揭秘自动数据采集——三部分之三
作者：肯·吉福德
你有没有带人去 Baskin-Robbins，他真的 喜欢冰淇淋？每当我带我妻子去那里时，她总是很清楚自己喜欢什么。然而，面对琳琅满目的选择，她很难下定决心。这种情况在今天通常被称为“信息过载”。我们知道我们正在搜索的信息，但是我们的感官被所有的数据淹没了 这是呈现给我们的。这有点像从消防水龙带里喝水。
美国互联网技术作家 Clay Shirky 说：
“这不是信息过载。这是过滤器故障。”
维基百科是这样说的：“一些认知科学家和平面设计师强调了原始信息与我们可以用于思考的形式之间的区别。从这个角度来看，信息过载可能更好地被视为“组织负载不足”。也就是说，他们认为问题不在于信息量，而在于我们无法辨别如何以呈现给我们的原始或有偏见的形式很好地使用它。”
我自己，我只是喜欢区分数据 和信息 . 数据 很简单，原始最简单形式的数据 .虽然信息 数据是否被提炼成可操作的东西 .
在工业界，这通常表现为趋势 .趋势数据只是一条连续的线，描绘了一个数据点随时间的变化。我们大多数人都见过有人站在画架前做演示的画面，画架上画着一条向上或向下倾斜的红线。这是趋势线的简单表示。
然而，在分析时间序列数据时，趋势图对于检测突然变化和准确了解它们发生的时间非常有用。这允许需要分析数据的用户快速归零时间范围以进行更深入的分析。正因为如此，趋势是任何工业数据收集工具包的主要观点。
但是数据的问题呢？ 去收集？这确实是一个很重要的问题。每当我们与客户一起进入一个新的数据收集项目时，我们都会问这个问题——“你希望收集什么数据？”答案总是“全部”。这在几个方面都具有挑战性。这通常表明最终用户不熟悉哪些数据最有助于确定流程的运行情况。在我们使这个请求无效之前，我们还应该考虑到通常有许多通常不可见的因素会影响一个过程。通过收集“一切”，当真正不寻常的事情发生时，相关人员有机会了解正在发生的事情。这也意味着必须有一些非常好的数据“过滤器”，以允许用户能够根据需要对信息进行排序和查看以做出正确的决定。
在做出进入“深度数据”的决定之前潜水”的方法，还应该考虑另一个因素——成本。如果您计划安装一个从数千个来源收集的数据收集系统，那么意识到像这样的大型系统将花费更多。一种方法是构建足够大的系统来收集“高价值”数据点，但要有一些开销——比如说额外的 100 个数据源。然后可以做的是，这些开销来源（在软件领域中称为“标签”）可以根据需要重新调整用途，以在尝试新规范时收集各种要点，或者如果在特定的问题上遇到反复出现的问题一件设备。这有助于降低项目的总体成本，同时让您可以灵活地在需要时进行更深入的分析。 
希望您喜欢这个关于自动数据收集的系列。如果您有任何疑问，或者只是想就数据收集进行对话，请致电 800-844-8405 联系我们。
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