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揭开自动化数据采集的神秘面纱——三部分中的第三部分

揭开自动化数据采集的神秘面纱——三部分中的第三部分

揭开自动化数据采集的神秘面纱——三部分中的第三部分

肯·吉福德

你带过谁去巴斯金罗宾斯吗真的喜欢冰淇淋?总的来说,每当我把妻子带到那里时,她都会在她的心中有一个非常好的想法,她有什么品味。但是,当展现出令人欣赏的选择阵列时,她有很难构成自己的想法。今天这种情况通常被称为“信息超载”。我们了解我们正在寻找的信息,但我们的感官变得饱和了数据这是呈现给我们的。这有点像从消防水管里喝水。

美国互联网技术作家Clay Shirky说:

“这不是信息过载。这是筛选失败。”


维基百科是这样说的:“一些认知科学家和平面设计师已经强调了原始信息之间的区别,我们可以用一种形式来思考。从这个观点来看,信息过载可以被认为是“组织负荷不足”。也就是说,他们认为问题不在于信息量,而在于我们无法辨别如何在信息呈现给我们的原始或有偏见的形式下很好地使用信息。”
我自己,我只是想区分一下数据信息数据这就是生的吗数据以最简单的形式。而信息数据被提炼成可行动的东西
3 d-man-data

在工业世界,这通常代表在趋势。趋势数据只是一个连续的线,描绘了一个数据点随时间的变化。我们大多数人都见过这样的画面:有人站在画架前做演讲,画架上画着一条向上或向下倾斜的红线。这是趋势线的简单表示。

然而,当分析时间序列数据时,趋势图在检测突然变化和确切地看到它们发生的时间方面非常有用。这允许需要分析数据的用户快速锁定时间范围,以便进行更深入的分析。因此,趋势是任何工业数据收集工具包的主要观点。
但是“什么”的问题呢数据收集?这确实是一个意味深长的问题。每当我们为客户输入一个新的数据收集项目时,我们都会问这样一个问题——“您希望收集什么数据?”答案总是“全部”。这在几个方面具有挑战性。这通常表明终端用户不熟悉在确定流程运行状况时哪些数据最有用。在我们让这个请求失效之前,我们还应该考虑到通常有许多看不见的因素会影响进程。通过收集“所有的东西”,当真正不寻常的事情发生时,相关人员就有机会了解发生了什么。这也意味着必须有一些非常好的数据“过滤器”,让用户能够根据需要对信息进行分类和查看,以便做出好的决策。
在决定采用“深度数据挖掘”方法之前,还应该考虑另一个因素——成本。如果您计划建立一个从数千个来源收集数据的系统,那么像这样的大型系统将花费更多。一种方法是构建足够大的系统,以收集“高价值”数据点,同时增加一些开销——比如额外的100个数据源。然后可以做的是,这些开销源(在软件领域中称为“标签”)可以根据需要重新使用,以便在尝试新规范时收集各种点,或者在某个特定设备上遇到重复出现的问题时。这可以帮助降低项目的总体成本,但在需要时给您进行更深层次分析的灵活性。3 d-organized-data
我希望您喜欢这个关于自动数据收集的系列文章。如果您有任何问题,或只是想就数据收集进行对话,请拨打800-8444-8405。

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