اکتساب داده به فرآیند نمونه‌برداری از سیگنال‌ها اشاره دارد که شرایط فیزیکی دنیای واقعی را اندازه‌گیری می‌کنند و نمونه‌های حاصل را به مقادیر عددی دیجیتالی تبدیل می‌کنند که می‌توانند توسط کامپیوتر دستکاری شوند. این سیگنال‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند حسگرهای فیزیکی یا شیمیایی، میکروفون‌ها، تصاویر یا ورودی‌های دستی بیایند. داده ها، پس از تبدیل، برای اهداف مختلف مانند تصمیم گیری، پیش بینی ها و فرآیندهای کنترلی تجزیه و تحلیل و تفسیر می شوند.
پیدایش و تکامل اکتساب داده ها
اکتساب داده، به عنوان یک مفهوم، از زمانی که انسان شروع به ثبت مشاهدات کرد، وجود داشته است. انسان های اولیه تغییرات فصلی، رفتار حیوانات و سایر پدیده های طبیعی را برای بقا و اهداف یادگیری ثبت می کردند. اولین کاربرد فناوری جمع‌آوری داده‌ها را می‌توان به روزهای اولیه تلگراف در قرن نوزدهم ردیابی کرد، جایی که از کد مورس برای انتقال پیام‌ها در فواصل طولانی استفاده می‌شد.
با این حال، جمع آوری داده های مدرن با توسعه دیتالاگرها در اواسط قرن بیستم آغاز شد. این ماشین ها می توانند تغییرات عوامل محیطی را در طول زمان ثبت کنند. معرفی رایانه شخصی انقلابی در جمع آوری داده ها ایجاد کرد و آن را در دسترس تر و همه کاره تر کرد.
دیجیتالی شدن اکتساب داده ها با توسعه مبدل های آنالوگ به دیجیتال (ADC) و تکامل حسگرها تسریع شد. ظهور اینترنت، دستگاه های IoT و ذخیره سازی ابری، جمع آوری داده ها را به مقیاس بی سابقه ای در قرن بیست و یکم رسانده است.
گسترش موضوع: اکتساب داده
اکتساب داده شامل سه جزء اصلی است: حسگرها، تهویه سیگنال، و تبدیل آنالوگ به دیجیتال.
- حسگرها: این دستگاه ها تغییرات در پدیده های فیزیکی مانند دما، فشار یا شدت نور را تشخیص می دهند و این تغییرات را به سیگنال الکتریکی تبدیل می کنند.
- تهویه سیگنال: این مرحله شامل تقویت، فیلتر کردن و جداسازی سیگنال های تولید شده توسط حسگر برای آماده سازی آنها برای مرحله بعدی است.
- تبدیل آنالوگ به دیجیتال (ADC): این فرآیند سیگنال های آنالوگ شرطی شده را به سیگنال های دیجیتالی تبدیل می کند که توسط رایانه قابل درک و پردازش هستند.
پس از ADC، داده های دیجیتال را می توان ذخیره، تجزیه و تحلیل و نمایش داد. جمع‌آوری داده‌ها می‌تواند بر اساس زمان (نقاط داده‌ای که در فواصل زمانی منظم گرفته می‌شوند) یا مبتنی بر رویداد (نقاط داده‌ای که هنگام وقوع یک رویداد خاص گرفته می‌شوند) باشد.
مکانیک داخلی اکتساب داده
اولین گام در اکتساب داده، تولید داده است، که زمانی اتفاق می افتد که حسگرها تغییرات در پدیده های فیزیکی را تشخیص دهند. به عنوان مثال، یک سنسور دما ممکن است تغییر دما را در یک اتاق تشخیص دهد.
بعدی شرطی سازی سیگنال است. سیگنال های تولید شده توسط حسگرها اغلب قبل از دیجیتالی شدن نیاز به اصلاح دارند. این می تواند شامل تقویت (افزایش قدرت سیگنال)، فیلتر کردن (حذف نویز ناخواسته) یا سایر فرآیندها باشد.
سپس، سیگنال های آنالوگ شرطی شده تحت ADC قرار می گیرند. این فرآیند شامل نمونه برداری از سیگنال در بازه های زمانی مجزا و کمی سازی نمونه ها به مجموعه ای از مقادیر عددی محدود است.
در نهایت، داده های دیجیتال توسط یک کامپیوتر پردازش می شود. این ممکن است شامل تجزیه و تحلیل آماری، تجسم، ذخیره سازی، یا انجام اقدامات خاصی بر اساس داده ها باشد.
ویژگی های کلیدی جمع آوری داده ها
- تطبیق پذیری: سیستم‌های جمع‌آوری داده‌ها را می‌توان برای مدیریت طیف وسیعی از ورودی‌های انواع مختلف حسگرها سفارشی کرد.
- مقیاس پذیری: آنها را می توان برای قرار دادن کانال های بیشتر، سنسورهای بیشتر یا تهویه سیگنال پیچیده تر گسترش داد.
- دقت: سیستم های مدرن جمع آوری داده ها دقت و دقت بالایی را ارائه می دهند.
- عملیات در زمان واقعی: بسیاری از سیستم ها قابلیت های نظارت و کنترل در زمان واقعی را ارائه می دهند.
- ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها: آنها اجازه می دهند داده ها برای تجزیه و تحلیل بعدی ذخیره شوند و همچنین تجزیه و تحلیل فوری را تسهیل می کنند.
انواع سیستم های جمع آوری داده ها
| تایپ کنید | امکانات | کاربرد |
|---|---|---|
| مستقل | شامل تمام اجزای لازم از جمله ذخیره سازی داده ها و رابط کاربری است. | نظارت بر محیط زیست، کنترل فرآیند صنعتی. |
| مبتنی بر کامپیوتر | از رایانه برای ذخیره سازی داده ها، تجزیه و تحلیل و رابط استفاده می کند. | آزمایشات آزمایشگاهی، تست خودرو. |
| توزیع شده است | چندین دستگاه جمع‌آوری داده با هم شبکه شده‌اند. | فرآیندهای صنعتی در مقیاس بزرگ، نظارت بر آب و هوا. |
استفاده از اکتساب داده ها: مشکلات و راه حل ها
سیستم های جمع آوری داده ها در بخش های متعددی از جمله اتوماسیون صنعتی، پیش بینی آب و هوا، مراقبت های بهداشتی، دفاع و غیره استفاده می شوند. با این حال، این برنامه‌ها ممکن است با مشکلات متعددی مانند نویز سیگنال، از دست دادن داده یا تهدیدات امنیتی مواجه شوند. راه حل ها شامل شرطی سازی سیگنال موثر، استفاده از سیستم های ذخیره سازی قابل اعتماد و اجرای اقدامات امنیتی داده ها می باشد.
مقایسه با اصطلاحات مشابه
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| ثبت داده ها | زیرمجموعه ای از جمع آوری داده ها که شامل جمع آوری و ذخیره سازی داده ها در طول زمان می شود. |
| پردازش سیگنال | دستکاری و تجزیه و تحلیل سیگنال ها - اغلب پس از جمع آوری داده ها اتفاق می افتد. |
| انتقال داده | ارسال اطلاعات از یک مکان به مکان دیگر. اگر داده ها به یک مکان دور ارسال شوند، می تواند بخشی از یک سیستم جمع آوری داده باشد. |
چشم اندازهای آینده در جمع آوری داده ها
فناوری‌های نوظهور مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ انقلابی در زمینه جمع‌آوری داده ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به شناسایی الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ کمک کنند، در حالی که دستگاه‌های اینترنت اشیا در حال گسترش دامنه و مقیاس داده‌های قابل دریافت هستند.
رایانش لبه، که شامل پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع آن به جای یک انبار پردازش داده متمرکز است، همچنین یک توسعه امیدوارکننده در اکتساب داده است. این می تواند تأخیر و استفاده از پهنای باند را کاهش دهد و بینش سریع تری از داده های جمع آوری شده ارائه دهد.
سرورهای پروکسی و اکتساب داده
سرورهای پروکسی می‌توانند نقش مهمی در جمع‌آوری داده‌ها، به‌ویژه در اسکراپینگ وب، جایی که داده‌ها از وب‌سایت‌ها جمع‌آوری می‌شوند، ایفا کنند. سرورهای پروکسی آدرس IP واقعی کاربر را پنهان می‌کنند و فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را ناشناس می‌کنند و احتمال مسدود شدن آن توسط سیستم‌های امنیتی وب‌سایت را کاهش می‌دهند. علاوه بر این، پراکسی‌ها می‌توانند به توزیع درخواست‌ها در چندین آدرس IP کمک کنند، در نتیجه خطر بارگذاری بیش از حد یک سرور را کاهش می‌دهند.
OneProxy به‌عنوان یک ارائه‌دهنده سرور پراکسی قابل اعتماد، راه‌حلی کارآمد برای کارهای جمع‌آوری داده‌ها ارائه می‌دهد که سرعت بالا، پوشش جغرافیایی گسترده و امنیت قوی برای عملیات دیجیتالی کاربران را تضمین می‌کند.
