大數(shù)據(jù)的發(fā)展越來越貼近我們的生活，但是很多卻依然不是很了解什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么作用?，F(xiàn)在大數(shù)據(jù)不僅僅是網(wǎng)絡(luò)資訊，技術(shù)論壇甚至新聞上都有它的身影。說明不僅僅是企業(yè)，連國家都在部署大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，但是很多人卻依然云里霧里不清楚這個到底是個啥？直到有一天發(fā)現(xiàn)，只要你無意中搜索過什么，那么網(wǎng)頁、APP等都會跳出你搜索過得相關(guān)產(chǎn)品或者關(guān)聯(lián)事物，淘寶推薦的商品也越來越符合你的心意。

其實大數(shù)據(jù)，就是算法！它可以“算”出你的“心意”。

那么問題來了，大數(shù)據(jù)技術(shù)是怎么樣采集到信息的呢？

數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是通過一種設(shè)備，從系統(tǒng)外部采集到數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一種技術(shù)。

在如今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)技術(shù)快速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)采集廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，例如攝像頭、麥克風(fēng)等，都是數(shù)據(jù)采集的工具。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還集合了信號、傳感器、激勵器、信號調(diào)理、數(shù)據(jù)采集設(shè)備和軟件應(yīng)用。

現(xiàn)在是一個數(shù)據(jù)大爆炸的互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)類型同樣也是復(fù)雜多樣的，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化最常見，就是具有模式的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要的的一個環(huán)節(jié)，也是大數(shù)據(jù)分析的入口。

我們首先來了解一下數(shù)據(jù)采集的三大要點：

（1）全面性：數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)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(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。

（2）多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。

靈活、快速自定義數(shù)據(jù)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(shù)執(zhí)行的高效性、團隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標實現(xiàn)的高效性。

也就是說采集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的及時性。不同應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)其特點、數(shù)據(jù)量、用戶群體均不相同，不同領(lǐng)域根據(jù)數(shù)據(jù)源的物理性質(zhì)及數(shù)據(jù)分析的目標采取不同的數(shù)據(jù)采集方法。

下面我們來了解一下常用的數(shù)據(jù)采集方法：

1.傳感器采集方法

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(zhuǎn)化為數(shù)字信號，傳送到數(shù)據(jù)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.網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集方法

網(wǎng)絡(luò)爬蟲（又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機器人，在FOFA社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。（百度百科）最常見的爬蟲便是我們經(jīng)常使用的搜索引擎，如百度，360搜索等。此類爬蟲統(tǒng)稱為通用型爬蟲，對于所有的網(wǎng)頁進行無條件采集。

3.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(gòu)，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。

4.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?qū)W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(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的采集是挖掘數(shù)據(jù)“石油”的第一步，當數(shù)據(jù)量越來越大時，可發(fā)掘的有價值的信息也就更多，反應(yīng)信息也就越加全面。只有更加充分的利用數(shù)據(jù)化處理平臺，便可以保證分析結(jié)果的有效性和準確性，只有這樣才能更加有效的助力企業(yè)實現(xiàn)驅(qū)動的數(shù)據(jù)化。