大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來(lái)了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率0.5-1個(gè)百分點(diǎn)。大數(shù)據(jù)在核心領(lǐng)域的滲透速度有目共睹，然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)99.4%，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。

因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？今天小編就為大家介紹大數(shù)據(jù)采集技術(shù)，讓大家輕松了解大數(shù)據(jù)采集。

Q1

什么是數(shù)據(jù)采集?||主流電商數(shù)據(jù)采集API接口

數(shù)據(jù)采集(DAQ)，?又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。

線上行為數(shù)據(jù)：頁(yè)面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。

內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。

Q2

大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源？

1、商業(yè)數(shù)據(jù)

商業(yè)數(shù)據(jù)是指來(lái)自于企業(yè)ERP系統(tǒng)、各種POS終端及網(wǎng)上支付等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。是現(xiàn)在最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源渠道。

2、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是指網(wǎng)絡(luò)空間交互過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。包括通信記錄及QQ、微信、微博等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)復(fù)雜且難以被利用。

3、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)是指在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，利用射頻識(shí)別、傳感器、紅外感應(yīng)器、無(wú)線數(shù)據(jù)通信技術(shù)。

Q3

傳統(tǒng)采集與大數(shù)據(jù)采集的區(qū)別？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集：

1、來(lái)源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較?。?/p>

2、結(jié)構(gòu)單一；

3、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集：

1、來(lái)源廣泛，數(shù)據(jù)量巨大；

2、數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化；

3、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App 或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)常用于數(shù)據(jù)的采集。

大數(shù)據(jù)采集過(guò)程的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶在進(jìn)行訪問(wèn)和操作，例如，火車票售票網(wǎng)站和淘寶的并發(fā)訪問(wèn)量在峰值時(shí)可達(dá)到上百萬(wàn)，所以在采集端需要部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能對(duì)其支撐，并且在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片是需要深入的思考和設(shè)計(jì)的。

根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同，大數(shù)據(jù)采集方法也不相同。但是為了能夠滿足大數(shù)據(jù)采集的需要，采集時(shí)都使用了大數(shù)據(jù)的處理模式，即 MapReduce 分布式并行處理模式或基于內(nèi)存的流式處理模式。

Q4

大數(shù)據(jù)采集方法有哪些？

1. 數(shù)據(jù)庫(kù)采集

傳統(tǒng)企業(yè)會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)?MySQL?和?Oracle?等來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，Redis、MongoDB 和 HBase 等 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。企業(yè)通過(guò)在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)，并在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片，來(lái)完成大數(shù)據(jù)采集工作。

2. 系統(tǒng)日志采集

系統(tǒng)日志采集主要是收集公司業(yè)務(wù)平臺(tái)日常產(chǎn)生的大量日志數(shù)據(jù)，供離線和在線的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)使用。高可用性、高可靠性、可擴(kuò)展性是日志收集系統(tǒng)所具有的基本特征。系統(tǒng)日志采集工具均采用分布式架構(gòu)，能夠滿足每秒數(shù)百 MB 的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。

3. 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)或網(wǎng)站公開(kāi) API 等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息的過(guò)程。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)會(huì)從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的 URL 開(kāi)始，獲得各個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的內(nèi)容，并且在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當(dāng)前頁(yè)面上抽取新的 URL 放入隊(duì)列，直到滿足設(shè)置的停止條件為止。這樣可將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁(yè)中提取出來(lái)，存儲(chǔ)在本地的存儲(chǔ)系統(tǒng)中。

簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)能夠從一個(gè)或若干個(gè)網(wǎng)頁(yè)的URL（統(tǒng)一資源定位符）開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中不斷從當(dāng)前頁(yè)面上抽取新的URL放入隊(duì)列，直到滿足一定停止條件。復(fù)雜一些的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)能夠根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法，過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，只保留有用的鏈接，并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列中，然后根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL并重復(fù)上述過(guò)程，直到達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止。所有被網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì)被系統(tǒng)存儲(chǔ)，并進(jìn)行一定的分析、過(guò)濾，最后建立索引，以便之后的查詢和檢索。

4. 感知設(shè)備數(shù)據(jù)采集

感知設(shè)備數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)傳感器、攝像頭和其他智能終端自動(dòng)采集信號(hào)、圖片或錄像來(lái)獲取數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)智能感知系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。其關(guān)鍵技術(shù)包括針對(duì)大數(shù)據(jù)源的智能識(shí)別、感知、適配、傳輸、接入等。

比如奧德塔大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)訓(xùn)案例平臺(tái)，該平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集如新聞網(wǎng)站采集、電商平臺(tái)采集，投融資數(shù)據(jù)采集等等，除了采集專業(yè)新聞網(wǎng)站（例如新浪、搜狐、百度、360以及其他搜索網(wǎng)站）、專業(yè)的電商和交易平臺(tái)（例如各省公共資源交易平臺(tái)、專業(yè)電商平臺(tái)指定商品數(shù)據(jù)）、專業(yè)的投融資信息平臺(tái)，還對(duì)采集過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗去重、標(biāo)準(zhǔn)化處理和入庫(kù)。

數(shù)據(jù)采集是所有數(shù)據(jù)系統(tǒng)必不可少的，隨著大數(shù)據(jù)越來(lái)越被重視，數(shù)據(jù)采集的挑戰(zhàn)也變的尤為突出，如何在大數(shù)據(jù)浪潮下保持?jǐn)?shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，是一個(gè)不斷探索和嘗試的過(guò)程，畢竟，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“根”在于數(shù)據(jù)采集，只有采集的數(shù)據(jù)足夠準(zhǔn)確，我們才能做出正確的決策，推動(dòng)企業(yè)持續(xù)發(fā)展。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-857136.html

到了這里，關(guān)于高效的數(shù)據(jù)采集如何促進(jìn)企業(yè)發(fā)展？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！