Mặc dù việc sử dụng nó vẫn nằm trong vùng xám, nhưng dữ liệu đo từ xa có thể cung cấp cho bạn thông tin chính xác nhất mà bạn có thể nhận được từ một hệ điều hành đang hoạt động. Trên thực tế, việc quản lý thu thập dữ liệu này, thứ mà hầu hết các ứng dụng truyền thông xã hội dựa trên thuật toán phổ biến đã sử dụng trong một thời gian dài, có thể không tệ như chúng ta nghĩ.

Trong thế giới ngày nay, việc tích hợp thuật toán AI và ML đã cách mạng hóa cách chúng ta sống và làm việc. Tự động hóa, vốn từng được coi là một khái niệm tương lai, giờ đây đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ trợ lý cá nhân thông minh như Siri và Alexa, đến ô tô tự lái và nhà thông minh, tự động hóa đã giúp cuộc sống của chúng ta trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn bao giờ hết.

Sự thay đổi theo hướng tự động hóa này được thực hiện nhờ nhận thức rằng dữ liệu có thể tồn tại ngoài hệ thống nhị phân gồm số XNUMX và số XNUMX. Bằng cách phân tích và hiểu dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau, chúng tôi đã có thể tạo ra các công nghệ đáp ứng nhu cầu của chúng tôi và thúc đẩy nhân loại đặt ra những câu hỏi mới.

Tuy nhiên, quá trình thu thập và phân tích dữ liệu không nhất thiết phải thủ công. Dữ liệu đo từ xa cung cấp cho chúng tôi cách tự động thu thập và phân tích dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết về cách chúng tôi có thể cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn những gì dữ liệu đo từ xa có thể cung cấp cho chúng ta về vấn đề này.

Dữ liệu đo từ xa là gì?

Dữ liệu đo từ xa đề cập đến thông tin được các ứng dụng hoặc hệ thống phần mềm thu thập trong quá trình hoạt động, có thể bao gồm kiểu sử dụng, số liệu hiệu suất và dữ liệu khác liên quan đến hành vi của người dùng và tình trạng hệ thống. Dữ liệu này thường được gửi đến máy chủ từ xa để phân tích và có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng và chức năng của phần mềm hoặc hệ thống, cũng như cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi và sở thích của người dùng.

Dữ liệu đo từ xa có thể bao gồm nhiều loại thông tin, chẳng hạn như:

• Dữ liệu tương tác của người dùng như các tính năng được sử dụng, thời gian dành cho nhiệm vụ và đường dẫn điều hướng
• Các số liệu hiệu suất như thời gian phản hồi, tỷ lệ lỗi và mức sử dụng tài nguyên
• Nhật ký hệ thống như sự cố, lỗi và sự cố phần cứng
• Nhân khẩu học của người dùng như độ tuổi, giới tính, vị trí và tùy chọn ngôn ngữ
• Thông tin thiết bị bao gồm hệ điều hành, loại trình duyệt, độ phân giải màn hình và loại thiết bị
• Thông tin mạng như địa chỉ IP, nhà cung cấp dịch vụ internet và băng thông
• Các kiểu sử dụng ứng dụng bao gồm tần suất sử dụng, thời gian trong ngày và thời lượng sử dụng
• Phản hồi của khách hàng như khảo sát phản hồi và yêu cầu hỗ trợ
• Dữ liệu phân tích từ các công cụ như Google Analytics

Mục đích chính của việc thu thập dữ liệu đo từ xa là để hiểu rõ hơn về cách người dùng tương tác với ứng dụng, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Bằng cách phân tích dữ liệu đo từ xa, nhà phát triển có thể xác định xu hướng trong hành vi của người dùng, phát hiện các vấn đề và lỗi cũng như đưa ra quyết định chính xác về việc phát triển sản phẩm trong tương lai.

Các ví dụ dưới đây minh họa tính chất đa dạng của dữ liệu đo từ xa và các ứng dụng của nó trong các ngành khác nhau. Bằng cách thu thập, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu đo từ xa, các tổ chức có thể thu được những hiểu biết có giá trị giúp thúc đẩy việc ra quyết định chính xác, cải thiện hoạt động và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Dữ liệu cảm biến

Dữ liệu cảm biến đề cập đến thông tin được thu thập bởi các cảm biến được lắp đặt trong thiết bị công nghiệp, phương tiện hoặc tòa nhà. Dữ liệu này có thể bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, chuyển động và các yếu tố môi trường khác. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu này, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về điều kiện vận hành, hiệu suất và nhu cầu bảo trì.

Ví dụ: dữ liệu cảm biến từ một máy sản xuất có thể cho biết khi nào máy đang chạy ở mức tối ưu, khi nào cần bảo trì hoặc có bất kỳ vấn đề nào với quy trình sản xuất hay không.

Dữ liệu nhật ký máy

Dữ liệu nhật ký máy là dữ liệu được thu thập bởi nhật ký máy móc từ thiết bị công nghiệp, chẳng hạn như máy móc sản xuất, hệ thống HVAC hoặc thiết bị nông nghiệp. Dữ liệu này có thể cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng thiết bị, kiểu sử dụng và tỷ lệ lỗi.

Ví dụ: dữ liệu nhật ký máy từ một máy sản xuất có thể cho biết tần suất sử dụng máy, bộ phận nào được sử dụng thường xuyên nhất và liệu có bất kỳ vấn đề nào với máy cần được giải quyết hay không.

Dữ liệu đo từ xa của xe

Dữ liệu đo từ xa của xe đề cập đến dữ liệu được thu thập bởi GPS, tốc độ, mức tiêu thụ nhiên liệu, áp suất lốp và cảm biến hiệu suất động cơ trên xe. Dữ liệu này có thể giúp người quản lý đội xe tối ưu hóa các tuyến đường, quản lý hành vi của tài xế và bảo trì phương tiện.

Ví dụ: dữ liệu đo từ xa của phương tiện có thể cho biết tài xế nào đang lái xe quá nhanh, phanh quá gấp hoặc đi những tuyến đường không hiệu quả, cho phép các nhà quản lý đội xe giải quyết những vấn đề này và cải thiện hiệu quả tổng thể của đội xe.

Dữ liệu hành vi người dùng

Dữ liệu hành vi người dùng đề cập đến dữ liệu được thu thập về thói quen duyệt web, kiểu sử dụng ứng dụng và số liệu tương tác của người dùng. Dữ liệu này có thể cung cấp thông tin chi tiết về sở thích, mối quan tâm và điểm yếu của khách hàng, giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ.

Công nghệ có thể hiểu nhu cầu của bạn tốt hơn bạn

Ví dụ: dữ liệu hành vi người dùng từ một trang web thương mại điện tử có thể hiển thị sản phẩm nào phổ biến nhất, trang nào được truy cập thường xuyên nhất và nơi người dùng dừng lại, cho phép công ty cải thiện trải nghiệm người dùng.

Dữ liệu tiêu thụ năng lượng

Dữ liệu tiêu thụ năng lượng đề cập đến dữ liệu được thu thập về mô hình sử dụng năng lượng từ đồng hồ thông minh, hệ thống quản lý tòa nhà hoặc cơ sở công nghiệp. Dữ liệu này có thể giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng, tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng và dự đoán nhu cầu năng lượng trong tương lai.

Ví dụ: dữ liệu tiêu thụ năng lượng từ một tòa nhà văn phòng lớn có thể cho thấy tầng nào đang sử dụng nhiều năng lượng nhất, thiết bị chiếu sáng nào kém hiệu quả nhất và khi mức sử dụng năng lượng tăng đột biến, cho phép người quản lý tòa nhà thực hiện các điều chỉnh để giảm lãng phí năng lượng.

Dữ liệu thời tiết

Dữ liệu thời tiết đề cập đến dữ liệu được thu thập từ các trạm thời tiết, hình ảnh vệ tinh hoặc API thời tiết. Dữ liệu này có thể được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau, chẳng hạn như nông nghiệp, hàng không, xây dựng và vận tải, để lập kế hoạch vận hành, tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu sự gián đoạn liên quan đến thời tiết.

Ví dụ: dữ liệu thời tiết có thể hiển thị những ngày có thể có mưa lớn, cho phép công trường xây dựng lên lịch làm việc ngoài trời phù hợp hoặc đường bay nào có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu loạn, cho phép phi công định tuyến lại chuyến bay cho phù hợp.

Dữ liệu thiết bị y tế

Dữ liệu thiết bị y tế đề cập đến dữ liệu được thu thập theo dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân, kết quả điều trị và cảm biến hiệu suất của thiết bị trong thiết bị y tế. Dữ liệu này có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo dõi sức khỏe bệnh nhân, tối ưu hóa kế hoạch điều trị cũng như cải thiện thiết kế và chức năng của thiết bị y tế.

Ví dụ: dữ liệu thiết bị y tế từ máy điều hòa nhịp tim có thể cho biết thiết bị đó hoạt động tốt như thế nào, liệu có bất kỳ vấn đề nào với thiết bị hay không và những điều chỉnh nào cần được thực hiện để tối ưu hóa hiệu suất của thiết bị.

Dữ liệu giao dịch tài chính

Dữ liệu giao dịch tài chính đề cập đến dữ liệu được thu thập về xử lý thanh toán, lịch sử giao dịch và phát hiện gian lận. Dữ liệu này có thể hỗ trợ các tổ chức tài chính, người bán và người tiêu dùng phát hiện gian lận, tối ưu hóa quy trình thanh toán và cải thiện việc cung cấp sản phẩm tài chính.

Ví dụ: dữ liệu giao dịch tài chính có thể hiển thị giao dịch nào thường xuyên bị tranh chấp nhất, phương thức thanh toán nào phổ biến nhất và nơi nào có nhiều khả năng xảy ra gian lận nhất, cho phép các tổ chức tài chính cải tiến hệ thống của họ.

Dữ liệu chuỗi cung ứng

Dữ liệu chuỗi cung ứng đề cập đến dữ liệu được thu thập về mức tồn kho, theo dõi lô hàng và hiệu suất của nhà cung cấp. Dữ liệu này có thể hỗ trợ doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa hậu cần và củng cố mối quan hệ với nhà cung cấp và khách hàng.

Ví dụ: dữ liệu chuỗi cung ứng có thể cho biết sản phẩm nào đang bán chạy nhất, nhà cung cấp nào hoạt động tốt nhất và điểm nào đang xảy ra tắc nghẽn trong chuỗi cung ứng, cho phép doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh để nâng cao hiệu quả.

Dữ liệu quan trắc môi trường

Dữ liệu giám sát môi trường đề cập đến dữ liệu được thu thập về chất lượng không khí, chất lượng nước, ô nhiễm tiếng ồn và các yếu tố môi trường khác. Dữ liệu này có thể giúp các tổ chức đảm bảo tuân thủ các quy định, giảm thiểu tác động môi trường và thúc đẩy các sáng kiến ​​bền vững.

Ví dụ: dữ liệu giám sát môi trường có thể cho thấy khu vực nào của nhà máy đang tạo ra nhiều khí thải nhất, khu vực nào của thành phố có chất lượng không khí kém nhất hoặc quy trình sản xuất nào đang sử dụng nhiều năng lượng nhất, cho phép các tổ chức thực hiện các điều chỉnh để giảm dấu chân môi trường. .

Hai loại, một mục tiêu

Dữ liệu đo từ xa có thể được phân loại thành hai loại: hoạt động và thụ động dữ liệu. Dữ liệu hoạt động được thu thập trực tiếp từ người dùng thông qua khảo sát, biểu mẫu phản hồi và công cụ tương tác. Mặt khác, dữ liệu thụ động được thu thập gián tiếp thông qua các công cụ phân tích và phần mềm theo dõi.

Thu thập dữ liệu hoạt động liên quan đến sự tương tác trực tiếp với người dùng, trong đó các câu hỏi cụ thể được đặt ra để thu thập thông tin về sở thích, nhu cầu và trải nghiệm của họ. Các mẫu khảo sát và phản hồi là những ví dụ phổ biến về phương pháp thu thập dữ liệu tích cực.

Những phương pháp này cho phép các tổ chức thu thập thông tin chi tiết có giá trị về đối tượng mục tiêu của họ, bao gồm ý kiến, mức độ hài lòng và các lĩnh vực cần cải thiện. Các công cụ tương tác như chatbot, kiểm tra người dùng và nhóm tập trung cũng nằm trong phạm vi thu thập dữ liệu đang hoạt động. Những công cụ này cho phép tương tác theo thời gian thực với người dùng, cung cấp dữ liệu phong phú và đa sắc thái có thể giúp các tổ chức tinh chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ.

Thu thập dữ liệu thụ độngmặt khác, xảy ra gián tiếp thông qua các công cụ phân tích và phần mềm theo dõi. Phân tích trang web, phân tích ứng dụng di động, thiết bị vạn vật dữ liệu, giám sát phương tiện truyền thông xã hội và dữ liệu cảm biến từ thiết bị công nghiệp đều là ví dụ về thu thập dữ liệu thụ động.

Các phương pháp này theo dõi hành vi của người dùng, số liệu tương tác và chỉ số hiệu suất mà không tương tác trực tiếp với người dùng. Ví dụ: các công cụ phân tích trang web theo dõi lưu lượng truy cập trang web, tỷ lệ thoát và tỷ lệ chuyển đổi, trong khi phân tích ứng dụng dành cho thiết bị di động giám sát mức độ tương tác của người dùng trong ứng dụng. Giám sát phương tiện truyền thông xã hội theo dõi các cuộc trò chuyện và thẻ bắt đầu bằng # trên phương tiện truyền thông xã hội liên quan đến thương hiệu hoặc sản phẩm, cung cấp thông tin chi tiết về dư luận và tình cảm của công chúng. Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị IoT, chẳng hạn như chỉ số nhiệt độ hoặc tọa độ GPS, nằm trong phạm vi thu thập dữ liệu thụ động. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp giám sát hiệu suất thiết bị, dự đoán nhu cầu bảo trì và tối ưu hóa hoạt động.

Đợi đã, nó không phải là bất hợp pháp sao?

Thu thập dữ liệu thụ động trong dữ liệu đo từ xa, bao gồm việc thu thập dữ liệu gián tiếp thông qua các công cụ phân tích và phần mềm theo dõi mà không có sự tương tác trực tiếp với người dùng, là một màu xám hợp pháp khu vực.

Mặc dù điều này không hẳn là bất hợp pháp nhưng vẫn có những quy định và cân nhắc về mặt đạo đức mà các tổ chức phải lưu ý khi thu thập và sử dụng dữ liệu đo từ xa.

Tại Hoa Kỳ, Đạo luật về quyền riêng tư của truyền thông điện tử (ECPA) nghiêm cấm việc chặn hoặc tiết lộ thông tin liên lạc điện tử mà không có sự đồng ý. Tuy nhiên, luật này không đề cập rõ ràng đến các kỹ thuật thu thập dữ liệu thụ động như phân tích trang web hoặc giám sát phương tiện truyền thông xã hội.

Sản phẩm Quy định về bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) ở Liên minh Châu Âu áp đặt các quy định chặt chẽ hơn về thu thập và xử lý dữ liệu. Các tổ chức phải nhận được sự đồng ý rõ ràng từ các cá nhân trước khi thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân của họ. GDPR cũng yêu cầu các tổ chức cung cấp chính sách bảo mật rõ ràng và cấp cho người dùng quyền truy cập, chỉnh sửa và xóa dữ liệu cá nhân của họ theo yêu cầu.

Sản phẩm Đạo luật bảo mật người tiêu dùng California (CCPA) ở Hoa Kỳ cung cấp cho người tiêu dùng những quyền tương tự như những quyền theo GDPR. Doanh nghiệp phải thông báo cho người tiêu dùng về các loại thông tin cá nhân mà họ thu thập, tiết lộ và bán, cũng như cung cấp cho họ khả năng từ chối việc thu thập những thông tin đó.

Để đảm bảo tuân thủ các quy định này, các tổ chức nên áp dụng các phương pháp hay nhất để thu thập và sử dụng dữ liệu đo từ xa:

• Cung cấp sự minh bạch: Thông báo rõ ràng cho người dùng về dữ liệu nào đang được thu thập, dữ liệu đó sẽ được sử dụng như thế nào và tại sao cần thiết
• Được sự đồng ý: Trong trường hợp pháp luật yêu cầu, phải có sự đồng ý rõ ràng từ người dùng trước khi thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân của họ
• Ẩn danh dữ liệu: Khi có thể, hãy ẩn danh dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và tránh nhận dạng người dùng cá nhân
• Thực hiện các biện pháp an ninh: Đảm bảo áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp để bảo vệ dữ liệu được thu thập khỏi bị truy cập hoặc vi phạm trái phép
• Tuân thủ các tiêu chuẩn ngành: Tuân theo các tiêu chuẩn và nguyên tắc của ngành, chẳng hạn như Chương trình tự điều chỉnh của Liên minh quảng cáo kỹ thuật số (DAA) đối với quảng cáo hành vi trực tuyến, để thể hiện cam kết thực hành thu thập và sử dụng dữ liệu có trách nhiệm
• Tiến hành đánh giá thường xuyên: Định kỳ xem xét các phương pháp và thực tiễn thu thập dữ liệu để đảm bảo chúng phù hợp với các yêu cầu pháp lý, các cân nhắc về đạo đức và chính sách quyền riêng tư của tổ chức
• Đưa ra các tùy chọn từ chối: Cung cấp cho người dùng tùy chọn từ chối thu thập dữ liệu hoặc rút lại sự đồng ý của họ bất cứ lúc nào
• Đào tạo nhân viên: Giáo dục nhân viên về tầm quan trọng của quyền riêng tư dữ liệu và đảm bảo họ hiểu luật, quy định hiện hành và chính sách của công ty
• Theo dõi cập nhật quy định: Luôn cập nhật về những thay đổi trong luật và quy định liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và điều chỉnh các chính sách của tổ chức cho phù hợp
• Xem xét đánh giá tác động đến quyền riêng tư: Tiến hành đánh giá tác động đến quyền riêng tư (PIA) để xác định, quản lý và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn về quyền riêng tư liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu đo từ xa

Dữ liệu đo từ xa có thể giúp doanh nghiệp như thế nào?

Dữ liệu đo từ xa có thể mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp thuộc nhiều ngành khác nhau. Một trong những cách chính mà nó có thể hữu ích là cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách khách hàng tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ. Thông tin này có thể được sử dụng để xác định các lĩnh vực có thể thực hiện cải tiến, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tạo ra các tính năng mới phục vụ nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ: nếu một công ty phần mềm phát hành một tính năng mới, dữ liệu đo từ xa có thể theo dõi mức độ tương tác và phản hồi của người dùng, cho phép các nhà phát triển tinh chỉnh tính năng này dựa trên kiểu sử dụng thực tế.

Một ưu điểm đáng kể khác của dữ liệu đo từ xa là nó khả năng hỗ trợ hỗ trợ khách hàng. Bằng cách theo dõi hành vi của người dùng, doanh nghiệp có thể phát hiện các sự cố và lỗi trước khi chúng trở thành vấn đề lớn. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các nhóm hỗ trợ khách hàng giải quyết các mối quan ngại hiệu quả hơn, giảm thời gian giải quyết và cải thiện sự hài lòng chung.

Ngoài ra, dữ liệu đo từ xa có thể hỗ trợ phân phối nội dung được cá nhân hóa, cho phép doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tiếp thị cho phù hợp với đối tượng cụ thể dựa trên sở thích và sở thích của họ.

Dữ liệu đo từ xa cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc bảo trì dự đoán, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp như sản xuất, vận tải và năng lượng. Bằng cách theo dõi hiệu suất thiết bị và xác định sớm các lỗi tiềm ẩn, doanh nghiệp có thể giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và giảm chi phí bảo trì.

Cách tiếp cận chủ động này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động và giảm lãng phí.

Hơn nữa, dữ liệu đo từ xa có thể hỗ trợ doanh nghiệp tinh giản quy trình, giảm chất thải và nâng cao hiệu quả hoạt động. Bằng cách phân tích các mô hình sử dụng, các tổ chức có thể xác định các điểm nghẽn, sự kém hiệu quả và cơ hội để tự động hóa.

Loại thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, giảm thiểu chi phí liên quan đến bảo trì, sửa chữa và thay thế cũng như phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Hơn nữa, dữ liệu đo từ xa có thể giúp doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu pháp lý và duy trì các tiêu chuẩn bảo mật. Bằng cách cung cấp khả năng hiển thị về các phương pháp xử lý dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập và lỗ hổng hệ thống, các tổ chức có thể đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.
Ngoài ra, dữ liệu đo từ xa có thể được sử dụng để đặt điểm chuẩn cho hiệu suất sản phẩm, cung cấp dịch vụ và trải nghiệm người dùng.

Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn này, doanh nghiệp có thể đánh giá tiến độ, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và duy trì tính cạnh tranh trong thị trường tương ứng của mình.

Cuối cùng, dữ liệu đo từ xa cung cấp những hiểu biết có giá trị về hành vi của khách hàng, sở thích và nhu cầu. Thông tin này có thể cung cấp thông tin về lộ trình sản phẩm, chiến lược tiếp thị và sáng kiến ​​giữ chân khách hàng, cuối cùng thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu đo từ xa có thể mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp những hiểu biết độc đáo có thể được sử dụng để đổi mới, tạo sự khác biệt cho các sản phẩm và dịch vụ cũng như vượt quá mong đợi của khách hàng.

Khi dữ liệu đang thay đổi thế giới của chúng ta, cách chúng ta thu thập dữ liệu cũng quan trọng như khả năng hiểu nó của chúng ta. Tương lai vẫn còn rộng lớn hơn quá khứ rất nhiều và việc chúng ta có thể đưa bao nhiêu điều mới lạ vào một cuộc sống là tùy thuộc vào chúng ta.

Tín dụng hình ảnh nổi bật: kjpargeter/Freepik.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2023/09/11/what-is-telemetry-data-how-it-works/