運(yùn)營(yíng)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(shì)是什么呢？我理解，未來會(huì)逐步向場(chǎng)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(dòng)態(tài)屬性，類似于可視化動(dòng)態(tài)屬性關(guān)聯(lián)。三、數(shù)據(jù)采集的原則面對(duì)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(chǎng)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(chǎng)景和不適應(yīng)的場(chǎng)景。面對(duì)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(chǎng)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(duì)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(shí)，觸發(fā)一個(gè)事件，并將用戶輸入的關(guān)鍵詞作為事件屬性。對(duì)于這個(gè)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(jiǎn)單；若使用全埋點(diǎn)方案，無法單獨(dú)完全滿足。數(shù)據(jù)采集的結(jié)果可以用于制定營(yíng)銷策略、產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務(wù)決策。附近哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
圍繞規(guī)劃、系統(tǒng)與實(shí)施三個(gè)**階段工作，面向運(yùn)維數(shù)據(jù)的全生命周期與業(yè)務(wù)導(dǎo)向結(jié)果，從數(shù)據(jù)的整體規(guī)劃、運(yùn)維數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的計(jì)算與處理、指標(biāo)管理體系的規(guī)劃與實(shí)施、專業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫的建立、數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景等多角度進(jìn)行思考。但需要正視的是我們對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)及應(yīng)用還處于皮毛階段，雖有理念但缺乏必要的、可執(zhí)行的方法。隨著運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，將極有可能出現(xiàn)當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出現(xiàn)的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)不可用、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、融合應(yīng)用難、有數(shù)據(jù)不會(huì)用等諸多問題。上述問題，在當(dāng)前運(yùn)維領(lǐng)域資源投入不足時(shí)顯得尤其重要。借鑒大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗(yàn)，反思運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)該關(guān)注的問題，減少不必要的坑，做好運(yùn)維數(shù)據(jù)治理，讓運(yùn)維數(shù)據(jù)更好用、用得更好，完善運(yùn)維數(shù)字化工作空間。在運(yùn)維領(lǐng)域，運(yùn)維數(shù)據(jù)分布在大量的機(jī)器、軟件和“監(jiān)管控析”工具上，除了上面大數(shù)據(jù)領(lǐng)域提到的數(shù)據(jù)孤島、質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)不可知、數(shù)據(jù)服務(wù)不夠的痛點(diǎn)外，運(yùn)維數(shù)據(jù)還有以下突出痛點(diǎn)：一、資源投入不夠。從組織的定位看，運(yùn)維屬于企業(yè)后臺(tái)中的后臺(tái)部門。莆田生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集通過數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，提高管理決策的準(zhǔn)確性和效率。
服務(wù)器安裝應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫。瀏覽器通過HTTP/HTTPS協(xié)議同數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。RB/S架構(gòu)是RichUIBrower/Server的縮寫,采用[客戶端（JavaWebStart）－應(yīng)用服務(wù)器－數(shù)據(jù)服務(wù)器]三層－多層純J2EE技術(shù)架構(gòu)?？蛻魴C(jī)上只要安裝一個(gè)瀏覽器（Browser）+Java運(yùn)行環(huán)境(客戶端)，服務(wù)器安裝應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，客戶和應(yīng)用服務(wù)器通過HTTP/HTTPS協(xié)議通訊，應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器通過jdbc協(xié)議通訊。[1-2]C/S結(jié)構(gòu)能充分發(fā)揮客戶端PC的處理能力，很多工作可以在客戶端處理后再提交給服務(wù)器。對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)就是客戶端響應(yīng)速度快，界面友好。B/S結(jié)構(gòu)對(duì)移動(dòng)辦公、異地辦公和分布式辦公的支持比較好，而且不需要客戶端的日常維護(hù)，但受到瀏覽器的限制，能夠?qū)崿F(xiàn)的功能不如C/S結(jié)構(gòu)豐富。[2]軟件定制應(yīng)用特點(diǎn)編輯定制軟件是根據(jù)用戶的要求設(shè)計(jì)軟件，開發(fā)過程遵循軟件工程規(guī)范，提供新建系統(tǒng)的方案設(shè)想，并進(jìn)行可行性分析。在程序編碼前進(jìn)行系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)，在程序編制結(jié)束后進(jìn)行軟件測(cè)試，交付使用時(shí)，可對(duì)用戶有關(guān)人員進(jìn)行操作培訓(xùn)，并提供軟件正常運(yùn)行后常規(guī)維護(hù)和功能擴(kuò)充開發(fā)。定制軟件的應(yīng)用特點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：☆針對(duì)性強(qiáng)每一個(gè)軟件的開發(fā)都要經(jīng)過細(xì)致的系統(tǒng)分析。
不同應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)其特點(diǎn)、數(shù)據(jù)量、用戶群體均不相同。不同領(lǐng)域根據(jù)數(shù)據(jù)源的物理性質(zhì)及數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)采取不同的數(shù)據(jù)采集方法。通過了解數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)，選擇***、準(zhǔn)確、高效的數(shù)據(jù)合作伙伴至關(guān)重要。二、數(shù)據(jù)采集方式有哪些？數(shù)據(jù)感知可分為“硬感知”和“軟感知”，面向不同場(chǎng)景，即數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以分為這兩個(gè)方面的技術(shù)?！坝哺兄敝饕迷O(shè)備或裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，收集對(duì)象為物理世界中的物理實(shí)體，或者是以物理實(shí)體為載體的信息、事件、流程等。而“軟感知”使用軟件或者各種技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，收集的對(duì)象存在于數(shù)字世界，通常不依賴物理設(shè)備進(jìn)行收集。1、基于物理世界的“硬感知”能力數(shù)據(jù)采集方式主要經(jīng)歷了人工采集和自動(dòng)采集兩個(gè)階段。自動(dòng)采集技術(shù)仍在發(fā)展中，不同的應(yīng)用領(lǐng)域所使用的具體技術(shù)手段也不同?；谖锢硎澜绲摹坝哺兄币揽康木褪菙?shù)據(jù)采集，是將物理對(duì)象鏡像到數(shù)字世界中的主要通道，是構(gòu)建數(shù)據(jù)感知的關(guān)鍵，是實(shí)現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)。基于當(dāng)前的技術(shù)水平和應(yīng)用場(chǎng)景，我們將“硬感知”分為9類，每一類感知方式都有自身的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。（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。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)。
為了達(dá)到合規(guī)，對(duì)于“App啟動(dòng)”的采集是有一定影響的。退出大多數(shù)情況下，App不顯示就算作一次退出，常見場(chǎng)景有：用戶點(diǎn)擊Home鍵；App崩潰；App跳轉(zhuǎn)等；但是對(duì)于音樂播放器、運(yùn)動(dòng)相關(guān)等的App來說，就需要對(duì)應(yīng)地做一些特殊判斷。在采集“App退出”的過程中，我們同樣會(huì)面臨挑戰(zhàn)：挑戰(zhàn)一：App退出原因清晰了解用戶退出App的原因有助于對(duì)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)開展分析。挑戰(zhàn)二：App使用時(shí)長(zhǎng)我們不*要采集“App退出”的動(dòng)作，更要了解用戶使用App的時(shí)長(zhǎng)。有人說，在“啟動(dòng)”和“退出”分別記錄時(shí)間戳，通過計(jì)算得出App使用時(shí)長(zhǎng)即可，但這個(gè)時(shí)間戳如何標(biāo)記？大多數(shù)情況下，我們會(huì)用客戶端時(shí)間來標(biāo)記時(shí)間戳，但是如果用戶在“啟動(dòng)”和“退出”之間，手動(dòng)或者因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)原因，修改了手機(jī)設(shè)備時(shí)間又會(huì)怎樣？通常會(huì)有以下幾種場(chǎng)景：“退出”減“啟動(dòng)”等于0或接近0；“啟動(dòng)”的日期為8月1日，“退出”的日期為8月30日，使用時(shí)間過長(zhǎng)，或者退出的日期被用戶手動(dòng)調(diào)整為7月30日導(dǎo)致使用時(shí)間為負(fù)值等，這些情況明顯不符合實(shí)際。因此，采集App使用時(shí)長(zhǎng)不能純粹依靠設(shè)備時(shí)間。那么，神策是如何應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)的呢？在Android和iOS兩個(gè)操作系統(tǒng)中，都有一個(gè)特殊功能叫“計(jì)數(shù)器“。數(shù)據(jù)采集需要遵守相關(guān)的法律和道德規(guī)范，保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。舟山數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)
數(shù)據(jù)采集可以通過自動(dòng)化技術(shù)來提高效率和準(zhǔn)確性，如自動(dòng)化傳感器網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。附近哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時(shí)，通過對(duì)以下問題的分析，評(píng)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(duì)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(yíng)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(guó)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(huì)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(guó)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(huì)順便為自己購買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。附近哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)