▲圖2***代離線計算平臺架構第二代架構從2012～2014年，在承載離線計算的基礎上，擴展了平臺能力，支持實時計算的需求，如圖3所示。▲圖3第二代實時計算平臺架構在***代離線計算平臺基礎之上，我們融合Storm和Spark構建了第二代實時計算平臺。主要的演進如下。1）集成Spark，離線計算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒級/毫秒級的流式計算任務。3）建設了實時采集系統TDBank，數據采集實現從天級（T+1）到秒級的飛躍。4）支持資源和任務調度方面，平臺支持離線與在線混合部署，任務容器化，資源管理的維度支持CPU、內存，以及網絡與I/O，進一步提升了平臺輕量化、敏捷性與靈活性，極大提升了平臺利用率，降低了成本。第三代架構從2015～2019年，在通用大數據計算外，開始支持機器學習、深度學習等AI場景，BigData與AI在平臺層面逐步融合，如圖4所示。▲圖4第三代機器學習計算平臺在第二代實時計算平臺基礎上，自主研發了機器學習平臺Angel，并以Angel為**構建第三代機器學習計算平臺生態。主要演進如下。1）我們與北京大學合作，自主研發了高性能分布式機器學習平臺。該平臺支持十億至百億維度模型，支持數據并行及模型并行，支持在線訓練。同時。數據采集的結果可以用于制定營銷策略、產品研發和業務決策。泰州企業數據采集二次開發

    ?線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。?內容數據：應用日志、電子文檔、機械數據、話音數據、社交傳媒數據等。?大數據的主要來源：1）商貿數據2）互聯網數據3）傳感器數據數據采集與大數據采集區別傳統數據采集1.來源單一，數據量相對于大數據較小2.構造單一3.聯系數據庫和并行數據儲藏室大數據的數據采集1.來源普遍，數據量龐大2.數據種類豐沛，包括結構化，半結構化，非結構化3.分布式數據庫傳統數據收集的缺乏傳統的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大都使用關系型數據庫和并行數據庫房即可處置。對倚賴并行測算提升數據處理速度方面而言，傳統的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP學說，難以確保其可用性和擴展性。大數據搜集新的方式?系統日志采集方式很多互聯網企業都有自己的海量數據采集工具，多用以系統日志收集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，這些工具均使用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需要。?網絡數據采集方式網絡數據采集是指通過網絡爬蟲或網站公開API等方法從網站上得到數據信息。該方式可以將非結構化數據從網頁中抽取出來。南通數據數據采集怎么收費數據采集的結果可以通過數據分析和可視化工具來展示和解釋，以幫助人們更好地理解數據。

    方案三：第三版解決方案的問世是神策針對第二版方案持續完善、迭代的結果。假設場景如下，某App內基層H5的開發者是第三方供應商。在這個情況下，會產生以下兩個問題：（1）第三方供應商不是神策的客戶，沒法實現數據采集，更沒辦法完成“打通”；（2）第三方供應商是神策的客戶，此時App與H5可以實現真正打通，但很多情況下會被迫收到很多不需要的數據，我們叫“臟數據”，而H5的供應商則會發現他們無法采集到完整數據，很多事件“莫名其妙”地丟了……這是因為App與H5打通后，H5的事件默認傳給了App。因此，在這種情況下，我們需要對更多的細節進行考慮，通過H5給App白名單的形式，實現H5的向App的事件上傳。這個時候，我們就會面臨新的場景需求，第三方供應商答應把數據傳給App，但是自己也要求保留一份。綜合來看，App與H5的打通看起來是一個比較常見的場景，但在執行的過程中往往面臨較多挑戰。從2016年到***，面對App和H5的打通，我們一直在更新迭代中，目的是為了能夠適應各種復雜的場景，特別是涉及第三方開發框架、第三方瀏覽器等的“打通”。案例二：App啟動與退出啟動什么叫“App啟動”？有人說，使用App即“App啟動”，那如果使用音樂播放器。

    也正是堅守于此，過去五年，不論是在數據采集技術，還是數據治理方案等方面，我們都做了很多的工作，也幫助了很多的客戶。比如我們建立強大的數據采集SDK研發團隊，并將SDK全部開源，也維護著近1500人的開源討論社群，同時不斷向業界輸出我們的積累、經驗和沉淀，讓數據采集技術不再神秘，更讓數據采集技術的生態更好、更健康的向前發展。二、業內常見的數據采集方案目前，市面上常見的埋點方式主要有三種：代碼埋點、全埋點和可視化埋點。1.代碼埋點代碼埋點，即客戶端集成SDK，在客戶端啟動的時候初始化SDK，然后在某個事件（行為）發生時，客戶端顯示調用SDK的接口觸發相應的事件。代碼埋點，是**常見的埋點方式，同時也是“*****”的埋點方式。其優點如下：（1）可以精細控制埋點；（2）可以靈活添加自定義事件和屬性；（3）可以滿足更精細化的分析需求。同時，代碼埋點也有一些缺點：（1）前期埋點代價比較大；（2）埋點的變更，需要伴隨客戶端的發版。2.全埋點全埋點，也叫無埋點、**埋點、無痕埋點、自動埋點等，是指無需開發工程師寫代碼或者只寫少量的代碼，就能預先自動采集用戶的所有行為數據，然后在數據分析產品上通過點選和配置，來篩選要分析和統計的對象。數據采集為企業提供了客觀、準確的信息，幫助其做出更明智的決策，實現可持續發展。

    一.什么是產品定位通常我們講定位時，可能涵蓋3種意思。坐標，當前所處的位置。方向，指想要去的地方。聲明，對定位的具體描述。在定位前加上“產品”，也有其3種意思。該產品在不同維度中（例如價格和市場、對象和業務等）的市場位置。確定該產品的發展方向，以及如何發展。對該產品定位的文字描述和解釋。二.為什么做SaaS定位概念弄清楚后，我們來看看為什么要做SaaS產品的定位。認清現實基于現實考量，清晰認識自己和市場。任何產品都無法滿足所有的人，也不是所有客戶都有利可圖。對于大多團隊來說，資源永遠有限且緊張，只有明確方向，才能集中力量辦大事。總有不如他人的地方，要想生存和發展，需要明確自己的強項和優勢。處理階段問題對于SaaS產品，不同的階段需要解決不同的問題。在初創期，通常沒有或擁有很少的客戶。此時的定位，是幫助我們如何切入市場，以便能夠存活下去。到發展期，擁有了一定的客戶基礎。此時的定位，是通過明確價值主張來吸引到更多的目標客戶。至擴展期，擁有了大量的客戶。此時的定位，是指導企業如何進行縱向的發展（提供更***的產品解決方案）和橫向的發展（在價值頻段上服務不同的客戶群體）。錨定內外心智是什么很重要。數據采集可以幫助企業識別和解決問題，提高業務流程的效率和質量。溫州企業數據采集方案

通過數據采集，企業可以更好地了解市場需求、客戶行為和競爭對手情況。泰州企業數據采集二次開發

    ②計算變量：計算變量的目的是調用決策引擎；③調用決策引擎：部署有催收策略；④確定催收策略：將變量傳給決策引擎后，決策引擎會返回確定的催收策略。產生“是否催收、自己催or外包、如何催、分配給哪位催收員、什么時候打電話、用哪個溝通模板”等類型風險決策；⑤分配催收任務：根據案件催收難度分配給不同催收員；⑥記錄催收結果：將催收結果進行歸類，如：失聯、無人接聽、占線、承諾還款等。四、征信平臺系統策略和模型的基礎是數據，數據分為內部數據和外部數據，調用外部數據就是由征信平臺系統進行。**功能模塊：調用、解析、征信數據庫①調用：將客戶參數調用傳給外部數據源相關機構，如：人行征信報告、百行征信報告、NCIIC等，相關**以封裝加密形式返回，返回的數據一般包括客戶的個人工作單位、婚姻、學歷、***開卡、還款情況等；②解析：解析有兩層功能含義，一是***返回的數據，二是將文本串信息進行標準化，使數據變成能夠在標準數據庫中存儲的形式；③征信數據庫：儲存解析好的征信數據。五、決策引擎系統它是一種基于特地業務場景開發的定制引擎，中間充當一個變量計算和決策判斷的功能，以“處理變量然后輸出變量”的方式將風控決策落地。泰州企業數據采集二次開發