盡管“大數據”一詞近年來屢遭熱捧，但很多人都還不知道什么是大數據，更不知道大數據有什么用。這兩年，發現“大數據”這個詞出現的越來越頻繁了，不僅企業，連國家都在部署大數據戰略，但是還是沒搞懂大數據到底是什么，直到有一天我發現不管我在網上搜索什么，頁面都會跳出我要搜索的相關產品或關聯事物。

所謂大數據，就是算法！它能夠“算”出我們“心中所想”。

那么問題來了，大數據技術是如何采集到我們的信息的呢？

數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。在互聯網行業快速發展的今天，數據采集已經被廣泛應用于互聯網及分布式領域，比如攝像頭，麥克風，都是數據采集工具。

數據采集系統整合了信號、傳感器、激勵器、信號調理、數據采集設備和應用軟件。在數據大爆炸的互聯網時代，數據的類型也是復雜多樣的，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據。結構化最常見，就是具有模式的數據。非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。大數據采集，是大數據分析的入口，所以是相當重要的一個環節。

我們首先來了解一下數據采集的三大要點：

一、數據采集的三大要點

（1）全面性

數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。

比如對于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

（2）多維性

數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。

比如“查看商品詳情”這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

（3）高效性

高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。也就是說采集數據一定要明確采集目的，帶著問題搜集信息，使信息采集更高效、更有針對性。此外，還要考慮數據的及時性。

不同應用領域的大數據其特點、數據量、用戶群體均不相同。不同領域根據數據源的物理性質及數據分析的目標采取不同的數據采集方法。

那么，接下來我們再來了解一下常用的數據采集的方法。

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常用的數據采集方法歸結為以下三類：傳感器、日志文件、網絡爬蟲。

（1）傳感器

傳感器通常用于測量物理變量，一般包括聲音、溫濕度、距離、電流等，將測量值轉化為數字信號，傳送到數據采集點，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。

（2）系統日志采集方法

日志文件數據一般由數據源系統產生，用于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為。

很多互聯網企業都有自己的海量數據采集工具，多用于系統日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。

（3）Web 爬蟲

網絡爬蟲是指為搜索引擎下載并存儲網頁的程序，它是搜索引擎和 web 緩存的主要的數據采集方式。通過網絡爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息。該方法可以將非結構化數據從網頁中抽取出來，將其存儲為統一的本地數據文件，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。

此外，對于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采集數據。比如八度云計算的數企BDSaaS，無論是數據采集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做的很好。

數據的采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。