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监控视频用武之地 挖掘实时商业大数据

零售商考虑视频监控,通常以损失预防和保障运维安全为背景。但监控视频在另外一个领域也能够提供巨大的价值:收集实时的店内情报信息,助力提高利润率。 假如您经营一家或多家零售商店,通过网络摄像机内置的各种分析功能,您不仅可以观察店内顾客的行为,而且还可以获得实时的统计数据,从而帮助您提升店面布局、商品布置和陈列,甚至发现店面的“瓶颈”和“死区”问题。与顾客调查、“神秘购物者”等随意性的方法不同,网络视频能够向您准确而公正地报告较长时间段的即时情况和变化情况。您可以清晰地了解顾客在各个购物通道的移动情况,并籍此

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    中小企业选择mes系统如何避开误区

    一、MES系统选型的误区 MES系统选型是制造业中的重要环节,它能够将ERP系统中的计划与实际生产联系起来,实现生产过程的实时监控与管理。在MES系统选型时,中小企业经常存在一些常见的误区: 1. 盲目追求功能繁多 一些企业在选购MES系统时,会追求功能繁多,希望一步到位实现所有功能。然而,这种做法可能会导致MES系统复杂难用、成本高昂,最终得不偿失。企业应该从自身生产过程出发,根据实际需求选择相应的功能。 2. 忽视系统的灵活性 企业在选购MES系统时,应注意其灵活性,即是否能够适应企业日益变化的业务需求。MES系统应该具备针对性强、易于维护和扩展的特点,以支持企业快速反应市场变化,提高生产运营效率。 3. 忽视系统的易用性 MES系统作为前端系统,其易用性至关重要。企业在选购MES系统时,应注意系统的界面友好程度、操作流程是否合理、是否易于使用等。企业可以邀请使用MES系统的操作员参与选型,以保证系统的易用性和用户满意度。 4. 忽视供应商的技术实力与服务能力 供应商的技术实力和服务能力决定了MES系统的质量和可靠性。企业在选购MES系统前,应对供应商进行详细了解,了解其是否具备丰富的MES系统实施经验、是否能够提供完善的售后技术支持等。企业可以通过参观供应商的生产基地、了解供应商的客户案例和参考市场反馈等方式来评估供应商的实力和服务能力。 总而言之,MES系统选型不应盲目追求功能,要关注系统的灵活性和易用性,同时也要认真评估供应商的实力和服务能力。

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    OLAP在线分析引擎介绍及应用场景

    核心原理: 1. 多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。维度代表分析的角度,如时间、地理位置或产品类型;层次则提供了维度内的粒度细化,如年、季度、月;度量是分析的具体数值,如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存: 为了加快查询速度,OLAP引擎通常采用预计算(Precomputation)策略,通过预先计算并存储可能的查询结果(如聚合数据),减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建,其中汇总数据被提前计算并存储起来,以便快速响应查询。 3. MPP架构(Massively Parallel Processing): 许多现代OLAP引擎采用MPP架构,如Apache Kylin和ClickHouse,这种架构中,数据分布在多个节点上,每个节点独立处理自己的数据部分,然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性,能够处理PB级别的数据集,并保持高性能。 4. 列式存储: 与传统的行式存储相比,OLAP引擎常采用列式存储,这种存储方式特别适合于数据分析场景,因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量,并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎: 一些OLAP引擎,如ClickHouse,采用了向量化执行引擎,这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理,从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理: 随着技术的发展,一些OLAP引擎如Apache Druid,专注于实时或近实时分析,能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析,满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力,支撑企业决策和业务洞察。

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