碗窑乡动态数据采集与分析系统-采集实时动态数据
编辑整理：整理来源：维基百科，浏览量：70，时间：2022-11-25 12:56:01
动态数据采集与分析系统，动态数据采集与分析系统应用，动态数据采集器
前沿：动态数据采集与分析系统
第二节 数据传输与数据处理的独立性为了提高数据吞吐率以及实现实时数据处理(如随时来自取数、随时暂停设备、随时开始传输、随时存盘、参序众单居随时显示波形、随时设备控制输出等功能), 我们采用一种最新、最灵活的设计思想，即数据采集传输和数据处理相独立的思想。即用我们所创建的设备对象在Windows系统空间管理一个一级强制性缓冲队列，该缓冲队列可支持128K字（即256K字节）的系统内存空间Buffer，该队列采用先进先出策略和动态链表等技术来更高效地管理这个Buffer。这个队列缓冲与用户数据缓冲区相独立，设备对象在后台负责数据采集和传输，将其数据映射到相应的队列缓冲单元，且维持一个动态链表，并向用户发送相应的通知消息。而用户则不必知道内部的任何复杂操作，而只须在这个消息到来时，使用ReadDev搞字求作iceIntAD函数读一批AD数局谁针据或几批即可。重看友容西要的是，在这个消息没有到来时，用户代码不必花任何CPU时间去轮询等待，而方承留四容用户正好利用这段空少顶汽尔吸期闲时间去处理更多的任务。即轻松实现了数据采集与数据处理的同步并发进行。这将是最高效的。这个队列缓冲跟先进先出存储器FIFO芯片功能基本一致，只不过这个缓冲是一个被软件仿真的FIFO存储器。使用这项技术的最大优点就是完全解决了在多任务环境中实现高速连续采集数据难的问培慢亮答粉抓玉及题。特别是整个系统突然繁忙的时候，比如用户在高速采集数据或实时存盘时，偶而移动窗口或改变窗口大小或弹出对话框时，这项技术足以保证所采集的数据完整无缺。如果用户者简任核另杂义罗希望应用程序有更好的处理能力和克服操作系统的陡然忙碌对连续数据采集的影响，可以考虑在用户模式中再使用二级缓冲队列和相应的缓冲区链表技术。费血具体细节请参考NT下的中断演示程序。(目受只征再空山前在Window NT中完全支持此项技身现术，在以后的Win2000和WinXP版本中应该会进损措意日孩一步提供)。
第三节 连式续不间断大容量采集存盘
在怀苏虚拟仪器、实验室数据分析、医疗设备、记录仪等诸多研究和应用领域中，对数据的要求很高，粮些一方面数据容量较大，如几百兆甚至几仟兆，另一方面采样速度都较高，如200KHz，300KHz等，更重要苗连别径燃植市验吗判才是要求在高速长时间的采集数据过程中，不能丢掉一个点，必须全部存入硬盘，同时还要进行一些点的抽样分析，这在DOS环境中实现起来就有较大的难如有措滑级什夫矛度，就更别说在Windows这样的多任务环境中（对于Windows多任务机制请参阅有关Windows手册）。大家知道Windows的各应用程序总是不断地被任务调度器调度，循环处在睡眠、排队、就绪、触发运行等状态中。Win95任务之间的切换密度至少大于1毫秒，那么如果要以300KHz频率采样（即每3.3微秒就得传输一个数据），很显然有大量的数据在传输中由于任务之间的切换而被丢失掉。这就是基于Windows客户程序在传统模式下，高速连续采集传输数据时所具有的局限性。为了突破这种局限性，就得采用别的办法，如非客户程序、内核程序、驱动程序（如VxD、微代码）等，再加上我们所掌握的新技术，如内存映射、直接写盘技术以及独有的设计思想便可以很好的解决这些问题。从1998年9月开始，已有部分用户实际使用，反映良好。我们自己也经过全面测试，比如在Windows95下使用无FIFO芯片的BH5104模板，实际结果是：以200KHz频率，双通道采集正弦波且存盘，写满整个硬盘近4000兆数据，其时间长达6个小时左右，随后再读盘回放磁盘数据，整个波形没有发现任何串道、断点和畸形状。当然PCI2303等PCI设备同样具这样的性能。它不仅具有一级硬件缓冲FIFO(其缓冲深度可调1KB、2KB、4KB、8KB、16KB等)，同样具有第二节中叙述的二级强制队列缓冲，这个软件防真的缓冲比一级缓冲要大几十倍。如果用户需要的话，可以在应用程序中再建立循环式用户缓冲，即可实现高速不间断大容量采集存盘功能。
第四节 后台工作方式
我们的驱动程序为用户提供了后台工作方式进行数据传输，这样可以保证您的前台应用程序能实时高效的进行数据处理。后台方式的特点是在进行数据采集和传输过程中不占用客户程序的任何时间，当采集的数据长度达到客户指定的值时便触发客户事件，客户程序接受该事件便开始进行数据处理。在数据处理的同时，驱动程序依然在进行下一批数据的传输，即实现了并行操作，极大的提高了数据的吞吐量和计算机系统的整体处理能力。
第五节 与设备无关性
通过总结各数据采集卡的的共同特点，设计了基本一致的接口方式，可以让您的应用程序不仅能适应您所购买的我公司第一种产品，同时也能不经修改地适应我公司的其他同类产品（只有极少数设备需要极少的修改，其修改的比例基本不超过5%）。所以可以保证您的应用程序在我们的硬件产品基础上极为容易地进行功能和应用扩展，节省您的大部分软件投资，极大的缩短工程开发周期。
第六节 驱动程序的坚固性
我们的驱动程序都是经过严密彻底的测试和验证，并经部分用户试用之后，确认没有任何问题后才予以正式发行的，所以当您使用起来应该有十足的安全感。
第七节 驱动程序特点
由于我们的驱动程序均采用动态虚拟技术（Windows 95），微内核代码（Windows NT）因此可动态装载和卸载，而且可以重入，即可实现多道任务同时访问硬件设备的功能。这样可以保证您的软硬件资源可以被充分有效的利用。特别是在Windows NT下，采用队列突发机制，可以实现几十道线程序同时访问一设备的功能。
引入合适的数字化工具，帮助企业实现效率提升。
商业的本质就是效率与成本之争。
无论是杰克·韦尔奇的《商业的本质》，还是刘润的《商业简史》，都在反复强调这个商业“公理”。
知易行难。人人都知道的“效率就是金钱”，但是，在商业运转的过程中，所涉及到的内部角色多、范围广、链路长，任何系统、生产流程改造都会对业务造成影响。
那么，如何才能将提升效率转成一个可实现的现实路径？
答案就是：企业通过业务模式更迭和数字化转型构建核心竞争力。
在这之中，挖掘数据的价值，有望成为企业提质增效的重要突破口。一些企业利用类似于火山引擎数智平台VeDI这样的数字化工具，贡献出一些可参考样本。
在陆玖商业评论观察到的案例中，这些数智工具助力企业数字化转型，实现了运维降本、运营提效和业务增长。
提升效率是道必答题不久前，雷军在年度演讲中又重复了一遍无数商业前辈总结的“公理”：商业的目的就是提升效率。
意识到这一点是一回事，做到是另一回事，真正做到的，都成了明星公司。例如百度提升了用户获取信息的效率；美团外卖提升了用户购买三餐的效率；微信等即时通讯则是提升了用户的沟通效率……
放之于物流行业，也是一样的逻辑，行业内的各家可谓是在挑战中前行，前有双碳目标的要求，后有运营成本居高不下的现实，再加之疫情等的阻力，给物流装备运输业制造了不小的难题。
有一家名为地上铁的企业，正是瞄准了这一痛点，在2015年起便开始做新能源物流车全价值链一站式服务及解决方案，其从政策鼓励的绿色低碳货运切入新能源物流车市场，为各大快递物流和城配企业提供新能源物流车队租赁、销售及运营配套服务，成为专注于新能源物流车集约化运营的服务商。
对城配物流企业来说，用车、购车成本一向是需要考虑的重点问题，随着市场需求愈加旺盛，地上铁能够为其提供灵活且充足的车辆经营租赁服务，同时辅以一站式配套服务——如在租赁关系确认后，地上铁还将提供包括车辆审核、充电指导、车辆维保等系列服务，极大降低城配物流企业在“用车”问题上的成本及精力投入。
地上铁也敏锐捕捉到了城配To C市场的发展潜力。2018到2020年间，国家多个部门在发文中强调，提升新能源物流车在城市配送领域的比重，在政策层面给予支持。与此同时，有关方面数据显示，同城配送的市场规模已达万亿，个体从业者对新能源物流车有着较为强烈的需求。
面对C端市场旺盛的用车需求，地上铁也积极拓展业务覆盖面，为个体用户提供所需的基础服务。并且，经过数年的探索，地上铁已经在B端积累下成熟的资源和服务能力，具备捕获市场新机遇的可能性。因此，通过大量的市场调研后，地上铁在2019年面向C端推出新能源的经营租赁服务，用标准化服务和成熟的产品来服务更多样化的客户。
根据地上铁产品运营专家李兰根的透露，此前其业务大多聚焦于B端，在 To B到 To C 的跨业务模式过程中，遇到了新的机会，也遇到了挑战。
一方面是业务逻辑的转变，由于B端客户和C端客户的需求各有不同，B端客户相对决策链条比较长，决策者和使用者可能是两群人，整个的流程是比较复杂的，但是C端相对就比较简单，决策链条短，用户选择更多，而且是标准化的。
在前期输入业务逻辑的时候，把不标准的逻辑做成标准化，来尽可能地复用B端服务经验，就是一个极大的挑战，因为这涉及到了跨端服务，又是不同的业务场景。
另一方面是公司整体思想的转变，怎么用产品去服务C端客户，涉及到公司后续需要做的产品矩阵，以及后续要去结合市场打造更多的服务C端客户的价值体系。
在这一过程中，“效率”将起到关键作用，并成为地上铁的一道必答题。因为其To C经营租赁业务起步较晚，且还在关键发展阶段，如何在维系现有个体客户的基础上，更高效的拓展增量客户，是其需要考虑的首要问题。
靠什么实现效率飞升？李兰根向陆玖商业评论透露，行业通用的工作模式较为传统，主要依赖线下做服务，数据分析的人员会登记每日到店情况，汇总成Excel报表，用线下登记台账的方式来统计线下流量，再转换到成交量漏斗的计算，需要耗费大量的人力成本，且无法很好地保障时效。虽然不少企业也曾尝试过第三方产品来解决人的问题，但它依然没有完成全流程打通，从源头解决人效和时效的问题。
那么，这一问题究竟该如何解决？
李兰根表示，引入合适的数字化工具很重要。“我们曾经也在线上试用了多家的数字化产品，但就整体对比来说，火山引擎的用户分析和运营平台DataFinder更符合我们的需求，无论是从多埋点、多终端的功能层面，还是说周到的售后服务层面，都更贴近我们这种类似于创业型To C业务。”
首先，引入DataFinder之后，最直观的就是获得了数据处理效率的提升。其通过数字化手段，改变地上铁原有用户行为数据处理方式，从线下手动分析转变为线上直观分析，保障多端数据采集的准确性。
比如在APP活动上，一般企业可能需要花费数名员工几天的时间去处理活动相关数据，但地上铁现在只需要1名员工在30分钟内即可完成。基于数据处理效率的提升，目前地上铁APP活动的数据播报也从原有的一周一次变为1小时一次。
第二是完善了公司整体的线上运营数据思维。地上铁原有的To B业务大多从线下途径获客，因此在To C线上运营这块领域的经验还在持续探索中，尽管之前也尝试使用其他第三方厂商的数据产品，但缺少相关产品使用上的系统性帮助，难以真正将产品与业务贴合，从而发挥出数据应有的价值。但通过与火山引擎数智平台的合作和DataFinder产品团队的实时沟通，地上铁目前已经熟稔线上用户运营和数据产品使用思维，并进一步培养出紧密联系自身业务的问题洞察与解决方式。
举一个简单的例子，DataFinder可以帮助地上铁完成小程序、APP内的埋点，以洞察用户使用小程序、APP时的全旅程。比如在今年6月，地上铁推出了一项服务预售活动，受到用户欢迎，纷纷下单。但是随后几天通过DataFinder及时回流的数据发现，有部分用户正在发生退款行为——这一“异常”情况很快受到相关运营团队的重视。通过进一步深钻问题点，发现其实是部分用户担忧货运层面的运力匹配问题，尽管他们心动这次活动，在第一时间支付了预付款，但后来因为基于运力匹配层面的担心，又有些动摇。因为找准了问题点，地上铁在这场活动的后半阶段及时调整了运营策略，侧重提供匹配运力问题的解决方案，打消用户顾虑，从而保障了整场活动的持续和预期效果。
第三是获取更为准确的用户行为分析从而反哺业务。作为一个从To B业务起家的公司，地上铁公司通过DataFinder，可以获取用户生命全流程分析的数据，了解用户产品使用行为，完善目前地上铁APP的用户标签体系，辅助其用户运营更为精准高效。
据李兰根介绍，通过数据分析，可以了解充电全流程服务中，用户最关注哪些问题，或者来用数据判断充电服务的线上线下联动性是否通畅。用数据的差别来提升公司充电服务的质量，帮助公司更好地优化自身服务，从而帮助整体的GMV增长。
合适的数字化工具如今，许多公司都在追求效率，大家提升效率时会选择不同的切入点，比如组织、流程、管理等等，但这些都离不开数字化技术的支撑，不论是OKR绩效管理工具又或是DataFinder这样的用户分析与运营平台，无一例外都是利用数字化工具在辅助工作。
眼下，工具那么多，到底什么才是企业真正需要的？
无疑肯定是好用、易上手。特别是对于地上铁这种原先深耕To B市场，随着业务版图的持续扩大，逐步成功转型成To B、To C两手齐抓的企业，除了要在结果上能通过数智产品、工具满足期望，还要在使用过程中尽可能降低人力投入和减少适应时间成本，从而实现真正的降本提效，更好地促进企业数字化升级和业务增长。
据李兰根方面透露：“虽然接入了火山引擎，但是怎么利用好这个工具来反哺我们的业务，其实是需要我们的团队做出一点升级的。火山引擎提供了相应的技术售后服务，在我们APP改版时，火山引擎工程师甚至在周末和我们的团队一起加班，辅助我们怎么去做DataFinder页面的埋点，以及一些数据对比和模型建设，非常触动我们，这个也成为了我们长期跟火山引擎合作的锚点之一。”
在匹配完整的售后之外，DataFinder的可视化BI报表分析能力，也是地上铁选择其作为服务商的重要原因，可以更好地帮助公司完成数据分析和应用的全流程打通。
地上铁对于数据要求的特殊性在于，它的线下业务做得比较多，需要有可视化的 BI 分析能力来给到地上铁各个大区或是分公司一些行为做决策和转化，通过DataFinder可以把一些关键事项和关键指标连起来，把线上和线下的数据打通，帮助公司更好地完成整个业务的闭环。
除此之外，DataFinder可以帮助地上铁更好地通过数字化手段去保证用户留存。地上铁通过与火山引擎方面合作，对自身App进行了改版，将部分功能以小程序的形式呈现，并匹配相应的分享功能让App整体更“轻”。
比起以往必须用户下载APP才能完成促活和拉新，小程序这样的方式可以实现无需下载，即可分享给朋友，被分享的人通过小程序就可以直接登录，方便地上铁业务自身裂变传播和拉新。
并且，在这样接入之后，App的每一个功能都能使用DataFinder做单独事件的埋点，当用户来到小程序之后，所有的周期性操作都能抓取到，便于对用户的行为习惯进行分析和改进，完善用户标签体系，促进流量的精细化运营。
地上铁和DataFinder的合作，是数据驱动实体产业提质增效的一个缩影，在未来，像DataFinder这样的数字化工具，必将成为企业转型升级的重要抓手。
就像字节跳动数据平台负责人罗旋曾说的那样：“增长，源于每个人做的每一次正确的决策，从战略、管理到执行。而决策是否正确，在没有数据驱动的情况下，更像是一种玄学。数据驱动能够让决策方法变得更科学，而更科学的决策也就会无限趋近于正确。”
作为火山引擎数智平台VeDI推出的一站式用户分析与运营平台，DataFinder 拥有完善细致的埋点体系，可以针对业务需求深度定制分析场景，并与VeDI推出的其他增长营销套件如DataTester，VeCDP等配合使用，实现数据采集、分析、人群策略、投放策略、自主分析的全链路闭环。通过火山引擎VeDI提供覆盖数据全生命周期的产品服务，帮助企业数字化转型，实现运维降本、运营提效和业务增长。
包括地上铁在内，DataFinder已经服务了中国移动、碗窑乡电视台、美的、碗窑乡家化、凯叔讲故事等多个行业的头部企业，助力其数字化、规模化发展。
在浩浩荡荡的数字化转型浪潮中，沉淀了字节数据驱动技术和经验智慧的火山引擎VeDI，已经成为一股重要的推动力，助力企业步步为营，朝着数字化转型的实践路径不断前行。
补充拓展：动态数据采集与分析系统
现场检查分析系统，简称EAST(Examination & Analysis System Technology)该系统包含银行标准化数据提取、现场检查项目管理、数据模型生成工具、数据模型发布与管理等功能模块。
EAST系统的核心主要包括两方面：一是建设一个相对开放的数据分析平台，实现对银行业务数据的灵活组织、筛选、抽取、建模、挖掘和分析；二是建立一套通用的、相对封闭的数据采集标准，纳入监管人员关心的风险数据点。
EAST系统向银行采集的标准数据主要包括公共信息、会计记账信息、客户信息、授信交易对手信息、卡片信息、信贷管理信息、交易流水信息、客户风险统计、资金业务、理财业务等数据。
二、EAST系统主要功能和作用
1、“查账”
以银行表内外会计全科目为基础，持续监测分析各级科目主要币种的余额与借、贷方发生额，以图形化方法进行监测分析，准确发现业务异动并可进行层级挖掘。
2、员工违规检查
通过数据分析检查员工是否存在代客交易、空存空取、人为调账、虚增交易、集中开户、大额进出等违规行为。
3、同业业务检查
通过数据分析是否存在借道同业科目，规避信贷管控、借道存放同业，隐藏非标投资、混用会计科目、对敲虚增业务等违规行为。
4、授信业务检查
通过数据分析是否存在以贷转存、违规担保、五级分类不合规等违规行为。
5、其他业务检查
1004应该为1104
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