神策数据同样是私有化部署

汉语拼音也叫“汉语”。 1、 占卜用的雅罗。 2、 唐皇军的名字之一、 是用Pythonbr编写的Shence数据吗？让我们对我们的团队做一个简单的介绍：团队的核心成员都来自大数据部门，从零开始构建的日志分析大数据处理平台有多年的大数据处理经验，以前的技术基本上是建立在开元社区上的。 目前主要为互联网企业提供大数据分析产品和完整解决方案，以及为传统企业提供大数据相关咨询和完整解决方案。 目前，互联网初创公司已经推出了深度数据分析产品传感器分析，支持任何维度的私有部署和交叉分析，并帮助客户建立数据仓库基础。客户包括爱贤峰、多梦、阿坤、夸富、PP租车、51offer等。 对于传感器分析产品，我们主要使用一些主流的开源社区技术，如Hadoop/spark/Kafka/MySQL/redis/jQuery/Impala，并在源级修改其中的一些技术。 当然，我们也开发了一些核心业务组件。 整个传感器分析(Shence分析)技术系统，或技术要点，可以从以下几个方面介绍：数据收集：我们始终认为，收集的数据质量是构建整个数据平台和随后一系列数据应用的主要前提。 因此，不同于传统的统计和友谊联盟等统计工具，我们坚持私有化部署和全端采集，它提供PHP、python、Java、Java脚本、IOS和Android中的数据采集SDK，以及日志代理和批处理工具等各种导入工具用户使用。 不仅可以采集客户端数据，还可以采集后续的服务器日志和业务数据。 为了考虑数据完整性，数据安全性和数据时效性，建议用户收集后端数据，如服务器端日志和业务数据库数据。 同时，根据我们对用户行为数据的理解，我们提供了一套产品解决方案，用户应该收集哪些数据，应该注意哪些领域。

数据传输：SensorsAnalytics提供了二级时效性保证，即新的传入数据，一般会在几秒钟内反映在前端查询结果中，而这些数据的新添加字段也会在几秒钟内反映在前端筛选和分组选择中。 因此，如何在数据不重不漏的基础上保证数据流的及时性也是传感器分析的一个技术难点。

数据建模：正如传感器分析文档（数据模型|传感器分析使用手册）中提到的，为了确保产品在不同行业的适应性，团队根据过去几年在用户行为数据方面的经验，抽象了两个数据实体，Profile和Event，描述了“用户”本身的长期不变属性，以及“用户”在某一时刻以某种形式做事。 从我们目前十几个客户的经验来看，这种数据模型的抽象仍然可以满足大多数产品对用户数据分析的需求。

数据存储：在产品层面，为用户提供完整的多维分析(OLAP)、漏斗、保留、回访等最小强度数据的高阶实时查询功能，支持事件数据和配置文件数据的连接分析。 因此，为了保证查询的速度，如何最好地使用列存储、分布式存储、压缩/编码等。 加快查询速度和减少存储空间也是一个巨大的技术挑战。 数据计算：一方面，为了保证查询的速度，在后台会有一些常规的数据预处理计算以及后期会逐步引入的数据预测计算，另一方面，SensorAnalytics也将所有的存储和计算资源开放给用户，因此调度，管理等方面的计算也是我们必须考虑的一个技术点。神策数据怎么样。

神策和Cobub付费版有什么区别？哪个更好些？

数据可视化：作为数据分析产品，我们希望能够提供“自驱”的数据分析体验，让用户能够快速验证，尝试自己对数据的各种猜测和假设。 因此，除了计算和查询的速度必须尽可能地被阻塞外，如何确保顺利使用，以及如何显示查询结果和数据概述，以最大限度地使用户从图表中“看到”数据的意义和价值，是一个非常大的挑战，因此，数据可视化也是我们技术研究的重点。

权限管理：作为企业产品，需要能够满足企业中不同角色用户的需求，如：一些角色，如管理员，有完整的数据查看可以给其他角色分配权限；一些角色，如数据分析师，有完整的数据查看和分析能力，但不能修改其他角色的权限；一些角色，如推送管理人员，只能查看分配给自己的数据概览。 为了满足这一需求，权限管理也是我们的重要技术点。

数据API：从产品的定位可以看出，我们正在向用户打开用户的所有数据。 这些数据，包括用户访问的数据，也包括平台分析后的结果。因此，如何设计一套友好的数据API，与用户的业务系统连接，使用户能够方便地进行基于这些数据的后续数据挖掘和机器学习计算，也是我们面临的技术挑战。

以上是我对这个问题的回复，再次感谢您对我们产品和团队的关注，如果您想有进一步的了解，欢迎与我们进一步联系。 。