Драйвер данных, что это такое
Обновлено: 06.07.2024
Webix предоставляет специальный миксин под названием DataDriver. Это позволяет вам намного проще управлять загрузкой данных в компоненты Webix в форматах, отличных от JSON. Миксин предоставляет набор предопределенных парсеров данных для распространенных форматов: json, xml, html, csv, jsarray, excel (только Webix Pro) и htmltable. Драйверы данных преобразуют данные из любого из этих форматов в JSON, чтобы сделать их пригодными для работы с компонентами данных.
Возможности драйверов данных
- Вы можете изменить настройки драйвера, чтобы добиться желаемого способа обработки данных.
- Для работы с драйверами можно использовать набор методов API.
- Вы также можете создать собственный драйвер данных с нуля для работы с определенным форматом или использовать существующий драйвер данных в качестве основы для совершенно нового.
Настройка драйвера данных
В случае XML вы можете переопределить следующее:
Например, чтобы предупредить об обработке данных XML по умолчанию, вы можете добавить в свой код следующую строку:
Строка выше переопределит логику синтаксического анализа данных для всех источников XML. Если вы хотите разделить логику по умолчанию и пользовательскую логику, вам необходимо создать собственный XML-процессор на основе стандартного.
Дочерние теги можно указать с помощью функции:
Можно определить разделители строк и ячеек:
Строка выше сбрасывает обработку всех источников CSV в приложении. Чтобы избежать этого, создайте собственный формат CSV:
Вы можете переопределить, какой тег в HTML будет обрабатываться как тег данных:
Строка выше сбрасывает обработку всех источников HTML в приложении. Чтобы избежать этого, создайте собственный формат HTML:
Вы можете переопределить, какое свойство объекта хранит подэлементы (используемые для иерархического набора данных, например, дерева, сетки дерева, группового списка и т. д.):
Строка выше сбрасывает обработку всех источников JSON в приложении. Чтобы избежать этого, создайте собственный формат JSON:
Дочерний тег также можно указать как функцию, если вы хотите создать разные теги для дочерних элементов разных уровней:
Любая пользовательская дочерняя коллекция будет преобразована в "данные", а исходные дочерние поля будут удалены из элемента данных во время синтаксического анализа.
В отличие от статических тегов, динамические поля не удаляются из элементов данных, поскольку имя поля меняется. Если вам нужно их удалить, сделайте это явно в дочернем методе:
Методы драйвера данных
Все драйверы данных используют следующие методы:
Особые методы XML
Создание нового драйвера данных
В дополнение к встроенным типам данных можно определить пользовательские, создав пользовательский драйвер данных.
Структура драйвера следующая:
Вы можете проверить структуру существующих драйверов данных в исходном коде Webix (/sources/load/drivers/имя_драйвера.js).
Для начала у нас есть некоторые данные, которые мы хотим использовать в качестве нового типа данных. Первое, что нам нужно сделать с этими данными, это преобразовать их в промежуточный объект (объект, который будет использоваться как входной параметр в других функциях).
1 . Итак, наш первый шаг — функция toObject(text, xml). Функция вызывается после загрузки данных или непосредственно в методе разбора и возвращает промежуточный объект данных:
- текст - входящие данные;
- xml - объект xml (для сценария загрузки xml. Для других типов данных можно игнорировать).
2 . Затем мы формируем массив записей, используя данные из нашего промежуточного объекта с помощью функции getRecords(data). Он принимает единственный параметр:
- данные — промежуточный объект из предыдущего шага.
3 . Имея массив записей, нам нужно указать набор свойств для каждой отдельной записи с помощью метода getDetails(data). Он принимает единственный параметр:
- data — элемент массива из предыдущего шага.
4 . Последнее действие имеет смысл только для сценариев динамической загрузки данных. Речь идет о функции getInfo(data), которая получает общее количество данных и позицию, в которую необходимо вставить новые данные. Метод принимает следующий параметр:
- данные — промежуточный объект из шага 1.
Функция возвращает объект со следующими свойствами:
- размер — общее количество данных (total_count) или 0, если динамическая загрузка не включена/невозможна
- from - индекс последнего элемента данных на данный момент (pos) или 0, если динамическая загрузка не включена/невозможна.
Драйверы данных JSON и XML добавляют к этому объекту дополнительные свойства:
- parent — индекс корневой ветки
- config — объект конфигурации, загружаемый вместе с данными.
- key – ключ безопасности (webix_security).
Итак, выполнив эти четыре или даже три шага, вы сможете указать любой тип данных, а затем использовать его при разработке.
Создание нового драйвера данных на основе существующего
Создание совершенно нового драйвера — не самая распространенная задача, но пользователю может потребоваться изменить логику обработки какого-либо встроенного драйвера.
Это можно сделать с помощью шаблона расширения Webix, который позволяет расширять любой объект JSON:
Открыты номинации на 2022 год!
Драйверы данных: награда Premier DATA CLOUD Awards
Используете ли вы данные для решения проблем, которые раньше считали неразрешимыми? Создаете ли вы пути клиентов на основе данных, которые меняют жизнь пользователей? Делитесь ли вы данными с клиентами и партнерами для построения новой экономики данных? Улучшает ли анализ ваших данных то, как люди работают, совершают покупки, общаются и живут?
Если ответ «да» на любой из этих вопросов, вы являетесь драйвером данных! Как Data Driver, мы приглашаем вас выдвинуть свою кандидатуру на премию Data Drivers Awards.
Награды Data DriverS
На базе Snowflake
Эта награда присуждается организации, которая создает самые инновационные приложения на основе данных на Snowflake
Сотрудничество
Эта категория присуждается организации, революционизирующей данные как стратегический бизнес-актив, трансформирующей свой бизнес за счет простого и безопасного обмена и монетизации управляемых данных в реальном времени с клиентами и деловыми партнерами.
Данные во благо
В этой категории отмечаются организации, использующие расширенную аналитику данных для спасения, продления и улучшения жизни людей и/или окружающей среды во всем мире.
Лучшее руководство года
В этой категории присуждается ключевой специалист (технический директор, ИТ-директор или вице-президент), который является стратегическим лидером, внедряющим аналитику облачных данных в своей организации и открывающим новые горизонты в своей отрасли. Победитель установит новую планку использования данных для создания ценности для клиентов, партнеров и сотрудников.
Герой данных года
В этой категории отмечаются новаторы в области технологий, впервые внедрившие Data Cloud в свою организацию.
Драйвер данных года
Эта высшая категория присуждается организациям, которые в полной мере воплощают в жизнь принципы работы с данными. История победителя покажет, как хорошо реализованная стратегия аналитики облачных данных стимулирует инновации, повышает гибкость бизнеса, сокращает время выхода на рынок и повышает качество обслуживания клиентов.
Победители премии Data Drivers Awards 2021
Победители 2019 года
Победители 2020 года
Основные сведения о наградах
Что такое программа Data Drivers Awards?
Награда Data Drivers Awards – это глобальная программа награждения, присуждаемая новаторам и организациям, которые преобразуют свой бизнес и окружающий мир с помощью Data Cloud.
Почему я должен подать заявку?
Финалисты и победители программы Data Drivers Awards будут представлять одних из самых инновационных технологических первопроходцев в мире.Признание может помочь продвинуть финалистов и лауреатов в карьере и подчеркнуть их достижения как внутри, так и за пределами их организаций. Победители будут объявлены во время саммита Snowflake Summit и получат специальную награду Data Drivers в ознаменование своего достижения.
Кто может подать заявку?
Чтобы претендовать на награду Data Drivers Awards, ваша организация должна быть клиентом Snowflake. Мы призываем клиентов, партнеров и сотрудников Snowflake выдвигать кандидатуры отдельных лиц и организаций, которые иллюстрируют, что значит быть драйвером данных. Предоставьте конкретные сведения о том, почему клиент или лицо, которого вы номинируете, должны быть выбраны в разделе «Причина номинации». Также убедитесь, что номинант или клиент Snowflake знает о номинации.
Как будут уведомлены и выбраны финалисты и победители?
Финалисты и победители будут выбраны специально отобранной группой отраслевых экспертов и руководством Snowflake.
Как будут объявлены финалисты и победители?
Финалисты премии Data Drivers Award будут объявлены в пресс-релизе Snowflake и обновлены на веб-сайте. Победители будут объявлены на саммите Snowflake Summit.
Увеличение числа подключенных к сети и автономных транспортных средств приводит к генерированию огромных объемов данных о вождении. По мере того, как автомобильная промышленность переходит к созданию прорывных, практичных, но приятных технологий, которые улучшают игру для водителей, водителям становится важно знать, чего стоят их данные и как отрасль может использовать их, чтобы улучшить показатели и аналитика тенденций.
В автомобильной отрасли данные о вождении в основном рассматриваются как результат сочетания больших данных, Интернета вещей и аналитики, что побуждает отрасль выйти на новый уровень. В конце концов, шумиха вокруг автономных автомобилей не может быть реализована без большого количества данных о вождении и в качестве поставщиков, поэтому мы должны понимать, как данные могут быть оценены и обменены.
Почему данные о вождении ценны?
Поскольку мы связываем наши данные о вождении с другими сферами жизни, важно выяснить, какие ценности и преимущества хранят данные, которые мы предоставляем и потребляем. Проще говоря, у клиентов есть 4 области более широкого использования данных о вождении: безопасность, лучшее управление временем, удобство и повышенная экономическая эффективность в дополнение ко всем социальным преимуществам использования данных о вождении.
Поэтому данные, полученные в процессе вождения, безусловно, имеют ценность для бизнеса. Будь то данные о транспортном средстве, данные о местоположении или данные о водителе и пассажире — все это можно обменять на услуги и функции, которые могут принести пользу клиентам в различных областях, как указано выше.
Возникла обеспокоенность по поводу конфиденциальности и конфиденциальных данных
Поскольку возникают серьезные опасения, связанные с личными и конфиденциальными данными и конфиденциальностью, компании уделяют первоочередное внимание обработке данных, чтобы защитить своих поставщиков данных, клиентов и собственную репутацию. Чем больше данных, тем больше преимуществ: однако пока нет специальных правил для управления данными.
Необходимо решить и прояснить различные юридические вопросы, чтобы обеспечить как подключение к сети, так и автономное вождение в безопасной и надежной среде. Поскольку термин «персональные данные» имеет широкое определение и понимание, очень важно применять анонимизацию и псевдонимизацию на рынке данных о вождении. В частности, решения для шифрования, являющиеся основой безопасности смарт-автомобилей, в транспортных средствах рассматриваются как способ исключения применимости закона о защите данных на данный момент.
Могу ли я также предоставить свои водительские данные и получить вознаграждение?
Водители могут делиться значениями своих данных о вождении с определенными платформами, чтобы получить выгоду от обмена данными. AMO — это безопасная платформа для обмена и оценки автомобильных данных, предназначенная для стимулирования инноваций и совместного использования выгод в транспортной отрасли. Как поставщик данных, вы можете установить право собственности на свои собственные данные о вождении и разрешить анонимную торговлю ими за справедливую компенсацию. Приоритетом здесь должна быть защита вашей личности, поэтому платформа AMO может стать вашим лучшим вариантом для получения ценности, использования преимуществ и вознаграждения.
После того как ваши данные о вождении будут предоставлены, потребители на открытом рынке получат выгоду от ваших подробных и полезных данных о поведении, чтобы оптимизировать будущее развитие бизнеса и услуг. Это также может принести пользу обществу благодаря вашему вкладу в повышение безопасности дорожного движения и устранение заторов для устойчивого будущего, а также использование новых мобильных услуг, разработанных для повышения вашего опыта в дороге и за ее пределами.
Чем больше данных о водителях, тем лучше, а их отсутствие может существенно сократить усилия по снижению рисков. Когда статистики и специалисты по данным исследуют в поисках мудрости, они скажут вам, что чем больше у вас данных по теме, тем лучше будут ваши результаты.Будь то демографические данные, потребительские предпочтения, спортивная статистика, опросы на выборах или аналитика безопасности, эксперты в любой области всегда ищут способы сбора большего количества и более качественных данных для подтверждения своих выводов.
Миссия команды SambaSafety Data Science – найти способы лучше понять, какое поведение водителей приводит к вероятности аварий в будущем. Один из способов, с помощью которого они находят взаимосвязь, — анализ данных о ДТП и претензиях, а также истории, которую они рассказывают о поведении водителей.
Большой объем информации о поведении водителей можно собрать с помощью баз данных правоохранительных органов штата и федерального уровня, бортовой телематики, систем камер и растущей экосистемы технологий безопасности на основе данных. Все эти источники данных о водителях могут многое рассказать нам о поведении; чрезмерная скорость, отвлечение внимания, усталость, агрессивное вождение и многое другое можно относительно легко собрать. Задача состоит в том, чтобы связать это поведение с нежелательным результатом: аварией. Это было особой проблемой в сфере грузоперевозок, поскольку доступные данные об авариях ограничены зарегистрированными авариями DOT, доступными в FMCSA.
Большинство водителей никогда не имеют зарегистрированных сбоев DOT.
В 2018 году в базу данных MCMIS, поддерживаемую FMCSA, было внесено 180 829 зарегистрированных аварий DOT. В том же году в отрасли грузоперевозок было зарегистрировано около 400 миллиардов автомобильных миль. Статистически показатель зарегистрированных аварий DOT, составляющий 0,450 регистрируемых аварий на миллион пройденных транспортных средств, показывает, что аварии DOT являются очень редким событием. Если учесть, что более 80% из них являются ошибкой другого транспортного средства, вы можете увидеть проблему в использовании частоты аварий DOT в качестве основы для науки о данных, которая стремится определить поведение водителя, которое приводит к авариям. Проще говоря, недостаточно данных.
В течение прошлого года SambaSafety занималась сбором данных о ДТП и страховых претензиях, не связанных с DOT, от группы клиентов автомобильных перевозчиков. Мы наблюдали от 10 до 15 сбоев/претензий, не связанных с DOT, на каждый регистрируемый сбой DOT. С этими утверждениями у нас теперь, по скромным подсчетам, в 10 раз больше данных для работы. Наши специалисты по анализу данных проанализировали эти данные, чтобы дополнить данные о ДТП DOT, чтобы определить, как мы соотносим поведение водителей с нежелательными результатами.
Революционно новая функция
В прошлом месяце новая функция оценки аварий и претензий была выпущена в качестве стандартного предложения на нашей платформе Qorta. Qorta — это платформа, которая объединяет данные MVR SambaSafety и CSA и составляет оценки риска водителя на основе этих важных элементов данных. Теперь все наши клиенты Qorta могут загружать свои данные о ДТП и страховых претензиях, не относящихся к DOT, в свою учетную запись и получать сводную оценку для каждого водителя. Общая оценка теперь может включать все нежелательные последствия, зафиксированные в данных о ДТП и претензиях.
Если вы хотите узнать, как данные могут трансформировать управление рисками водителей наряду с непрерывным мониторингом, загрузите нашу белую книгу.
Читайте также: