī)“設(shè)置”里能看到的手機(jī)開機(jī)時(shí)長(zhǎng),因此,用這個(gè)時(shí)間來計(jì)算用戶的App使用時(shí)長(zhǎng),得到的數(shù)據(jù)100%是正確的。挑戰(zhàn)三:退出事件補(bǔ)發(fā)前些年有人提出這個(gè)場(chǎng)景:假如用戶的手機(jī)掉水里了,神策能否采集到退出事件?我的回答是,如果用戶的手機(jī)能從水里拿出來,能正常開機(jī)并正常啟動(dòng)App,那么就可以實(shí)現(xiàn)退出事件補(bǔ)發(fā)。什么叫補(bǔ)發(fā)?因?yàn)橛脩粼谑褂肁pp的時(shí)候,可能會(huì)隨時(shí)退出,針對(duì)此,我們?cè)谟脩魡?dòng)頁面的時(shí)候,完成計(jì)數(shù),每隔一定時(shí)間記錄一次,如果在用戶下一次啟動(dòng)App的時(shí)候,我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)間戳還在,但是沒有觸發(fā)啟動(dòng)事件,那么我們就會(huì)立即把上一次的退出事件補(bǔ)發(fā)。不管是“啟動(dòng)”還是“退出”,都是我們?cè)趯?shí)際數(shù)據(jù)采集與業(yè)務(wù)分析時(shí)的常見場(chǎng)景。神策面對(duì)客戶的每一個(gè)場(chǎng)景、每一個(gè)挑戰(zhàn)都能迎難而上,這是秉承對(duì)客戶負(fù)責(zé)的責(zé)任感,更是神策追求***的表現(xiàn)。作者介紹王灼洲先生是《Android全埋點(diǎn)解決方案》《iOS全埋點(diǎn)解決方案》作者,神策數(shù)據(jù)治理研發(fā)部負(fù)責(zé)人。有10+年Android&iOS相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗(yàn),是國(guó)內(nèi)***批從事Android研發(fā)工作,開發(fā)和維護(hù)國(guó)內(nèi)***個(gè)商用的開源Android&iOS數(shù)據(jù)埋點(diǎn)SDK。數(shù)據(jù)采集可以通過智能安防系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)重要設(shè)施的安全防范。
全埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)如下:(1)前期埋點(diǎn)成本相對(duì)較低;(2)若分析需求或事件設(shè)計(jì)發(fā)生變化,無需應(yīng)用程序修改埋點(diǎn)和發(fā)版;(3)可以有效地解決“歷史數(shù)據(jù)回溯”問題。同時(shí),全埋點(diǎn)也有一些缺點(diǎn):(1)由于技術(shù)方面的原因,對(duì)于一些復(fù)雜的操作,比如縮放、滾動(dòng)等,很難做到***覆蓋;(2)無法自動(dòng)采集和業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù);(3)無法滿足更精細(xì)化的分析需求;(4)各種兼容性方面的問題;(5)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量太大、浪費(fèi)資源。3.可視化埋點(diǎn)所謂可視化埋點(diǎn),即通過可視化的方式進(jìn)行埋點(diǎn)??梢暬顸c(diǎn),一般需要依賴全埋點(diǎn)相關(guān)的技術(shù)??梢暬顸c(diǎn)一般有兩種表現(xiàn)方式:一是默認(rèn)情況下,不進(jìn)行任何埋點(diǎn),然后通過可視化的方式進(jìn)行圈選,圈選哪些就采集哪些。二是默認(rèn)情況下,開啟全埋點(diǎn)全部采集,然后通過可視化的方式對(duì)全埋點(diǎn)的事件進(jìn)行重命名。比如,對(duì)于登錄頁面上的登錄按鈕,全埋點(diǎn)采集的事件名一般都是固定的,比如叫:$AppClick,借助于可視化埋點(diǎn),我們就可以對(duì)$AppClick事件進(jìn)行重命名,比如login。與代碼埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)相比,可視化埋點(diǎn)看起來非??犰?,但它也有相應(yīng)的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn):比如整個(gè)埋點(diǎn)比較貼近業(yè)務(wù)場(chǎng)景,同時(shí)也降低了埋點(diǎn)的技術(shù)門檻。數(shù)據(jù)采集可以通過智能物流系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)物流路徑和成本的實(shí)時(shí)優(yōu)化?;窗仓悄芑瘮?shù)據(jù)采集大概多少錢
通過數(shù)據(jù)采集,企業(yè)可以更好地了解產(chǎn)品的使用情況和用戶反饋,進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化和改進(jìn)。蘇州數(shù)據(jù)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(huì)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(duì)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(chǔ)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(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)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(duì)倚賴并行測(cè)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(cuò)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。蘇州數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)