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(cuò)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(gè)OCR識別系統(tǒng)，從影像到結(jié)果輸出。數(shù)據(jù)采集在環(huán)境保護(hù)中起著重要作用，例如監(jiān)測水質(zhì)和空氣質(zhì)量。南京工業(yè)數(shù)據(jù)采集軟件
也正是堅(jiān)守于此，過去五年，不論是在數(shù)據(jù)采集技術(shù)，還是數(shù)據(jù)治理方案等方面，我們都做了很多的工作，也幫助了很多的客戶。比如我們建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集SDK研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并將SDK全部開源，也維護(hù)著近1500人的開源討論社群，同時(shí)不斷向業(yè)界輸出我們的積累、經(jīng)驗(yàn)和沉淀，讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)不再神秘，更讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)的生態(tài)更好、更健康的向前發(fā)展。二、業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案目前，市面上常見的埋點(diǎn)方式主要有三種：代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)。1.代碼埋點(diǎn)代碼埋點(diǎn)，即客戶端集成SDK，在客戶端啟動(dòng)的時(shí)候初始化SDK，然后在某個(gè)事件（行為）發(fā)生時(shí)，客戶端顯示調(diào)用SDK的接口觸發(fā)相應(yīng)的事件。代碼埋點(diǎn)，是**常見的埋點(diǎn)方式，同時(shí)也是“*****”的埋點(diǎn)方式。其優(yōu)點(diǎn)如下：（1）可以精細(xì)控制埋點(diǎn)；（2）可以靈活添加自定義事件和屬性；（3）可以滿足更精細(xì)化的分析需求。同時(shí)，代碼埋點(diǎn)也有一些缺點(diǎn)：（1）前期埋點(diǎn)代價(jià)比較大；（2）埋點(diǎn)的變更，需要伴隨客戶端的發(fā)版。2.全埋點(diǎn)全埋點(diǎn)，也叫無埋點(diǎn)、**埋點(diǎn)、無痕埋點(diǎn)、自動(dòng)埋點(diǎn)等，是指無需開發(fā)工程師寫代碼或者只寫少量的代碼，就能預(yù)先自動(dòng)采集用戶的所有行為數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品上通過點(diǎn)選和配置，來篩選要分析和統(tǒng)計(jì)的對象。鎮(zhèn)江哪里有數(shù)據(jù)采集怎么收費(fèi)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。
是指H5集成JavaScript數(shù)據(jù)采集SDK后，H5觸發(fā)的事件不直接同步給服務(wù)端，而是先發(fā)給App端的數(shù)據(jù)采集SDK，經(jīng)App端數(shù)據(jù)采集SDK二次加工處理后入本地緩存再進(jìn)行同步。App為什么要與H5打通呢？主要是從以下幾個(gè)角度考慮。1.數(shù)據(jù)丟失率在業(yè)界，App端采集數(shù)據(jù)的丟失率一般在1%左右，而H5采集數(shù)據(jù)的丟失率一般在5%左右（主要是因?yàn)榫彺妗⒕W(wǎng)絡(luò)或切換頁面等原因）。因此，如果App與H5打通，H5觸發(fā)的所有事件都可以先發(fā)給App端數(shù)據(jù)采集SDK，經(jīng)過App端二次加工處理后并入本地緩存，在符合特定策略之后再進(jìn)行同步數(shù)據(jù)，即可把數(shù)據(jù)丟失率由5%降到1%左右。2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性眾所周知，H5無法直接獲取設(shè)備相關(guān)的信息，只能通過解析UserAgent值獲取到有限的信息，而解析UserAgent值，至少會面臨如下兩個(gè)問題：（1）有些信息通過解析UserAgent值根本獲取不到，比如應(yīng)用程序的版本號等；（2）有些信息通過解析UserAgent值可以獲取到，但內(nèi)容可能不正確。如果App與H5打通，由App端數(shù)據(jù)采集SDK補(bǔ)充這些信息，即可確保事件信息的準(zhǔn)確性和完整性。3.用戶標(biāo)識如果用戶在App端注冊或登錄之前使用我們的產(chǎn)品，我們一般都是使用匿名ID來標(biāo)識用戶。而App與H5標(biāo)識匿名用戶的規(guī)則不一樣。
1、采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)：停止、待機(jī)、運(yùn)行、故障、檢修等等，以及發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)；2、采集設(shè)備運(yùn)行工藝參數(shù)：壓力、溫度、流量、轉(zhuǎn)速、計(jì)數(shù)、風(fēng)速、位移等；3、采集設(shè)備運(yùn)行能耗：電流、功率、電能；汽、氣消耗量；4、采集企業(yè)供水、供汽、空壓、制冷等設(shè)備及相應(yīng)管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；5、采集企業(yè)變配電系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)；6、監(jiān)控車間環(huán)境參數(shù)，以及倉儲庫房環(huán)境參數(shù)。7、可根據(jù)客戶現(xiàn)場設(shè)備要求定制采集終端數(shù)控機(jī)床作為精密加工制造業(yè)中**重要的設(shè)備，在生產(chǎn)管理過程中，機(jī)床往往是車間的“信息孤島”，設(shè)備通訊接口封閉、加工程序不能集中高效管理，生產(chǎn)管理者無法及時(shí)了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息、無法準(zhǔn)確記錄刀具及加工過程信息、無法及時(shí)獲取生產(chǎn)匯總信息。這也導(dǎo)致了生產(chǎn)效率低、換線部署周期長、設(shè)備維保不及時(shí)、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)效率低等一系列問題。 數(shù)據(jù)采集是指收集、整理和分析各種數(shù)據(jù)以獲取有用信息的過程。
因此對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理有著較高的要求。如果將數(shù)據(jù)上傳到云端，云端分析后再繞一圈回來，指導(dǎo)下一步動(dòng)作，一來一回產(chǎn)生的時(shí)延，很多時(shí)候?qū)⒆兊貌豢山邮?。上述業(yè)務(wù)場景將在靠近數(shù)據(jù)源頭的現(xiàn)場對數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)處理，實(shí)時(shí)分析，提取特征量，然后基于分析的結(jié)果進(jìn)行本地決策，指導(dǎo)下一步動(dòng)作，同時(shí)將分析結(jié)果上傳到云端，數(shù)據(jù)量經(jīng)過本地處理后**減小了。圖3-2所示是實(shí)時(shí)振動(dòng)信號狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析?！鴪D3-2實(shí)時(shí)振動(dòng)信號狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析03工業(yè)數(shù)據(jù)采集的體系結(jié)構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系包括設(shè)備接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計(jì)算。設(shè)備接入是工業(yè)數(shù)據(jù)采集建立物理世界和數(shù)字世界連接的起點(diǎn)。設(shè)備接入利用有線或無線通信方式，實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場和工廠外智能產(chǎn)品/移動(dòng)裝備的泛在連接，將數(shù)據(jù)上報(bào)到云端。工業(yè)數(shù)據(jù)采集發(fā)展了這么多年，存在設(shè)備接入的復(fù)雜性和多樣性。數(shù)據(jù)接入后，將對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、轉(zhuǎn)換，并通過標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用層協(xié)議如MQTT、HTTP上傳到物聯(lián)網(wǎng)平臺。部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景，在協(xié)議轉(zhuǎn)換后，可能在本地做即時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理，再上傳到云端，提升即時(shí)性并降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。邊緣計(jì)算近幾年發(fā)展迅速，大家越來越意識到數(shù)據(jù)就近處理的優(yōu)勢，無論是實(shí)效性還是出于數(shù)據(jù)安全性考慮。數(shù)據(jù)采集可以通過智能金融系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)和投資策略的實(shí)時(shí)分析。蘇州質(zhì)量數(shù)據(jù)采集費(fèi)用
數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)分析體系，為企業(yè)發(fā)展提供有力的支持。南京工業(yè)數(shù)據(jù)采集軟件
?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(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。南京工業(yè)數(shù)據(jù)采集軟件