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关于场景中硬件收集数据的问题

2021-01-06 11:21:21 阅读(224 评论(0)

数据收集是后期数据驱动业务最基本的前提。只有拥有丰富的数据和高质量的数据,才能更好地实现数据驱动。与线下相比,线上数据收集要容易得多,丰富得多,但线下数据收集需要智能硬件设备的帮助。在这个过程中,由于涉及到硬件设备,在线收集数据时会出现很多问题,最大的问题是数据质量和数据的缺失难以保证。作者在这里做了一个总结,以及一些相关的想法,我希望你能一起讨论。业务模式:将硬件设备放置在指定场景中->用户使用->收集所需的数据->然后将数据用于业务驱动数据源:数据收集涉及硬件和软件。在这里,硬件对数据收集的影响远远大于纯在线。硬件:需要依靠提供硬件的第三方,沟通成本高,导致数据需求长,最终实现周期长,人力物力浪费成本高。软件:自己开发的软件也依赖于设备制造商,但自由度相对较高,数据收集受硬件设备的影响较大。设备在不同的地方使用,业务人员无法及时在线了解设备的真实情况。因此,一些区域数据的异常可能是由设备的异常引起的,这对以后的数据操作有很大的负面影响。许多传统产业都在探索转型,主要思路是线下与线上无缝结合(特别是零售业);线上企业也在开始拓展线下业务点。未来,越来越多的智能硬件设备(如智能试衣镜、智能衣架等)将被用于收集各种线下数据。在这里,由于硬件设备的不稳定,硬件收集数据的质量存在很大的误差,如何解决后期数据操作的负面影响?主要问题点:1、设备停止运行2、部分设备功能不能正常运行3、对于附着在硬件上的软件,在升级过程中存在的bug无法更好地改进异地测试,导致这个问题的遗漏。笔者认为,以下几点可以进一步优化:1、硬件本身:硬件设备问题的及时监控和快速维护需要实时监控,后期维护需要快速阅读,确保数据损失最大化。2、硬件本身:硬件问题的具体定位不仅是设备是否正常运行,还有更精细的内部问题,会影响数据收集(根据情况,这里不一定正确),需要通过节点,数据问题更精细、快速、准确的定位问题。3、从附着在硬件上的软件触发:软件升级,一些bug难以监控,可以通过精细数据埋点,远程监控硬件用于特定场景,场景分布在线下,每当软件升级测试时,很难实现异地测试,因此许多bug可能无法及时发现和处理;软件产品可以做更精细的埋点,更精细的定位bug区域、设备、场景,由不同的操作系统、不同的浏览器等引起的bug。4、硬件设备状态表维护:以后操作数据清洁准备数据必须缺失,因为硬件设备问题不可避免,需要建立相关问题业务表,记录所有异常情况和结果,标准化、表格,为以后的数据清洁,高质量的数据为操作驱动提供辅助。5、数据源数据的来源往往需要依赖于第三方,但这将给沟通带来巨大的成本,导致许多数据需求无法及时实现,问题无法及时解决。因此,如果可以的话,尽量减少对第三方的依赖。5、数据源数据的来源往往需要依赖于第三方,但这将给沟通带来巨大的成本,导致许多数据需求无法及时实现,问题无法及时解决。因此,如果可以的话,尽量减少对第三方的依赖。6、作为数据驱动的从业者,我们更加关注智能硬件在数据收集方面的发展进展,拓宽视野,不断拓宽解决问题的思路。不同业务类型对智能硬件设备的要求方向和程度也不同,具体问题需要具体化,不能一概而论。本人不是智能硬件行业,对智能设备的了解还比较浅,*吐槽,特别欢迎硬件设备专家提供专业意见。这个问题需要不断改进和优化,思考和探索不会结束!

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