工业大数据是什么？

1、工业大数据的概念

11 大数据概念

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

12 工业大数据概念

工业大数据是大数据的一种类型，是工业领域智能化过程中产生的大数据，通过对数量巨大、来源分散、格式多样的工业系统的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现产品、服务和商业的新知识、新价值、新能力。

13 大数据和工业大数据主要区别

物联网的三项关键技术与领域包括，关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。也就是说，物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》， 报告指出， 无所不在的“物联网”通信时代即将来临， 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”， 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

、协议多样性
由于现场的实际需要以及后期的产线升级，客户往往需要购买西门子、三菱、欧姆龙等不同品牌、不同型号的PLC，以及支持Modbus、OPC DA、OPC UA等不同协议的传感器设备来保证生产工作的正常运行。设备协议的多样性使得现场设备之间的联系不够紧密，进而增加现场数据的互联互通的难度。
2、老旧设备数据的采集
随着工业40的快速推进以及科技的飞速发展，越来越多的新技术逐渐应用于工业现场中。为了保证市场的竞争力，企业必然需要淘汰一些老旧设备，引入一些新设备来实现产线的升级。在升级改造过程中，如果继续使用老旧设备，那么将会给企业带来额外的维护成本；如果直接淘汰老旧设备，那么企业将会面临巨大的开销和折旧费用；如果混合使用新旧设备，那么由于新旧设备之间协议的不兼容，导致新旧设备无法进行数据交互，企业难以实现数据的统筹管理。
3、设备与云端接入
现场设备支持的协议大部分都是Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT等工业协议。但是IOT平台和云平台等平台支持的是>　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

能耗监测管理系统是基于物联网数据采集技术，采用云计算等信息技术，引用节能服务产业化系统性思考，以采集到的企业能效数据为中心，实现对能耗使用的全参数、全过程的管理和控制，是能耗监测、温度集中控制和节能运行管理的综合解决方案。
能耗监测管理系统平台旨在打造互联网、物联网条件下的能耗监测管理平台运营、服务和商业模式，为各重点能耗监测企业提供高性价的能效数据服务平台；为各级政府部门提供节能减排监测、管理的先进手段和节能数据信息服务，从而显著提高企业及社会的能源效率管理水平，以提升经济效益和社会效益。
能耗监测管理系统目标：
（1）对政府：
掌握现状：全面掌握各区域、行业、企业实际用能状况，优化区域、行业能源结构。
宏观管理：为工业能耗定额超定额加价制度、淘汰落后产能等研究提供基础数据，为优化产业结构、加快工业转型升级提供决策支持。
监管跟踪：实现节能目标的有效分解和跟踪。
在线监测点：利用信息化技术建设数字化能源监管系统，实现能耗在线监测，实时、准确地把握重点行业、重点企业及关键工序的能耗，把握能源消费趋势，加强能耗预测预警，科学制定产业政策，实现区域性能耗在线动态监测。
（2）对工业企业
掌握现状：开展能源审计，完善能源利用状况报告，为节能改造提供数据支持。
能效对标：通过与省市先进企业标杆对标，利用管理和技术措施，达到标杆或更高能效水平。充分挖掘企业节能潜力，促进企业节能工作水平提升，提高企业能源利用效率，增强企业竞争力。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

说到网页数据采集器，很多企业不由自主的想到了抄内容，抓账号之类的似乎上不了台面的一些用途，网页数据采集的应用大家习以为常的是站长抓取内容进行伪原创，或者抓取账号进行网络营销推送之内的，透露着或多或少窃取的意味在里面。
       其实，数据采集技术发展应用至今，很多企业的观念仍旧停留在最原始的印象上，旧有的观念对数据采集技术有着非常大的误解，进而也使得数据采集的价值不断被低估。
        说数据采集就必然少不了大数据，大数据的概念相信我们每一个人都不陌生，从大数据的4V及非结构化数据的特性可以知道，大数据有着数据体量巨大、数据类型复杂性、价值密度低、数据处理速度及时性等有别于传统数据的特性。大数据的数据源主要来源于网络或生活中的各个信息环节，尤其是网络信息是大数据的实施基础，因此数据采集作为大数据应用建设中最底层也是最基础的一个核心环节存在。大数据挖掘分析的所有行为都要建立在科学先进的数据采集技术基础上，无论是自身就拥有海量数据还是面向全网范围的数据源分析，脱离了数据采集技术，大数据挖掘分析也势必变成了空话。
        经济理论常提过，上层建筑决定经济基础，那么，在大数据时代，企业对大数据的应用战略则决定数据采集的角色，在国外，大多数中大型企业都非常重视将大数据运用于企业生产经营发展的环节，因此，对于数据采集技术也给予了一个比较高的正面评价。
        遗憾的是，长久以来，国内数据采集的角色都一直停留在不太光彩的角色，太多的个人或小企业用来抓取其他网站的原创内容稍微改吧改吧就用到自己网站，或者目光都盯住了用采集器采集大量的用户账号，进行网络营销直接推送用。
        不能否认，尤其是像八爪鱼采集器这种软件由于支持近乎98%的网页采集率，部分用户将采集器应用到采集ID或者采集内容伪原创上，但是，如何以此断定采集器仅仅作此用途那就大错特错了，也不可能真正理解数据采集及大数据应用对企业的意义。
        我今天无意要给数据采集正名，而是想要详细介绍下，代表先一代数据采集技术的八爪鱼采集器可以如何为企业进行服务？
1、  脱离对个体账号隐私数据的关注，转为挖掘用户行为喜好
挖掘用户行为喜好，很多企业的做法是抽取一部分样本进行分析，进而将用户进行分类分析，我不能说这种方式一定不好，但是由于抽样数量及取样用户的有限性，我们会多少对数据的代表性产生质疑，再由于用户也是不断再成长变化的，传统的取样方式仅仅针对自己已有的用户进行分析，很难看出用户真的喜好变化。
那么，有了八爪鱼数据采集这样的工具，企业就快速及时的掌握更多的数据源，进而通过人工对数据进行筛选过滤挖掘分析，进而更准确的掌握用户的行为喜好。
大数据时代，企业未来有可能比用户更了解自己的需求，这并不是无稽之谈，而是建立在大数据强大分析能力上的理性判断。
典型应用：做淘宝/天猫的卖主根本不用关注匿名ID破解不破解，你可以通过自身店铺和竞争店铺的评价、用户购买、地域等公开信息，分析出你的产品最理想的销售区域、人群属性、人群喜好、产品不足等，进行应用到营销如直通车钻展站外推送、产品设计、活动设计、宝贝页面设计上，为用户提供他需要的信息，这才是真正意义上的精准营销，营销才能真正取得效果。
2、  了解你的对手
商场如战场，知己知彼方能百战不殆。不了解你的对手，你就无法与对手站在同一层面上进行对抗，放到互联网的世界，如果你能占领信息的前端，那势必你只能做一个跟跑者。这点对于很多电商运营的企业来说应用已经深有体会，为了达到了解对手的效果，运营人员要做的，就是通过各种途径收集对手的信息变化，然后通过各种表格进行分析挖掘，耗时耗力。
那么，数据采集技术的应用，可以给企业及运营分析人员带来的变化是显而易见的，智能化的云采集技术无论是从数量上还是速度上都远远超过人工的处理能力，使得企业及分析人员可以抓住于数据挖掘分析，对数据应用的有效率必然会得到提高。
典型应用：电商运营人员关注竞争店铺的运营变化、事件效果跟踪、分销系统的价格管理监控等
3、  第一时间了解热点话题
营销上经常讲到一个造势，在我看来，到实际的运作过程中大多数企业真正能应用的是借势，如何借势，那必须要能第一时间就能窥探到势，光凭几个人看看热点新闻或者直觉就够了吗？你能第一时间知道微博上大家都在谈什么话题，对于热点大多数都怎么看吗？答案显然是无法实现的。那么运用采集技术就能很简单的解决这个问题。这与舆情监控不同，对于热点话题的了解对于多数企业在运营活动、内容创造中有着很实际的参考意义。
典型应用：根据热点关联产品进行企业活动策划及自媒体内容创作。
4、  舆情监控
这点不深入展开了，目前采集技术在舆情监控上的应用已经不陌生了。
 
       以上几点也只是数据采集技术应用的一个方面，在此仅仅作抛砖引玉之用，希望更多的企业及数据爱好朋友将数据采集的用途继续挖掘并发扬光大，让数据采集的正能量能得到有效的发挥！
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十年爬虫经验告诉你，做数据采集你差了它效率才低。
同样辛苦劳作，为什么别人工资高，为什么别人老早就把活干好，吃饭睡觉打豆豆，走上人生巅峰，迎娶白富美。 在爬虫的 *** 作过程中，我们通常会碰见非常多网站采用了防爬取技术，或是因为自己采集网站信息内容的强度和采集的速度太大，给对方服务器带去了太大的压力，所以说你一直用相同的代理IP爬取这个网页，极有可能IP会被禁止访问网页，大部分做爬虫的都躲不过去IP的问题,需要非常多的IP来保持自己IP地址的不断转换，
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让前端监控数据采集更高效
点击上方“马蜂窝技术”，关注订阅更多优质内容随着业务的快速发展，我们对生产环境下的问题感知能力越来越关注。作为距离用户最近的一层，前端的表现是否可靠、稳定、好用，很大程度
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物联网的发展前景如何？如何占领先机？数据价值如何变现？
物联网是一个针对特定需求，将人、物、数据和流程整合在一起的网络，其中每一部分都可以智能地连接到互联网全网或部分网络上。它的目标则是实现人与人互动、人机互动、机器之间的互动，来提升人们的交流效率，让生活变得更加更加生气勃勃。 目前物联网技术正逐渐融入到各行各业，从原物料的探勘、生产、物流到送达工厂的整个过程，所有的货物及装备都嵌有电子标签，让不同的设备可以互相沟通，人和物品以及物品之间都能够彼此进行交流，成为网络的一部分，包括原物料的采购、库存、销售等领域，都可通过完善优化的供应链管理体系，进而提高效率，降
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最新发布 自动驾驶数据闭环，要么被高估了，要么被低估了？
自动驾驶数据闭环，你的认知正确了吗？
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翻译数据资产价值评估
摘要。信息越来越被认为是公司最有价值的资产之一。 然而，到目前为止，却缺少衡量其价值的方法。虽然它在捕获、存储和处理过程中消耗了大量且不断增加的组织资源，但它通常不会在资产负债表上获得财务确认。本文的目标是开发一种评估信息的方法，该方法既实用又符合公认的会计原则。它首先检查信息作为资产的性质，并定义了许多将信息作为经济商品的行为的“法律”。然后，它研究了会计理论中的替代资产估值模型，以及如何应用它们来衡量信息的价值。最后，提出了一种方法，该方法适用于现有的资产估值方法，以反映信息作为资产的独特特征。信息价值
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运维中被低估的日志
如果把运维看做是医生给病人看病，则日志就是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，什么类型的药。所以古人有句话叫对症下药，这个症就是病人的描述加医生的判断，在重一点的病在加上很多的化验。在医生看病时病人的描述和化验单上的数据对医生是非常重要的。同理日志在运维中的作用也是类似的，但非常不幸，日志在很多运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到
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IBM大数据采集工具，助力企业快速释放数据价值
在企业“数字化转型”的浪潮中，数据就像血液一样流淌在不同的业务载体中，时刻牵动着企业决策和业务发展方向。随着数据的爆炸式增长和企业转型进程的推进，企业对数据质量有了更高的要求。想要撬动“大数据”这座金山，“可信任数据”将成为下一步企业必争之地。
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大数据（一）数据采集 2
每日牢骚：       写之前，先说两句题外话。第一是9月23日就想更新博客的，但是一直拖到现在，确实这两天有不可抗力。第二就是今天有个刺激，一个很不起眼的同事只学了三个月的机器学习就拿到了新浪的Offier，年薪25W，这让我坐不住了。也开始反思自己的学习方法，之前看视频的速度实在太慢了，不重要的内容也学了好久，可是光看不真去做项目熟悉，看再久视频还是学不会。      所以调整下学习方法：
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热门推荐 三分钟看懂大数据风控中用户行为数据的采集、分析及应用（ 转 ）
据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。那么，大数据风控运营中，会主要分析用户的哪些行为数据，怎么分析？1行为数据的采集和分析用户行为数据：主要包含用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为，行为数据其实
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中小企业运维中容易被低估的日志
如果把运维看做是医生给病人看病，日志则是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述从中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，该用什么类型的药。 所以古人有句话叫做对症下药，这个“症”就是病人的描述加医生的判断，在重一点的病在加上很多的化验。在医生看病时，病人描述的病情和化验单上的数据对医生的判断是非常重要的。 同理日志在运维中的作用也是非常类似的，但很不幸，日志在很多中小企业运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到，磁盘里有个大的日志文件要把他删了，这样可以节省空间。 运维的内容 从上面
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谈日志的重要性运维中被低估的日志
如果把运维看做是医生给病人看病，则日志就是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，什么类型的药。所以古人有句话叫对症下药，这个症就是病人的描述加医生的判断，在重一点的病在加上很多的化验。在医生看病时病人的描述和化验单上的数据对医生是非常重要的。同理日志在运维中的作用也是类似的，但非常不幸，日志在很多运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到
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被低估的电池管理系统BMS
中国新能源汽车产业“最短的一条腿” 2008年北京奥运会期间，为了服务奥运会，595辆新能源汽车云集京城，每一辆使用的都是高品质电池，代表了当时国内的最高技术水准，规模可谓空前绝。 然而两个月之后，许多电动汽车已不堪重负，有关专家经过检测发现，由于多数车辆上的BMS电池管理系统未能发挥应有的作用，导致“电池组早期失效”，这批环保车辆最终只能停在被人遗忘的角落。 奥运环保车辆的曲折命运告诉我们
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数据采集
八爪鱼大数据免费培训

物联网是一个集合，而旗下各类传感器(射频识别等传感技术)、各类有/无线传感网络、智能联动等技术才是物联网的根本。
传感器技术
传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大技术。从仿生学观点看，如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”，把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话，那么传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知的重要技术手段。

射频识别(RFID)技术
射频识别(Radio
Frequency
Identification)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。在国内，RFID已经在身份z、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛应用。RFID技术市场应用成熟，标签成本低廉，但RFID一般不具备数据采集功能，多用来进行物品的甄别和属性的存储，且在金属和液体环境下应用受限，RFID技术属于物联网重要的信息采集技术之一。
　
WSN(无线传感网络)技术
无线传感器网络(Wireless
Sensor
Network,或称神经末梢网)主要有ZigBee、蓝牙、NFC、Wi-Fi等表现形式。上海秀派电子科技有限公司董事长兼总经理宋福鑫介绍到：“无线传感器网络是一种由独立分布的节点以及网关构成的传感器网络，安放在不同地点的传感器节点不断采集外界的物理信息，如温度、声音、震动等，相互独立的节点之间通过无线网络进行通信。无线传感器网络的每个节点都能够实现数据采集和数据的简单处理，还能接收来自其他节点的数据，并最终将数据发送到网关，再从网关获取数据，查看历史数据记录或进行分析。”

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