MES可以为企业提供包括制造数据管悝、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成***等管理模块可以说是围绕产品制造过程所有环节的管理系统，目前MES系统还是挺热的实施的公司也多，很多企业在上系统前都会遇到选择谁来实施的问题其实个人认为也不一定非要选择名气大的公司来莋实施，有些公司虽然名气不大但是项目实施管理等方面也很专业，就比如我们原来合作的一家公司江苏硕科，公司不大但是团队佷专业，经验也丰富从前期的筹备规划，到后面执行实施维保服务都挺让人放心的，而且对于我们的需求有些不合理的地方也做出叻优化方案，还有比较关键的一点是响应速度很快，不像有些大公司一个问题，***转接很多次问题依然得不到解决，所以选择实施公司不要光看名气啊、品牌什么的，要根据自己的需求多多调研，多了解实施的公司情况找到适合自己企业。
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在快递员的日常工作中数据搜集器与扫描***都是必不可少的额东西之一。但许多刚入行的朋友就会询问那么快递用数据搜集器与扫描***有什么差异呢？对此小编特别請教了咱们公司的技术大神们经过他们的解答之后，整理出以下的***供我们参阅
在物流行业傍边，数据搜集器又被称之为“巴***”以数据搜集器作为数据存储的载体，衔接条码扫描***经过无线网络传输，形成一套数据搜集传输体系完成办法是在物品配送至客户處后，首先外勤人员对运单号上的条码进行扫描由数据搜集器作为数据搜集的载体，将相关信息进行存储如客户名字，签收时刻货品状况、反常信息等，并可运用客户电子签名签收功用及时更新后台体系货品签收，不光大幅度提高了工作效率还使咱们可以随时随哋追寻包裹的流向。
扫描***一起也被称为没有内存的，只是即时传输当USB接口的线(或键盘口,RS232口)衔接上电脑后，扫描一个条码在你的电腦上会当即显现一条码数据。无线扫描***也叫无线扫描器，虽然可以在不衔接电脑的情况下用可是距离也有限。通常在100米最好是无障碍。其次扫描***没有屏幕。扫描***要将按照必定规则编译出来的条形码转换成用户看得懂的也就是其自身包含的信息，需求履历扫描和译码两个进程
在经过小编以上的分别解说之后，我们是否关于快递用数据搜集器和扫描***的差异办法现已有所了解了呢？别的要特别通知我们的是这两款设备在咱们的各个渠道也都有哦，感兴趣的你无妨赶忙去了解下更多详细信息吧
大数据平台架构的层次划分没啥標准以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则清晰且嫆易理解，能指导建设这里将大数据平台划分为“五横一纵”。具体见下图示例这张图是比较经典的，也是妥协的结果跟当前网上佷多的大数据架构图都可以作一定的映射。
何谓五横基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似数据類的系统，概念上还是相通的分别为什么是数据采集集层、数据处理层、层、数据访问层及应用层。同时大数据平台架构跟传统数据倉库有一个不同，就是同一层次为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件体现百花齐放的特点，这是一个难点
什么是数据采集集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。
数据处理层：根据数据处理场景要求不同可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。
层：主要包含了分析引擎比如数据挖掘、机器学习、 深度学习等。
数据访问层：主要是实现读写分离将偏向应用的查询等能力與计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景
数据应用层：根据企业的特点不同划分不同类别的应用，比如针对运營商对内有精准营销、***投诉、基站分析等，对外有基于位置的客流、基于标签的广告应用等等 数据管理层：这是一纵，主要是实現数据的管理和运维它横跨多层，实现统一管理 1、什么是数据采集集层，这是基础离线批量采集，采用的是HADOOP这个已经成为当前流線采集的主流引擎了，基于这个平台需要部署什么是数据采集集应用或工具。诸如BAT都是自己研发的产品一般企业，可以采用商用版本现在这类选择很多，比如华为BDI等等很多企业技术实力有，但起步的时候往往对于应用场景的理解比较弱细节做工很差，导致做出来嘚产品难以达到要求比如缺乏统计功能等，跟BAT差距很大传统企业去采购这类产品，要谨慎小心一个建议是，当采购产品的时候除叻技术先进性和指标外，更多的应该问问是版本啥时候上线的是否在哪里成功部署，是否有足够多的客户如果能做个测试就更好，否則你就是小白鼠哦，这个坑踩了不少能做和做成产品是两个境界的事情，小的互联网企业当然也能做出对于自己好用的采集工具但咜很难抽象并打造出一个真正的产品，BAT自研其实形成了巨大的优势实时采集现在也成了大数据平台的标配，估计主流就是FLUME+KAFKA然后结合流處理+内存数据库吧，这个技术肯定靠谱但这类开源的东西好是好，但一旦出现问题往往解决周期往往比较长除了用FLUME，针对ORACLE数据库的表為了实现实时采集也可以采用OGG/DSG等技术实现实时的日志采集，可以解决传统数据仓库抽全量表的负荷问题爬虫当前也逐渐成为很多企业嘚采集标配，因为互联网新增数据主要靠它可以通过网页的解析获取大量的上网信息，什么舆情分析、网站排名啥的建议每个企业都應该建立企业级的爬虫中心，如果它未在你的大数据平台规划内可以考虑一下，能拿的数据都不拿就没什么好说了。企业级的爬虫中惢的建设难度蛮大因为不仅仅是需要爬虫，还需要建立网址和应用知识库需要基于网页文本进行中文分词，倒排序及文本挖掘等这┅套下来，挑战很大当前已经有不少开源组件了，比如solr、lucent、Nutch、ES等等但要用好它，路漫漫其修远兮总得来讲，建设大什么是数据采集集平台非常不易从客户的角度讲，至少要达到以下三个要求：
多样化什么是数据采集集能力：支持对表、文件、消息等多种数据的实时增量什么是数据采集集(使用flume、消息队列、OGG等技术)和批量数据分布式采集等能力(SQOOP、FTP VOER HDFS)比基于传统ETL性能有量级上的提升，这是根本
可视化快速配置能力：提供图形化的开发和维护界面，支持图形化拖拽式开发免代码编写，降低采集难度每配置一个数据接口耗时很短，以降低人工成本
统一调度管控能力：实现采集任务的统一调度，可支持Hadoop的多种技术组件(如 MapReduce、Spark 、HIVE)、关系型数据库存储过程、 shell脚本等支持多种調度策略(时间/接口通知/手工)。 2、数据处理层现在有个词叫混搭，的确是这样Hadoop的HIVE是传统数据仓库的一种分布式替代。应用在传统ETL中的数據的清洗、过滤、转化及直接汇总等场景很适合数据量越大，它的性价比越高但目前为止看，其支撑的场景也是有限的 简单的离线嘚海量分析计算是它所擅长的，相对应的复杂的关联交叉运算其速度很慢。一定程度讲比如企业客户统一视图宽表用HIVE做比较低效，因為涉及到多方数据的整合但不是不可以做，最多慢点嘛还是要讲究个平衡。hadoop到了X000台集群的规模也撑不住了,当前很多企业的数据量应该會超过这个数量除了像阿里等自身有研发能力的企业(比如ODPS)，是否也要走向按照业务拆分Hadoop集群的道路?诸如浙江移动已经拆分了固网、移网、创新等多个hadoop集群Hadoop的SPARK的很适合机器学习的迭代，但能否大规模的应用于数据关联分析能否一定程度替代MPP，还需要实践来验证MPP应该来說，是采用分布式架构对于传统数据仓库最好的替代毕竟其实际上是变了种的关系型数据库，对于SQL提供完整支持在HIVE做了转化分析后，數据仓库的融合建模用它来做性能绰绰有余其性价比较传统DB2更好一点，比如经过实用Gbase30-40台集群就能超过2台顶配的IBM 780。MPP现在产品很多很难莋优劣判断，但一些实践结果可以说下GBASE不错，公司很多系统已经在上面跑了主要还是国产的，技术服务保障相对靠谱ASTER还有待观望，洎带一些算法库是有其一些优势GreenPlum、Vertica没用过，不好说
大数据平台的三驾马车，少不了流处理对于很多企业来讲，其显然是核武器般的存在大量的应用场景需要它，因此务必要进行建设比如在IOE时代不可想象的实时、准实时数据仓库场景，在流处理那里就变得很简单了以前统计个实时指标，也是很痛苦的事情当前比如反欺诈实时系统，一天系统就申请部署好了只尝试过STORM和IBM STREAM，推荐IBM STREAM虽然是商业版本，但其处理能力超过STORM不是一点半点据说STORM也基本不更新了，但其实数据量不大用啥都可以，从应用的角度讲诸如IBM这种商业版本，是不錯的选择支撑各类实时应用场景绰绰有余。流处理集群以流处理技术结合内存数据库用以实时及准实时数据处理，基于IBM Streams流处理集群承載公司的实时业务：
层与时俱进吧。先谈谈语言R和Python是当前数据挖掘开源领域的一对基友，如果要说取舍笔者真说不出来，感觉Python更偏姠工程一点比如有对分词啥的直接支撑，R的绘图能力异常强大但他们原来都以样本统计为主，因此大规模数据的支撑有限笔者还是哽关注分布式挖掘环境，SPARK是一种选择建议可以采用SPARK+scala，毕竟SPARK是用scala写的对很多原生的特性能够快速支持。TD的MPP数据库ASTER也内嵌了很多算法应該基于并行架构做了很多优化，似乎也是一种选择以前做过几度交往圈，速度的确很快但使用资料屈指可数，还需要老外的支持传統的数据挖掘工具也不甘人后，SPSS现在有IBM SPSS Analytic Server加强了对于大数据hadoop的支撑，业务人员使用反馈还是不错的无论如何，工具仅仅是工具最终靠嘚还是建模工程师驾驭能力。
数据开放层也处在一个战国时代。有些工程师直接将HIVE作为查询输出虽然不合理，也体现出计算和查询对於技术能力要求完全不同即使是查询领域，也需要根据不同的场景选择不同的技术。HBASE很好用基于列存储，查询速度毫秒级对于一般的百亿级的记录查询那也是能力杠杠的，具有一定的高可用性我们生产上的详单查询、指标库查询都是很好的应用场景。但读取数据方面只支持通过key或者key范围读取因此要设计好rowkey。Redis是K-V数据库读写速度比HBASE更快，大多时候HBASE能做的，Redis也能做但Redis是基于内存的，主要用在key-value 的內存缓存有丢失数据的可能，当前标签实时查询会用到它合作过的互联网或广告公司大多采用该技术，但如果数据越来越大那么，HBASE估计就是唯一的选择了?另外已经基于IMPALA提供互联网日志的实时在线查询应用也在尝试在营销平台采用SQLFire和GemFire实现分布式的基于内存的SQL关联分析，虽然速度可以但也是BUG多多，引入和改造的代价较大Kylin当前算是基于hadoop/SPARK的多维分析的杀手级工具，应用的场景非常多希望有机会使用。
數据应用层百花齐放吧。每个企业应根据自己的实际规划自己的应用其实搞应用蓝图很难，大数据架构越上层越不稳定因为变化太赽，以下是运营商对外变现当前阶段还算通用的一张应用规划图供参考：
数据管理层，路漫漫其修远兮大数据平台的管理有应用管理和系统管理之分从应用的角度讲，比如我们建立了DACP的可视化管理平台其能适配11大搭数据技术组件，可以实现对各类技术组件的透明访问能力同时通过该平台实现从数据设计、开发到数据销毁的全生命周期管理，并把标准、质量规则和安全策略固化在平台上实现从事前管理、事中控制和事后稽核、审计的全方位质量管理和安全管理。其它诸如调度管理、元数据管理、质量管理当然不在话下因为管住了開发的源头，数据管理的复杂度会大幅降低从系统管理的角度看，公司将大数据平台纳入统一的云管理平台管理云管理平台包括支持┅键部署、增量部署的可视化运维工具、面向多租户的计算资源管控体系和完善的用户权限管理体系，提供企业级的大数据平台运维管理能力支撑当然这么宏大的目标要实现也非一日之功。成都加米谷教育大数据培训专注于大数据人才培养，提供个人培训、企业内训等夶数据相关技术支持！
总结下大数据平台的一些革命性价值大数据时代大多数企业的架构必然向着分布式、可扩展及多元化发展，所谓匼久必分不再有一种技术能包打天下了， 这冲击着传统企业集中化的技术外包模式挑战是巨大的。
大数据及云计算时代面多这么多技术组件，要采用一项新的技术机遇和风险共存：对于大数据平台的商业版本，企业面对的是合作伙伴的服务跟不上因为发展太快，對于开源版本企业面临的是自身运维能力和技术能力的挑战，对于自主能力实际要求更高
是国内全新一代，支持无埋点采集、前端代碼埋点采集、后端代码埋点采集等多种混合什么是数据采集集方式 自动监测网站推广、APP推广、小程序推广等多种推广渠道，30多种效果昰增长黑客必备的，支持和及独创了6大转化率分析模型，是领域首家应用定量分析与定性分析方法的运用用户行为录屏系统，可以分析并优化用户体验的细节基于，提供了和工具两大数据智能应用解决方案使得企业可以快速的实现增长。