大數(shù)據(jù)開啟了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應用數(shù)據(jù)的時代，它給技術和商業(yè)帶來了巨大的變化。
麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動生產(chǎn)率0.5-1個百分點。
大數(shù)據(jù)技術，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術。大數(shù)據(jù)領域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。
大數(shù)據(jù)關鍵技術
大數(shù)據(jù)處理關鍵技術一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)安全等）。
然而調查顯示，未被使用的信息比例高達99.4%，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。
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)展的關鍵因素之一。
因此在大數(shù)據(jù)時代背景下，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)展的關鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術呢？
什么是數(shù)據(jù)采集？
?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設備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集信息的過程。
數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內容數(shù)據(jù)兩大類。
?線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。
?內容數(shù)據(jù)：應用日志、電子文檔、機器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。
?大數(shù)據(jù)的主要來源：
1）商業(yè)數(shù)據(jù)
2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
3）傳感器數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集
1. 來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小
2. 結構單一
3. 關系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集
1. 來源廣泛，數(shù)據(jù)量巨大
2. 數(shù)據(jù)類型豐富，包括結構化，半結構化，非結構化
3. 分布式數(shù)據(jù)庫
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。
對依靠并行計算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。
大數(shù)據(jù)采集新的方法
?系統(tǒng)日志采集方法
很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。
?網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法
網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。
該方法可以將非結構化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件，并以結構化的方式存儲。
它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動關聯(lián)。
除了網(wǎng)絡中包含的內容之外，對于網(wǎng)絡流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
?其他數(shù)據(jù)采集方法
對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)或學科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過與企業(yè)或研究機構合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關方式采集數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)采集平臺
可能有些小的公司無法自己快速的獲取自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需要到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺來收集數(shù)據(jù)。
在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對品牌商、零售商的線上運營數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯集全網(wǎng)多平臺、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報表，為企業(yè)提供行業(yè)分析、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務，幫助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學化決策。
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