独家探秘!Datasheet5背后的大数据机制

现在市面上林林总总、各式各样的数据手册网站,国内的,国外的,并不少,也都号称运用大数据智能匹配和运算,为工程师提供数据手册查询、器件参数,应用等等等等。

但是仔细想想,这背后门门道道,首先器件数量必须足够庞大才能支撑得起工程师们的集成电路,再来,这么大数量的器件还必须要和原厂保持一致的更新,如果工程师在选型时查看的是过期规格书,细思极恐啊!

有人说,国内现在元器件的电商平台那么多,不仅数据手册最新,还有库存价格,直接买小样都行。这么说也没错,但是你有想过应该选库存紧张的,还是选库存充足的吗?哪种将来的供货风险更小?
之所以库存充足,可能是囤货了没人买所以充足,将来会有停产的风险。也可能是用的人多量大所以备货多,没停产淘汰的风险。
库存紧张的也可能是因为用的人多量大买的多,所以才库存紧张,属于主流器件不用担心未来供货。当然也可能是因为没人用,将来厂家不愿生产商家不愿意订货,风险较大。

 

那么接下来我们来看看datasheet5.com背后到底是什么支撑着这些数据,趋势和分析。

首先,电子元器件的数据量和更新率

Datasheet5的母公司Supplyframe全球旗下有70多个不同的电子元器件搜索引擎网站,每月活跃用户累计650万,超过1亿的元器件搜索行为的发生。这些大量的数据让我们有机会对全球需求有了实时洞察,能够及时发现本地趋势并更好的了解整体需求,这些成为datasheet5背后强有力的支撑,也是数据可能性和准确性的基础。

为了更有效的让数据提供依据,Supplyframe的科学团队还创建了一个指数PartRank, 这是一个随时间变化的元器件需求基准指数,它在元器件选择过程中提供关键的洞察力。

和原厂以及分销商保持API数据对接,也是datasheet5能够保证元器件数据手册以及价格最新的原因。

 

其次,元器件的价格和库存走势分析

基于以上的数据持有量和分析程度,datasheet5更能从全球视角给予最全的信息和预测,以下是真实案例的应用。

有一位资深工程师,最近在找器件adxl326的库存和价格,想要购买,在查找了几个平时常用的平台甚至代理商后无果后,便尝试从datasheet5上查找相应信息。首先,他找到了这个器件在不同代理的价格,然后尝试输入自己需要的数量,代理商会按照价格从低到高进行展现。

 

然后他看到了不同的分销商库存数量,原来Digi-key真的没有这个库存,这也是他之前查了以后买不到的困扰。这才看到欧时和Richardson RFPD以及艾睿等是有库存的。这样价格有了,地点有了,去哪里下单的困扰也就迎刃而解了。

 

最后,再叨唠一句,再仔细看下这个器件的库存走势,再结合datasheet5的风险等级中“长期”的建议为黄色,如果您的设计应用是一个长期需求,这个器件的风险就比较高了,还是谨慎考虑这个器件吧。