文章來源：探碼科技
任何完整的大數據平臺，一般包括以下的幾個過程：數據採集–>數據存儲–>數據處理–>數據展現(可視化，報表和監控)。其中，數據採集是所有數據系統必不可少的，隨着大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤爲突出。
常用的大數據採集方式
離線採集
在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和加載(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規範化、數據替換、保證數據完整性等。
實時採集
實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網絡監控的流量管理、金融應用的股票記賬和web服務器記錄的用戶訪問行爲。過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，這些工具均採用分佈式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
系統日誌採集方法
許多公司的業務平臺每天都會產生大量的日誌數據。對於這些日誌信息，我們可以得到出很多有價值的數據。通過對這些日誌信息進行日誌採集、收集，然後進行數據分析，挖掘公司業務平臺日誌數據中的潛在價值。
數據庫採集方法
一些企業會使用傳統的關係型數據庫MySQL和Oracle等來存儲數據。通過數據庫採集系統直接與企業業務後臺服務器結合，將企業業務後臺每時每刻都在產生大量的業務記錄寫入到數據庫中，最後由特定的處理分許系統進行系統分析。
其他數據採集方法
對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統接口等相關方式採集數據。
隨着互聯網技術的發展,各種互聯網的應用不斷出現,人們的衣食住行都和互聯網密不可分。互聯網上的各種信息也在呈幾何倍數增長，如何在這些信息中快速準確地找到需要的信息變得極爲重要。爲了解決這一問題搜索引擎技術應運而生。網絡數據採集技術是搜索引擎技術的關鍵組成部分,搜索引擎內蘊含的龐大的數據都是通過網絡數據採集系統來獲取的。
大數據採集新方法
網絡信息採集技術又稱爲網絡爬蟲,英文名字爲WebCrawler ,是按照一定的規則和算法來不斷掃描頁面信息的一種程序或者腳本。在網絡爬蟲運行的過程中,不斷地提取網頁內的各種數據,這些數據可以在很多領域中被運用，比如被搜索引擎抽取關鍵字,建立索引,爲項目決策者提供數據支持,在輿情分析工作中提供參考依據等。
網絡數據採集優勢
- 通過網絡數據採集解決方案，企業無需昂貴的工程團隊不斷編寫代碼，監控質量和維護邏輯，就能夠規模快速，經濟高效地獲得高質量的Web數據；
- 抓取範圍幾乎覆蓋整個互聯網公開數據，包括新聞、論壇、電商、社交網站、行業資訊、金融網站、企業門戶、政府網站等各種網站都可抓取；
- 可抓取各種網頁類型，包括服務器側動態頁面、瀏覽器側動態頁面（AJAX內容）、靜態頁面都可抓取，甚至可以抓取沒有終點的瀑布流頁面等；
- 24小時自動化爬蟲採集，制定清晰採集字段，保證初步採集速度和質量；
- 對採集的原始數據進行“清洗、歸類、註釋、關聯、映射”，將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，提高數據的質量，爲後期數據分析奠定基礎；
- 通過智能數據中心大數據存儲、管理以及挖掘服務，本地化存儲保護隱私 。
網絡數據適用的場景
- 在金融數據解決方案中，基於公開的客戶信息、投融資信息、金融輿情信息、市場數據、公開的財務報表、股票、基金、利率等信息，爲用戶推薦有價值的、個性化的投融資併購產權交易信息。
- 在企業數據解決方案中，基於收錄的全國3000萬+企業大數據，爲政府、園區、金融機構及中小企業提供專業的企業大數據智能服務。
- 在輿情大數據解決方案中，綜合論壇、新聞門戶、知識問答、自媒體網站、社交平臺等網絡媒體上的相關輿情信息，使輿情分析工作更爲及時、準確。
- 電商大數據解決方案中，競品監測、電商數據採集、電商商品和評價數據採集、電商評論分析等網絡數據，提升電商客戶自身數據分析優勢，增強精細化運營能力。
網絡數據採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平臺，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。探碼科技作爲成都本土專業的DaaS服務商（數據即服務） ，擁有頂級的高端人才和技術團隊支撐，爲政府、醫療、交通、旅遊、金融、教育、企業等多個領域提供高效的網絡大數據採集解決方案 。