数据采集和共享是手段吗 什么是数据反馈回路？
什么是数据反馈回路？
要了解数据反馈回路的特点，必须要再理解数据生命周期，大数据时代我们对数据全生命周期的开发与应用，可以从三个方面来体现出来：
1、数据采集存取：实际离线和实时数据采集工具，统一汇聚数据资源到大数据平台，实现程序全域数据源的数据同步与集成主板，形成数据资产化；
2、数据整合加工：动用数据中台计算出引擎与开发工具，统一构建数据主题域和数据分层模型，按照数据开发利用数据资源的互通与共享；
3、数据分析应用：以数据分析需求为导向，不同角色用户都是可以凭借数据资产通过数据分析，迅速利用各种数据应用的开发与效果展现。基于条件不超过全生命周期的数据全链路应用，即可称之为“大数据反馈回路”，而这确实是成功的大数据应用程序的核心所在的位置。大数据反馈回路的特点也可以总结归纳为：全域、实时、智能。实际海量历史数据的计算与分析，这个可以看穿未来很可能发生的某些故障或风险，例如对不同消费者群体多年消费行为的分析，可以不判断不出某些类别或某个特定商品的销量走势等。大数据时代的算力是可以不满足各种类型数据的处理计算出，从全域数据源的输入输入到数据分析结果的输出，不能形成大数据反馈回路的完整闭环。从历史的角度看，民间模式运行这种反馈回路速度慢、时间长。比方说，我们再收集销售数据，后再试图总结归纳出能促进组织消费者定购的定价机制或产品特征。我们变动价格、改变产品特征并再次通过试验。大数据的好处只是相对而言，我们如今还能够以更快的速度正常运行这种反馈回路。比方说，广告界的大数据应用程序是需要提供给多种多样的广告才能够得知哪个广告最徒劳无功，这甚至能在被细分基础上得以基于--他们能可以确定出哪个广告对哪种人群最凑效。人们没办法做这种A或B的测算--展示差别的广告来知道哪个好些，或哪个见效速度更快。但是计算机能成批地进行这种测算，不仅在差别的广告中间并且选择，实际上又能让其重新修订广告--有所不同的字体、颜色、尺寸或图片，以考虑哪些最管用。这种实时反馈回路是大数据最具力量的一面，即大量收集数据并迅速地就许多差别方法通过推算和行动的能力。不论结果如何能，所有的数据过程行为都会给出反馈，然后把参照这些数据，改变未来的行为。只不过是下手积攒和分析数据并够不够，还需要借助于人工智能的算法能力，从数据中结论一系列结论的能力和对这些结论的反馈，以最后确认这些结论的正误。模型融入虚空的数据越去相关，越能能够得到许多关与的数据分析的反馈，加之数据分析的结论也就越有价值。
树莓派采集及数据传输的技术是什么？
树莓派只有IO和串口，数据采集能力还不需要动用外接其他模块实现程序。
但树莓派又是一台Linux系统的电脑，并且它的网络通讯能力很强，也可以支持很多通讯协议。但，树莓派这个可以读取数据各采集模块的数据，是从网络可以上传到服务器或者将数据共享出去。
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