你们真牛什么名字都取
大数据时代，如何进行高效，精准的数据采集是至关重要的。
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自身业务搭建起了各种各样的软件系统，其中积累了大量的行业和客户数据，他们急需将这些数据汇聚起来，形成自己的大数据平台，做数据挖掘和分析，精准地服务他们的客户。
当前数据采集的挑战如下：
1、 数据源多种多样
2、 数据量大，更新快
3、 如何保证数据采集的可靠性的性能
4、 如何避免重复数据
5、 如何保证数据的质量。
那么如何将这么多软件系统中形形色色的数据快速、准确地采集出来呢？今天就和大家讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。
1、 软件接口对接方式
2、 开放数据库方式
3、 基于底层数据交换的数据直接采集方式
1、 软件接口对接方式
各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台； 实现过程如下：
1） 协调多方软件厂商工程师，了解对方系统的业务流程以及数据库相关的表结构
设计等，讨论如何实现数据的正确汇集并且在业务上可行。推敲各个细节，最
后确定一个双方都认可的方案。两个系统的接口是在双方工程师的配合下完成
的。有的处理可以在A 系统进行，也可以在B 系统进行，这种情况作决定的依
据是，考虑以后可能会出现功能改动，势必会对现有系统造成影响，选择受变
动影响比较小的方案。
2） 确定方案，编码
3） 编码结束，进入测试、调试阶段
4） 交付使用
接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大
数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。
但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时
其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。
2、 开放数据库方式
一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。
两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：
1）如果两个数据库在同一个服务器上，只要用户名设置的没有问题，就可以直接相互访问，需要在from 后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。
select * from DATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在一个服务器上，那么建议采用链接服务器的形式来处理，或者使用openset 和opendatasource 的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。
不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。
开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性很高，是最直接、便捷的一种方式；同时实时性也有保证；
开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。
3、基于底层数据交换的数据直接采集方式
通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。
实现过程如下：使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。
基于底层数据交换的数据直接采集方式的技术特点如下：
1）独立抓取，不需要软件厂家配合；
2）实时数据采集；
数据端到端的延迟在数秒之内；
3）兼容Windows 平台的几乎所有软件（C/S,B/S）；
作为数据挖掘，大数据分析的基础；
4）自动建立数据间关联；
5）配置简单、实施周期短；
6）支持自动导入历史数据。
目前，由于数据采集融合技术的缺失，往往依靠各软件原厂商研发数据接口才能实现数据互通，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，还可能因为系统开发团队解体、源代码丢失等原因出现的死局，导致了数据采集融合实现难度极大。在如此急迫的需求环境下基于底层数据交换的数据直接采集方式应运而生，从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。
数据采集器有哪些功能
数据采集器有哪些功能
一般条码数据采集器/盘点机应具有数据采集、数据传送、数据删除和系统管理等等功能:
1、数据删除
数据采集器中的数据在完成了 向计算机系统的传送后，需要将数据删除，否则会导致再次数据读入的迭加,造成数据错误。有些情况下，数据可能会向计算机传送多次，待数据确认无效后,方可实行删除。
2、数据采集
是将商品的条码通过扫描装置读入，对商品的数量直接进行确认或通过键盘录入的过程，在数据采集器的存储器中以文本数据格式存储，格式为条码(barcode)、数量(Number)、规格(Model).....等定制的格式。
3.、系统管理
系统管理功能有检查磁盘空间和系统日期时间的调较。
4、数据传送
数据传送功能有数据的下载和上传。
数据下载是将需要数据采 集器进行确认的商品信息从计算机中传送到数据采集器中，通过数据采集器与计算机之间的通讯接口，在计算机管理系统的相应功能中运行设备厂商所提供的数据传送程序，传送内容可以包括:商品条码、名称和数量.数据的下载可以方便地在数据采集时，显示当前读入条码的商品名称和需确认的数量。
数据上传是将采集到的商品数据通过通讯接口，将数据传送到计算机中去，再通过计算机系统的处理，将数据转换到相应的数据库中。
数据采集器的分类有哪些
吴江区松陵镇力维智能化设备商行 http://www.lvtm.net/
数据采集器的分类有哪些
即批处理数据采集器、无线数据采集器或称RF枪。 批处理数据采集器
离线式工作，数据批量采集器后，通过USB线或串口数据线跟计算机进行通信。
数据采集器内装有一个嵌入式操作系统(各个生产厂家独立研制开发，互不兼容)，应用程序需要在操作系统上独立开发。 采集器带独立内置内存、显示屏及电源。
目 前这种数据采集器已经用的很少，主要是缺乏数据处理能力，和移动工作的能力(只能通过USB和电脑有线连接)。 工业数据采集器
数据采集器通过无线网络(WIFI,GPRS或Bluetooth)时时连接到本地应用软件数据库，数据进行时时更新。
数据采集器内装有一个WINCE、windows mobile或andrios操作系统，内置无线通讯模块(WIFI,GPRS或Bluetooth)。 采集器带独立内置内存、显示屏及电源。吴江区松陵镇力维智能化设备商行是一家提供全方位条码设备和条码应用解决方案的高新技术性团队。专注于条码技术、无线网络、移动计算机、RFID射频技术等自动识别领域的技术研发、产品应用以及系统集成，涵盖了硬件系统的构建和软件系统的开发。
力维智能化设备商行作为解决方案提供商以及设备供应商，我们以现代化的管理理念和方法以及在自动识别领域积累的丰富实
吴江区松陵镇力维智能化设备商行 http://www.lvtm.net/ 践经验相结合，整合创新，将自动数据采集技术应用于生产管理、仓储管理、物流配送管理、固定资产管理、移动销售等领域，为各行业及政府部门提供完善的解决方案及优质服务。
力维智能化设备商行坚持以客户为中心，以诚信为本，凭借我们一流的技术、完善的服务、不断的创新进取，已成为业界中的佼佼者。
数据采集器有哪些分类？
东莞市立象条码制品有限公司
数据采集器有哪些分类,
数据采集器，又称盘点机、掌上电脑。它是将条码扫描装置与数据终端一体化，带有电池可离线操作的终端电脑设备。具备实时采集、自动存储、即时显示、即时反馈、自动处理、自动传输功能。为现场数据的真实性、有效性、实时性、可用性提供了保证。其具有一体性、机动性、体积小、重量轻、高性能，并适于手持等特点。
数据采集器C5000W它具有中央处理器(CPU)，只读存储器(ROM)、可读写存储器(RAM)、键盘、屏幕显示器、与计算机接口。
条码扫描器，电源等配置，手持终端可通过通讯座与计算机相连用于接收或上传数据，手持终端的运行程序是由计算机编制后下载到手持终端中，可按使用要求完成相应的功能。
数据采集器分类:即批处理数据采集器、无线数据采集器或称RF枪。
一、批处理数据采集器
离线式工作，数据批量采集器后，通过USB线或串口数据线跟计算机进行通信。
数据采集器内装有一个嵌入式操作系统(各个生产厂家独立研制开发，互不兼容)，应用程序需要在操作系统上独立开发。
采集器带独立内置内存、显示屏及电源。
目前这种数据采集器已经用的很少，主要是缺乏数据处理能力，和移动工作的能力(只能通过USB和电脑有线连接)。
条码扫描机 条码扫描器 条形码扫描仪
东莞市立象条码制品有限公司
二、工业数据采集器
数据采集器通过无线网络(WIFI,GPRS或Bluetooth)时时连接到本地应用软件数据库，数据进行时时更新。
数据采集器内装有一个WINCE、windows mobile或andrios操作系统，内置无线通讯模块(WIFI,GPRS或Bluetooth)。
采集器带独立内置内存、显示屏及电源。
条码扫描机 条码扫描器 条形码扫描仪
健康大数据分析技术有哪些
健康大数据分析技术有哪些？
21世纪是以生命科学为主导、科学技术迅猛发展的世纪，科技竞争力已成为决定国家前途和命运的重要因素，是推动经济发展、促进社会进步和维护国家安全的关键所在。医学在生命科学中占有极其重要的地位，卫生科技的创新和进步，将促进医疗卫生事业的发展，提高全民族的健康素质，增强中国的科技竞争力和综合国力。世界最新医学科研技术是包括医学、药学、分子生物学、数学、计算科学、以及大数据分析技术等多种学科和技术的综合。
大数据分析技术主要包括是以最新应用数学、前沿计算科学和信息工程学为核心，以数据挖掘、数据仓库、商务智能等智能化的信息科技技术为手段，它不仅能够大幅提高传统的医学科研技术，而且在最新的分子生物技术的发展中也发挥着关键的作用。
一项新技术的采用，往往意味着全新的方向。如同伦琴射线在医学上的应用，开创了全新的医学视角一样，随后的CT,MRI,B-US,PETS 等新技术的采用一次次的推动了医学的发展，扩展了医生的视野，如今，影像学已经是不可缺少的组成部分。信息学的重点是对一切可观测的指标（如年龄，住址，性别，化验，治疗，影像等一切通过现有手段可以观测的数据）整合后，结合应用数学，系统工程学，进行再分析、再处理。
少量的个案往往不足以揭示规律和知识，当数量足够大时，规律才有可能显现。所以整合成数据仓库也是必要的。而规律并不仅仅浮在数据表面，所以统计学和数据挖掘成为必要的手段，而在线式的方法提高了速度，基于系统工程的向导式结构有利于稳定大数据分析质量。
当年伦琴射线引入医学的时候，一定不会想到今日的局面。而将KDD 引入医学领域，在中国广阔地域，巨大的人口基数下，
基于这些特点形成的巨大的卫生信息
数据，仅仅是用在线式的传统方法就可以发现大量有价值的医学知识，而结合数据挖掘，数据仓库，系统工程，发现新知识的可能性更是大大增加了。 健康大数据分析技术
大数据分析技术主要包括：
以数据挖掘为核心的知识发现技术，
以数据仓库为核心的数据整合技术，
以商务智能为核心的智能决策技术。
一、以数据挖掘为核心的知识发现技术
以数据挖掘为核心的知识发现技术可以直接挖掘医学新知识，帮助科研人员加速取得科研成果，甚至重大科研发现。
运用多种数据挖掘技术探索数据规律，为科研人员的科研设计提供科学依据，为科研命题指明方向，保证了科研的成功率。
数据挖掘是一种突破传统的分析手段，为各类科研技术提供新的技术方法，大大缩短科研和分析周期，深入揭示医学潜在规律。
数据挖掘，又称知识发现（KDD ），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如，KDD 可直接挖掘疾病高发人群，疾病及症状间的未知联系，化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响，对未知的检验项值进行预测等等。通过可观测指标推断不可观测指标，或通过简单易行的观测指标推断昂贵的或有创的指标。由简而知繁，由易而知难。再如，在科研设计中利用聚类分析、因子权重分析，我们可以对数据进行科学分组、考察多因素的不同权重、帮助确定析因分析或嵌套分析等不同的科研设计。KDD 在医学中应用非常广泛，为医学研究提供传统方法不能企及的前沿技术手段，例如：
?
?
?
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? 聚类分析 关联规则分析 因子权重分析 回归预测分析 特性抽取分析
二、以数据仓库为核心的数据整合技术
以数据仓库技术为核心的医学数据整合系统，独立于已有的医疗机构业务系统，以全新的设计将分散的业务系统产生的不一致的数据进行整理、变换、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。
数据仓库技术还使得对历史的全部海量数据进行在线的、实时的、深入的分析成为可能，并使其变得很轻松。
直接利用积累的现有医学数据，使科研成本大大降低，相同的的科研经费取得更多科研成果。
应用数据仓库的整合技术，使获得大数据科研样本数据易如反掌。
结合中国庞大的人口基数和横跨寒带温带热带的广阔地域，可建成世界上最大的卫生信息数据仓库，其全面的信息量是每个医务人员梦寐以求的。如能与世界各国合作，共享，整合，将成为与人类基因组计划齐名的壮举。
三、以商务智能为核心的智能决策技术
应用成熟的专业分析系统提供一致的准确的实时的数据分析，为各级各方面卫生决策提供可靠依据，使资源和效率得到优化，还能从经营决策和管理上获取经济效益和社会效益。
将商务智能技术（BI ）应用于卫生决策分析，使决策者摆脱传统报表的束缚，以全新的先进的分析手段多维度地深入理解需要的数据，为广泛而深入的分析提供了新的有力工具。
专业的分析报表如累计贡献度分析，分摊百分比分析，嵌套排名分析等专业分析报表使决策者对历史和现状一目了然，对各种业务表现的因果关系能轻松的了如指掌。
健康大数据分析的应用
健康大数据分析技术在如下四个方面得到应用：
疾病与健康研究
环境与健康研究
医药生物技术研究
卫生宏观决策支持
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。
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