设备数据采集系统(有没有好用又免费的档案管理软件推荐一下)
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2024-06-23
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1. 设备数据采集系统,有没有好用又免费的档案管理软件推荐一下?
既要免费,又要好用,两者兼具的档案管理软件,少之又少,简直是凤毛麟角。
不过少,并不是说没有,如果你一时半会没有好主意,倒是可以看这里来。(文末有软件免费获取方式)
选择云表无代码开发工具,自主开发档案管理软件,想要什么功能,都可以往上加云表无代码开发工具,是一款新型的国产企业级管理工具,在它这里,自主开发管理软件,可以说是真的超级简单!
车辆档案管理使用者,不需要任何IT技术知识,也不用编写一行代码,即可通过简单的拖拉拽操作方式,配置中文文本信息,搭建出个性化自主可控的管理软件。
不管你需要的管理软件偏向于哪个类型,工程项目管理,PLM,SRM,MES,还是进销存,OA,档案管理等等,都可以在云表平台这里,轻轻松松给“画”出来。
并且,它还满足“高并发,高可用”的使用场景,比如消息推送,流程审批,工作流,权限设置,OpenAPI,蓝牙打印,批量导入,无缝集成企业微信,钉钉,SAP,PDA等第三方软硬件等等。
只要是你需要的功能,都可以在这里找到它们的身影。
由于其内嵌了MySQL数据库,所以任何时候,你想增删改查系统功能,也是可以的。
平均1-2周上线一套系统毫不夸张地说,1-2周的时间,你就可以上线一套功能完备的系统。
提供免费版本值得一提的是,它还提供免费版本。
该版本对于中小企业来讲,功能完全够用。
像许继电气,华为,云南小松,汾西矿业,燕山大学等企事业单位或机构,都在使用它。
众所周知,档案是重要的社会信息资源,档案信息化对提高档案现代化管理水平具有重要意义,近年来,随着互联网普及率不断提升,以及市场对档案公共服务的要求提升,档案管理逐渐向标准化、信息化、数字化等方向发展,在此背景下,档案信息化市场将会迎来良好的发展时机。
免费的软件获取方式,在此奉上:
方法一:
点击我的头像,进入个人主页后,在下方找到“免费下载”。方法二:1.头条app搜索“云表平台”。2.进入官网之后,在右上角三条杠处,找到“登录”。(或者进去后直接点击“免费注册”)3.信息填报完毕,即可在“管理控制台”免费获取。说一千,道一万,不如自己去看看,来得实在。
2. cta鉴证系统是什么?
涉税鉴证业务是税务师事务所的重要业务来源。随着涉税鉴证业务规范性的日益加强,税务总局关于涉税鉴证业务的准则相继出台,运用软件进行涉税鉴证业务操作和管理成已为趋势。杭州海穗信息科技有限公司开发的CTA涉税鉴证软件是根据目前税务师事务所、会计师事务所的业务需求和实际操作流程,结合业内最新的开发技术和先进的管理思想而研发的一套方便、高效、稳定的软件。 其中财务数据采集模块以优盘为介质,由业务人员随身携带,外勤时,可以利用随身携带的笔记本或直接插到企业电脑直接采集财务数据。
软件特点
操作简单方便,和Excel完全一致;
严格规范的鉴证流程模式,清晰明了的填表说明和法规库支持,指导用户准确快速地完成填报;
强大的财务数据接口,可以采集用友、金蝶、新中大、海众、速达、金算盘、浪潮、降龙九九、格林、管家婆、安易、金财、金钥匙及鼎信诺等各版本的财务软件数据;对于手工做账,或者无法取数的企业,可以通过Excel模板文件,将科目余额表、凭证列表和固定资产列表导入系统。相应的底稿都内置自动取数公式;
准确的表内与表间勾稽关系可以方便快速地完成数据的计算,从而减少用户的工作量;
强大的审核功能可以准确地定位申报数据当中的错误与疑点,使用户能够快速地检查填报数据,顺利地完成申报;
软件同时设有浙江省A、B版及其他省份的工作底稿,可以满足不同地区事务所的不同需要。同时可以加载各类鉴证业务底稿模板,范围可涵盖事务所所有的业务;
用户界面友好简洁,操作简单易学;
数据存储在服务器,集中管理,方便查询。
3. 数据中台建设内容包括哪几个方面?
从2018年以来,与我们进行数据中台交流的企业不下200个,我们从这么多交流中总结了三个规律,然后深入分析出数据中台建设的十二大问题域,这能够给那些希望建设数据中台的企业以一个问题识别框架,从而更快速准确地建设能够解决问题的数据中台。
从200个数据中台交流的发现
从2018年以来,数据中台在国内企业数字化转型领域异军突起,今年我们做了一个粗略的统计,找到我们交流数据中台的企业,不下200家,但是,最终落地的项目,却是五花八门,很少有完全一样的。 正如下图所示,不同的企业,找到我们都是从“我们领导想做数据中台”这句话开始,但是当我们深入沟通后,发现大家的情况各不相同,有的还没有业务数据,有的已经有了一定的数据,有的正在建设数据仓库,有的数据仓库已经上线使用很多年,然后在不同的情况下,大家要解决的问题也不一样,有的是想搞清楚应该怎么从数据中产生价值,有的是想提升现有数据的质量,有的是现在的数据仓库报表没人用,有的是数据仓库的响应速度比较慢,有的希望做一些人工智能的预测和推荐。
我们将这些需求做了分类,然后总结了三个有意思的关键发现:
一、行业对于数据中台的期望很高
这么多不同的需求,最终都是从“数据中台”开始,这说明企业对于数据中台项目的期望很高,将过去对于数据仓库,数据平台的期望都寄托在了“数据中台”新的概念上。
这个现象对于数据中台的行内人来讲,是一个好事情还是一个坏事情,真是不好说。
一方面,我们很高兴,数据中台被企业管理层关注了,他们用这样四个字来表达自己对于企业数据利用的渴望,同时也表示了现在的企业数据利用体系不能够满足他们的要求。
另一方面,我们同时感到依稀的惶恐,数据中台绝对不是银弹,它不能解决一切的问题。
二、提出要做数据中台的企业,大部分是缺乏清晰的数据战略
在我们与很多企业沟通的过程中,我们发现,当我们问到“你们希望数据中台解决什么问题”的时候,其实很少有企业能够讲的清楚,但是当我们像剥洋葱一样层层引导的时候,发现他们最终都指向希望将数据利用好,让业务更智能。
这是一个企业战略层面的事情,说明大部分想做数据中台的企业,其实都是希望进行数智化转型,但是他们需要的第一件事情,其实是一个清晰的数据战略。
通过数据战略,梳理清楚业务需求,数据的利用方向和蓝图,然后制定出中台的实施路径。
三、数据中台的建设,要从问题出发
参考DDD的通俗说法“所有不解决问题的方案都是耍流氓”,数据中台的建设要从问题出发,我们要识别出需要解决的问题,而不是拿着锤子找钉子。很多企业的数据部门就处于这种情况,在过去几年,做了一堆的数据基础架构和工具平台,到处在找场景,找用户。
从这次的研究,我们发现,数据中台的建设要从问题出发,必须找到企业关注的问题,只有解决针对性问题的数据中台,才能获得企业的认可。
通过研究,我们发现现在目前希望建设数据中台的企业最大的问题就是不知道要解决什么问题,那么如何能够用一种方法论发现和定位问题呢?
数据中台建设是一个无序问题
每当碰到不知道如何解决的问题的时候我就会想起Cynefin的框架:
Cynefin提供了五个决策领域组成的思考框架,用来帮助人们理解和解决世界的各类问题,利用Cynefin框架,将任何一个问题都可以归为以上图的五类之一:
简单的(Simple)
在“简单的”象限中的问题,存在着可预测和可重复的因果关系。它们对任何有理性的人来说都是不言自明的。
例如,在建筑领域中,一个简单的项目是建一栋房子,特别是如果项目团队以前已经建了许多类似的房子。他们每次建房子时,都会有一些不同,但是因果关系是很好理解的,如何去建设是有清晰的方法,路径,设计可以参考的。
类似地,在IT领域中,搭建一个博客系统,这也是一个简单问题,因为博客系统的功能是清晰的,并且在行业中有对应的博客系统产品,可以直接采用,不需要很多的创新和定制。
这个象限中的问题的解决方法是进通过‘感知-分类-应对’,即:找出这个项目的不同之处,对它们进行定位和分类,并针对对这些差异进行相应的应对处理。
斯诺登教授认为,在简单的象限的问题是“最佳实践”类解决办法的唯一象限。
复杂的(Complicated)
在 “复杂的” 象限中,因果关系仍然存在,但它们并非显而易见,需要利用专业知识来分析它们,所以这个领域的问题是需要专家来解决的。
对比起简单象限的盖房子问题,建设一座桥梁可能是复杂问题的例子。
虽然团队可能已经建造了许多跨过河流或道路的桥梁,但是当他们到一个新的环境的时候,他们仍然需要去面对动态的环境、地形、天气、风速、水流等因素来调整和设计新的方案,桥梁的建设是需要专业的结构工程师分析特定的环境并进行架构设计的。
对于复杂问题的解决方法是 ‘感知-分析-应对‘,因为已经没有简单问题的最佳实践答案去被分类和选择了,需要针对问题本身进行分析诊断,从而制定应对策略和解决方法。
难解的(Complex)
与复杂的问题不同的是,难解的象限的问题虽然也有因果关系,但是这种关系是不可预测的,只有事后才能看清楚。这意味着难解的问题是无法用通过分析,拆解和还原的方法去解决的。比如,造一辆法拉利汽车,是一个复杂问题,因为不管法拉利的零件有多少种,都是可以通过分析,拆解来构建出来的,只是复杂度比较高。而穿越一个没见过的热带雨林,就是一个难解的问题,因为你不知道这个热带雨林里面是什么情况,哪里有沼泽,哪里有陷进,必须通过不断的探索来一步步逼近出口。
斯诺登教授认为,应对难解问题的方法是 ‘探索-感知-应对‘,即,进行实验和测试,通过不断的测试,探索来感知问题本身,不断逼近,了解问题的本质,从而制定应对策略。
混沌的(Chaotic)
除了难解的问题之外,还有一类更加复杂的情况,那就是“混沌的”系统。混沌的系统本身是没有因果关系的,所以尝试去寻找关联是徒劳无用的。在混沌的问题面前,领导者需要做的事情是快速采取行动,然后通过行动的反馈来感知问题本身,从而制定对应的解决方案,这也就是斯诺登教授提到的 ‘行动-感知-应对’的方法。
无序的(Disorder)
除了以上四种问题之外,如果你不知道当前的问题应该归于四个象限中的哪一个,那么,“无序的”问题就是起点,需要采集信息,分析信息来确定所在的位置。
我们会发现,数据中台的建设有的时候是特别简单的问题,比如,有的企业,沟通完就发现,自己其实需要的是一个大数据平台,从而能够让结构化和非结构化数据都存储和利用起来。
有的时候数据中台的建设又是一个复杂的问题,需要解决端到端的数据处理的问题,是需要分析出企业的需求然后在设计对应的解决方案的。这种情况,往往对接的都是数据部门或技术部门,他们还是有清楚地目标的,那就是为企业构建很好地数据处理能力和平台。
但是,大部分时候,我们碰到的企业都是不知道从哪里分析起,因为我们沟通完,发现其实企业希望数据中台解决的问题并不仅仅是数据的问题,而更多的是企业数字化转型的问题,很多都无法直接关联到数据领域,也不是一个技术性的数据中台能够解决的问题。
这种时候,数据中台的建设是难解(Complex)或混沌(Chaotic)的问题,它没有清晰的解决思路,甚至很多时候在一开始的时候,从哪里开始都不知道,这时候,它又是一个无序(Disorder)的问题。
所以,一个企业如果想建设数据中台,首先我们需要识别,这个数据中台要解决的是什么问题,是归属于Cynefin框架的哪一个象限,然后才能够以这个为指导制定出对应的解决方案。
这里,我们分析了行业里大部分主流的数据中台产品和解决方案,梳理出通用数据中台的六大问题空间。
数据中台的六大问题空间
数据中台承载着企业数据全生命周期价值链的功能,我们将数据中台解决而主要问题分为以下两个类别,业务域和管理域。
其中,业务域是那些直接加工,生产,发布,交易数据和数据产品的问题,而管理域是辅助与业务域,让数据的直接价值更高效,更准确,更协作的支撑性问题。
所有的企业希望建设的数据中台的功能,都可以归入这六大核心问题空间。
l 业务域
n 数据的存储和加工
存储和加工是最基础的数据利用的功能,这一部分的业务问题是过去这么多年大数据领域主要贡献的领域。过去的数据工作,都是从这个问题域出发,将数据当做一种物资来管理。企业的数据部门主要承担着数据库管员的职责。
这个问题空间的参与者主要是数据和技术部门。
n 业务价值的探索和挖掘
数据能带来什么业务价值,能够适用于什么业务场景?这是当企业做了业务数据化以后,建设数据中台要回答的第一个问题。但是,这个问题空间并不是过去数据部门最关注的内容,而这却是数据中台区别于传统数据平台和数据仓库最大的地方。数据中台不仅仅是一个数据存储和加工的后台系统,而是一个能够为前台提供业务价值探索挖掘的平台,直接为前台产生数据价值。
而业务价值的探索和挖掘过程,却是一个综合性问题,是要业务、技术和数据部门协作才能去解决的,所以数据中台要提供端到端的识别、探索、挖掘的业务价值全生命周期管理的能力。
n 数据服务的构建和发布
最终数据要以各种服务的形式为用户所适用,这里的用户包括企业员工,也包括各种业务和技术系统。从业务场景到数据服务的过程,是一个软件工程的过程,是一个数据科学工业化的过程。如何能让这个过程更加的自动化,标准化,可复制,高响应,是这个问题空间要达到的目标。
这个过程的主要参与者是软件工程专业者。
l 管理域
在业务域之外,还有一个管理域,是辅助,支撑和管理让业务域的问题能够更加规模化,更加标准化,更加持续的被解决。不同的企业,不同的阶段的企业对于数据中台的管理域的诉求是不尽相同的,有的企业规模大,对于数据服务开发过程的管理要求很高,有的企业规模小,对于管理域的需求就比较弱。
数据中台的管理域主要包括一下三个问题空间。
n 共享和协作
如何让更多地人可以参与到数据价值的全生命周期生产过程中,让大家可以安全的共享数据,合理分工和协作,从而提高数据加工,价值探索,数据服务的效率和创新,是这个问题空间要解决的问题。
n 管理和治理
如何能够让整个过程更加有规则,资源的分配更加合理,数据的质量,产品的质量有保障,是管理和治理这个问题空间要解决的问题。
n 运维和运营
数据运维是保证基础架构的稳定,快速识别及时修复可能的风险和问题。而数据运营,则是持续从数据分析获得运营的策略并执行,从而及时应对和调整企业的数据策略。
在六大问题空间的基础上,我们将业务域和管理域进行了交叉,就得出了建设数据中台的十二个问题域,所有的数据中台的建设问题,都可以被纳入这个框架中进行解构和分析。
不同的企业这十二个问题域里的问题是不一样的,大部分企业的数据中台的建设都应该从核心问题空间开始,如下图,这是一个典型的大型多产业版块集团的数据中台的问题域。
这十二个问题域,也能对应到Cynefin的四个象限,从左到右,是管理价值,从下到上,是业务价值,数据需求越复杂的企业就越靠右上角,最基础的数据需求就在左下角。
所有要建设数据中台的企业,可以参考这十二个象限定位清楚自己的问题,然后再针对性的制定解决方案。
4. 电表上装了个采集器是做什么用的?
1、电表电费数据采集
电表监控器通过采集脉冲信号来记录用户电费使用情况,并自动记录保存数据。
2、控制用电
根据用户的用电信息,电费预交,剩余电费等情况,电表监控器通过磁保持继电器来控制用户用电的通断。
3、数据无线传输
电表监控器定时通过无线网络与集中器通信实现数据交换。
4、非法开箱记录
电表监控器通过采集电表箱门的开关信号,可以测知是否有开箱动作发生(非法开启表箱),立即上传到集中器继而上传到检测中心并进行记录或者管理者的手机上。
5. 光电测量系统有哪些?
光电测量系统是一种利用光电传感器和相关设备进行测量和检测的系统。它可以通过感知光的特性和变化来获取有关目标物体的信息。以下是一些常见的光电测量系统:
1. 光电传感器:包括光电二极管、光敏电阻、光电三极管等,用于将光信号转换为电信号。
2. 光源:提供光线以供测量系统使用,常见的光源包括激光器、LED灯等。
3. 光学元件:包括透镜、棱镜、滤光片等,用于控制光线的传播和特性。
4. 光电转换器:将光信号转换为电信号的装置,常见的有光电二极管和光电三极管等。
5. 光电放大器:用于放大光电信号,提高系统的测量精度和灵敏度。
6. 光电检测系统:包括光电传感器、信号处理器、数据采集器等,用于检测和记录光学信号。
7. 光电测量仪器:如光谱仪、光度计、光干涉仪等,用于测量光的强度、波长、相位等参数。
这些光电测量系统广泛应用于科学研究、工业生产、医疗诊断等领域,可以用于测量光的强度、波长、功率、速度、位置等多种物理量。
6. 股票数据有办法采集或者实时监控么?
股票数据是可以通过第三方软件进行采集或者实时监控的。
现在互联网科技迅速发展,很多之前实现不了的问题现在都可以解决。采集信息的软件就是在这种需求下应运而生的。现在网上有很多采集软件,比较有名气的是八抓鱼采集器,不仅可以采集app信息和网站,还可以自定义内容采集,采集的结果自动生成分析报表,直接浏览就行了,还是很方便的。你可以在网上搜索一下,采集的软件有很多,操作很容易,一般人也可以使用。实时监控有网页版也有手机版的,看你个人需求,网页版的你可以登陆各大财富网站,根据个人需求自行设置,有的收费,你直接pass掉就好,大部分都是免费的。我平时使用手机端app监控,很方便,直接设置好监控内容,点击运行。等到价格触及设立的点位app就会自动给你发消息或者短信提醒。
这些是股票数据采集和实时监控的办法,比较方便实用,如果还有不懂的地方,可以直接联系我帮你解答。
7. 怎样使用渔探仪?
超声波探鱼器由显示主机、超声波传感器及其他配件组成。工作时主要是利用超声波发射、反射和接收的原理。
以超声波作为探测手段,必须产生超声波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器,习惯上称为超声换能器。探鱼器工作时首先由超声波传感器发射信号,信号在水域里传播。当发射信号碰到不同于水的介质如固体、气体等(这里主要是鱼群、海底岩石等)时一部分信号会反射回来,反射信号经传感器过滤后输入至显示主机里进行分析处理。主机里的微电子处理器对过滤后的信号分析处理后会以直观的界面显示分析结果,如水底的构造,水深、鱼群位置、鱼的大小等。
超声波传感器:是利用超声波的特性研制而成的传感器。由换能晶片在电压的激励下发生振动产生超声波,同时接受反射回来的超声波。主要性能指标有工作频率、工作温度和灵敏度等。
鱼探仪依靠声纳可以探测到鱼类的存在和方位,深度等依靠罗盘给出水下测量点的罗经方位,温度,俯仰角;由于声纳的速度传感器接口输出模拟信号计算机无法接受模拟信号,故此在系统中添加硬件设备数据采集仪,以对探仪输出的数据进行模数转换,并暂时地储存。
计算机每隔一段时间去读取各设备的测量、探测数据并进行分析和处理,再通过分析处理后的数据,得到结果,最后同时显示在CRT显示屏上,可纵观航行、探测、捕捞的全局,给捕捞作业带来很大方便。
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1. 设备数据采集系统,有没有好用又免费的档案管理软件推荐一下?
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不过少,并不是说没有,如果你一时半会没有好主意,倒是可以看这里来。(文末有软件免费获取方式)
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2. cta鉴证系统是什么?
涉税鉴证业务是税务师事务所的重要业务来源。随着涉税鉴证业务规范性的日益加强,税务总局关于涉税鉴证业务的准则相继出台,运用软件进行涉税鉴证业务操作和管理成已为趋势。杭州海穗信息科技有限公司开发的CTA涉税鉴证软件是根据目前税务师事务所、会计师事务所的业务需求和实际操作流程,结合业内最新的开发技术和先进的管理思想而研发的一套方便、高效、稳定的软件。 其中财务数据采集模块以优盘为介质,由业务人员随身携带,外勤时,可以利用随身携带的笔记本或直接插到企业电脑直接采集财务数据。
软件特点
操作简单方便,和Excel完全一致;
严格规范的鉴证流程模式,清晰明了的填表说明和法规库支持,指导用户准确快速地完成填报;
强大的财务数据接口,可以采集用友、金蝶、新中大、海众、速达、金算盘、浪潮、降龙九九、格林、管家婆、安易、金财、金钥匙及鼎信诺等各版本的财务软件数据;对于手工做账,或者无法取数的企业,可以通过Excel模板文件,将科目余额表、凭证列表和固定资产列表导入系统。相应的底稿都内置自动取数公式;
准确的表内与表间勾稽关系可以方便快速地完成数据的计算,从而减少用户的工作量;
强大的审核功能可以准确地定位申报数据当中的错误与疑点,使用户能够快速地检查填报数据,顺利地完成申报;
软件同时设有浙江省A、B版及其他省份的工作底稿,可以满足不同地区事务所的不同需要。同时可以加载各类鉴证业务底稿模板,范围可涵盖事务所所有的业务;
用户界面友好简洁,操作简单易学;
数据存储在服务器,集中管理,方便查询。
3. 数据中台建设内容包括哪几个方面?
从2018年以来,与我们进行数据中台交流的企业不下200个,我们从这么多交流中总结了三个规律,然后深入分析出数据中台建设的十二大问题域,这能够给那些希望建设数据中台的企业以一个问题识别框架,从而更快速准确地建设能够解决问题的数据中台。
从200个数据中台交流的发现
从2018年以来,数据中台在国内企业数字化转型领域异军突起,今年我们做了一个粗略的统计,找到我们交流数据中台的企业,不下200家,但是,最终落地的项目,却是五花八门,很少有完全一样的。 正如下图所示,不同的企业,找到我们都是从“我们领导想做数据中台”这句话开始,但是当我们深入沟通后,发现大家的情况各不相同,有的还没有业务数据,有的已经有了一定的数据,有的正在建设数据仓库,有的数据仓库已经上线使用很多年,然后在不同的情况下,大家要解决的问题也不一样,有的是想搞清楚应该怎么从数据中产生价值,有的是想提升现有数据的质量,有的是现在的数据仓库报表没人用,有的是数据仓库的响应速度比较慢,有的希望做一些人工智能的预测和推荐。
我们将这些需求做了分类,然后总结了三个有意思的关键发现:
一、行业对于数据中台的期望很高
这么多不同的需求,最终都是从“数据中台”开始,这说明企业对于数据中台项目的期望很高,将过去对于数据仓库,数据平台的期望都寄托在了“数据中台”新的概念上。
这个现象对于数据中台的行内人来讲,是一个好事情还是一个坏事情,真是不好说。
一方面,我们很高兴,数据中台被企业管理层关注了,他们用这样四个字来表达自己对于企业数据利用的渴望,同时也表示了现在的企业数据利用体系不能够满足他们的要求。
另一方面,我们同时感到依稀的惶恐,数据中台绝对不是银弹,它不能解决一切的问题。
二、提出要做数据中台的企业,大部分是缺乏清晰的数据战略
在我们与很多企业沟通的过程中,我们发现,当我们问到“你们希望数据中台解决什么问题”的时候,其实很少有企业能够讲的清楚,但是当我们像剥洋葱一样层层引导的时候,发现他们最终都指向希望将数据利用好,让业务更智能。
这是一个企业战略层面的事情,说明大部分想做数据中台的企业,其实都是希望进行数智化转型,但是他们需要的第一件事情,其实是一个清晰的数据战略。
通过数据战略,梳理清楚业务需求,数据的利用方向和蓝图,然后制定出中台的实施路径。
三、数据中台的建设,要从问题出发
参考DDD的通俗说法“所有不解决问题的方案都是耍流氓”,数据中台的建设要从问题出发,我们要识别出需要解决的问题,而不是拿着锤子找钉子。很多企业的数据部门就处于这种情况,在过去几年,做了一堆的数据基础架构和工具平台,到处在找场景,找用户。
从这次的研究,我们发现,数据中台的建设要从问题出发,必须找到企业关注的问题,只有解决针对性问题的数据中台,才能获得企业的认可。
通过研究,我们发现现在目前希望建设数据中台的企业最大的问题就是不知道要解决什么问题,那么如何能够用一种方法论发现和定位问题呢?
数据中台建设是一个无序问题
每当碰到不知道如何解决的问题的时候我就会想起Cynefin的框架:
Cynefin提供了五个决策领域组成的思考框架,用来帮助人们理解和解决世界的各类问题,利用Cynefin框架,将任何一个问题都可以归为以上图的五类之一:
简单的(Simple)
在“简单的”象限中的问题,存在着可预测和可重复的因果关系。它们对任何有理性的人来说都是不言自明的。
例如,在建筑领域中,一个简单的项目是建一栋房子,特别是如果项目团队以前已经建了许多类似的房子。他们每次建房子时,都会有一些不同,但是因果关系是很好理解的,如何去建设是有清晰的方法,路径,设计可以参考的。
类似地,在IT领域中,搭建一个博客系统,这也是一个简单问题,因为博客系统的功能是清晰的,并且在行业中有对应的博客系统产品,可以直接采用,不需要很多的创新和定制。
这个象限中的问题的解决方法是进通过‘感知-分类-应对’,即:找出这个项目的不同之处,对它们进行定位和分类,并针对对这些差异进行相应的应对处理。
斯诺登教授认为,在简单的象限的问题是“最佳实践”类解决办法的唯一象限。
复杂的(Complicated)
在 “复杂的” 象限中,因果关系仍然存在,但它们并非显而易见,需要利用专业知识来分析它们,所以这个领域的问题是需要专家来解决的。
对比起简单象限的盖房子问题,建设一座桥梁可能是复杂问题的例子。
虽然团队可能已经建造了许多跨过河流或道路的桥梁,但是当他们到一个新的环境的时候,他们仍然需要去面对动态的环境、地形、天气、风速、水流等因素来调整和设计新的方案,桥梁的建设是需要专业的结构工程师分析特定的环境并进行架构设计的。
对于复杂问题的解决方法是 ‘感知-分析-应对‘,因为已经没有简单问题的最佳实践答案去被分类和选择了,需要针对问题本身进行分析诊断,从而制定应对策略和解决方法。
难解的(Complex)
与复杂的问题不同的是,难解的象限的问题虽然也有因果关系,但是这种关系是不可预测的,只有事后才能看清楚。这意味着难解的问题是无法用通过分析,拆解和还原的方法去解决的。比如,造一辆法拉利汽车,是一个复杂问题,因为不管法拉利的零件有多少种,都是可以通过分析,拆解来构建出来的,只是复杂度比较高。而穿越一个没见过的热带雨林,就是一个难解的问题,因为你不知道这个热带雨林里面是什么情况,哪里有沼泽,哪里有陷进,必须通过不断的探索来一步步逼近出口。
斯诺登教授认为,应对难解问题的方法是 ‘探索-感知-应对‘,即,进行实验和测试,通过不断的测试,探索来感知问题本身,不断逼近,了解问题的本质,从而制定应对策略。
混沌的(Chaotic)
除了难解的问题之外,还有一类更加复杂的情况,那就是“混沌的”系统。混沌的系统本身是没有因果关系的,所以尝试去寻找关联是徒劳无用的。在混沌的问题面前,领导者需要做的事情是快速采取行动,然后通过行动的反馈来感知问题本身,从而制定对应的解决方案,这也就是斯诺登教授提到的 ‘行动-感知-应对’的方法。
无序的(Disorder)
除了以上四种问题之外,如果你不知道当前的问题应该归于四个象限中的哪一个,那么,“无序的”问题就是起点,需要采集信息,分析信息来确定所在的位置。
我们会发现,数据中台的建设有的时候是特别简单的问题,比如,有的企业,沟通完就发现,自己其实需要的是一个大数据平台,从而能够让结构化和非结构化数据都存储和利用起来。
有的时候数据中台的建设又是一个复杂的问题,需要解决端到端的数据处理的问题,是需要分析出企业的需求然后在设计对应的解决方案的。这种情况,往往对接的都是数据部门或技术部门,他们还是有清楚地目标的,那就是为企业构建很好地数据处理能力和平台。
但是,大部分时候,我们碰到的企业都是不知道从哪里分析起,因为我们沟通完,发现其实企业希望数据中台解决的问题并不仅仅是数据的问题,而更多的是企业数字化转型的问题,很多都无法直接关联到数据领域,也不是一个技术性的数据中台能够解决的问题。
这种时候,数据中台的建设是难解(Complex)或混沌(Chaotic)的问题,它没有清晰的解决思路,甚至很多时候在一开始的时候,从哪里开始都不知道,这时候,它又是一个无序(Disorder)的问题。
所以,一个企业如果想建设数据中台,首先我们需要识别,这个数据中台要解决的是什么问题,是归属于Cynefin框架的哪一个象限,然后才能够以这个为指导制定出对应的解决方案。
这里,我们分析了行业里大部分主流的数据中台产品和解决方案,梳理出通用数据中台的六大问题空间。
数据中台的六大问题空间
数据中台承载着企业数据全生命周期价值链的功能,我们将数据中台解决而主要问题分为以下两个类别,业务域和管理域。
其中,业务域是那些直接加工,生产,发布,交易数据和数据产品的问题,而管理域是辅助与业务域,让数据的直接价值更高效,更准确,更协作的支撑性问题。
所有的企业希望建设的数据中台的功能,都可以归入这六大核心问题空间。
l 业务域
n 数据的存储和加工
存储和加工是最基础的数据利用的功能,这一部分的业务问题是过去这么多年大数据领域主要贡献的领域。过去的数据工作,都是从这个问题域出发,将数据当做一种物资来管理。企业的数据部门主要承担着数据库管员的职责。
这个问题空间的参与者主要是数据和技术部门。
n 业务价值的探索和挖掘
数据能带来什么业务价值,能够适用于什么业务场景?这是当企业做了业务数据化以后,建设数据中台要回答的第一个问题。但是,这个问题空间并不是过去数据部门最关注的内容,而这却是数据中台区别于传统数据平台和数据仓库最大的地方。数据中台不仅仅是一个数据存储和加工的后台系统,而是一个能够为前台提供业务价值探索挖掘的平台,直接为前台产生数据价值。
而业务价值的探索和挖掘过程,却是一个综合性问题,是要业务、技术和数据部门协作才能去解决的,所以数据中台要提供端到端的识别、探索、挖掘的业务价值全生命周期管理的能力。
n 数据服务的构建和发布
最终数据要以各种服务的形式为用户所适用,这里的用户包括企业员工,也包括各种业务和技术系统。从业务场景到数据服务的过程,是一个软件工程的过程,是一个数据科学工业化的过程。如何能让这个过程更加的自动化,标准化,可复制,高响应,是这个问题空间要达到的目标。
这个过程的主要参与者是软件工程专业者。
l 管理域
在业务域之外,还有一个管理域,是辅助,支撑和管理让业务域的问题能够更加规模化,更加标准化,更加持续的被解决。不同的企业,不同的阶段的企业对于数据中台的管理域的诉求是不尽相同的,有的企业规模大,对于数据服务开发过程的管理要求很高,有的企业规模小,对于管理域的需求就比较弱。
数据中台的管理域主要包括一下三个问题空间。
n 共享和协作
如何让更多地人可以参与到数据价值的全生命周期生产过程中,让大家可以安全的共享数据,合理分工和协作,从而提高数据加工,价值探索,数据服务的效率和创新,是这个问题空间要解决的问题。
n 管理和治理
如何能够让整个过程更加有规则,资源的分配更加合理,数据的质量,产品的质量有保障,是管理和治理这个问题空间要解决的问题。
n 运维和运营
数据运维是保证基础架构的稳定,快速识别及时修复可能的风险和问题。而数据运营,则是持续从数据分析获得运营的策略并执行,从而及时应对和调整企业的数据策略。
在六大问题空间的基础上,我们将业务域和管理域进行了交叉,就得出了建设数据中台的十二个问题域,所有的数据中台的建设问题,都可以被纳入这个框架中进行解构和分析。
不同的企业这十二个问题域里的问题是不一样的,大部分企业的数据中台的建设都应该从核心问题空间开始,如下图,这是一个典型的大型多产业版块集团的数据中台的问题域。
这十二个问题域,也能对应到Cynefin的四个象限,从左到右,是管理价值,从下到上,是业务价值,数据需求越复杂的企业就越靠右上角,最基础的数据需求就在左下角。
所有要建设数据中台的企业,可以参考这十二个象限定位清楚自己的问题,然后再针对性的制定解决方案。
4. 电表上装了个采集器是做什么用的?
1、电表电费数据采集
电表监控器通过采集脉冲信号来记录用户电费使用情况,并自动记录保存数据。
2、控制用电
根据用户的用电信息,电费预交,剩余电费等情况,电表监控器通过磁保持继电器来控制用户用电的通断。
3、数据无线传输
电表监控器定时通过无线网络与集中器通信实现数据交换。
4、非法开箱记录
电表监控器通过采集电表箱门的开关信号,可以测知是否有开箱动作发生(非法开启表箱),立即上传到集中器继而上传到检测中心并进行记录或者管理者的手机上。
5. 光电测量系统有哪些?
光电测量系统是一种利用光电传感器和相关设备进行测量和检测的系统。它可以通过感知光的特性和变化来获取有关目标物体的信息。以下是一些常见的光电测量系统:
1. 光电传感器:包括光电二极管、光敏电阻、光电三极管等,用于将光信号转换为电信号。
2. 光源:提供光线以供测量系统使用,常见的光源包括激光器、LED灯等。
3. 光学元件:包括透镜、棱镜、滤光片等,用于控制光线的传播和特性。
4. 光电转换器:将光信号转换为电信号的装置,常见的有光电二极管和光电三极管等。
5. 光电放大器:用于放大光电信号,提高系统的测量精度和灵敏度。
6. 光电检测系统:包括光电传感器、信号处理器、数据采集器等,用于检测和记录光学信号。
7. 光电测量仪器:如光谱仪、光度计、光干涉仪等,用于测量光的强度、波长、相位等参数。
这些光电测量系统广泛应用于科学研究、工业生产、医疗诊断等领域,可以用于测量光的强度、波长、功率、速度、位置等多种物理量。
6. 股票数据有办法采集或者实时监控么?
股票数据是可以通过第三方软件进行采集或者实时监控的。
现在互联网科技迅速发展,很多之前实现不了的问题现在都可以解决。采集信息的软件就是在这种需求下应运而生的。现在网上有很多采集软件,比较有名气的是八抓鱼采集器,不仅可以采集app信息和网站,还可以自定义内容采集,采集的结果自动生成分析报表,直接浏览就行了,还是很方便的。你可以在网上搜索一下,采集的软件有很多,操作很容易,一般人也可以使用。实时监控有网页版也有手机版的,看你个人需求,网页版的你可以登陆各大财富网站,根据个人需求自行设置,有的收费,你直接pass掉就好,大部分都是免费的。我平时使用手机端app监控,很方便,直接设置好监控内容,点击运行。等到价格触及设立的点位app就会自动给你发消息或者短信提醒。
这些是股票数据采集和实时监控的办法,比较方便实用,如果还有不懂的地方,可以直接联系我帮你解答。
7. 怎样使用渔探仪?
超声波探鱼器由显示主机、超声波传感器及其他配件组成。工作时主要是利用超声波发射、反射和接收的原理。
以超声波作为探测手段,必须产生超声波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器,习惯上称为超声换能器。探鱼器工作时首先由超声波传感器发射信号,信号在水域里传播。当发射信号碰到不同于水的介质如固体、气体等(这里主要是鱼群、海底岩石等)时一部分信号会反射回来,反射信号经传感器过滤后输入至显示主机里进行分析处理。主机里的微电子处理器对过滤后的信号分析处理后会以直观的界面显示分析结果,如水底的构造,水深、鱼群位置、鱼的大小等。
超声波传感器:是利用超声波的特性研制而成的传感器。由换能晶片在电压的激励下发生振动产生超声波,同时接受反射回来的超声波。主要性能指标有工作频率、工作温度和灵敏度等。
鱼探仪依靠声纳可以探测到鱼类的存在和方位,深度等依靠罗盘给出水下测量点的罗经方位,温度,俯仰角;由于声纳的速度传感器接口输出模拟信号计算机无法接受模拟信号,故此在系统中添加硬件设备数据采集仪,以对探仪输出的数据进行模数转换,并暂时地储存。
计算机每隔一段时间去读取各设备的测量、探测数据并进行分析和处理,再通过分析处理后的数据,得到结果,最后同时显示在CRT显示屏上,可纵观航行、探测、捕捞的全局,给捕捞作业带来很大方便。
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