對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)收集至關(guān)重要，它是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分析、科學(xué)決策的基礎(chǔ)。然而，現(xiàn)實(shí)情況卻不容樂(lè)觀。企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，常常面臨著各種痛點(diǎn)。比如，需求不明確導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確；收集渠道單一，無(wú)法獲取全面的數(shù)據(jù)；缺乏有效的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，使得收集到的數(shù)據(jù)難以發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值。

那么，企業(yè)該如何突破這些困境，做好數(shù)據(jù)收集工作，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)呢？又有哪些好用的數(shù)據(jù)收集工具可供企業(yè)選擇呢？相信讀完這篇文章，你會(huì)得到答案！


什么是數(shù)據(jù)采集？


什么是數(shù)據(jù)采集？說(shuō)白了，數(shù)據(jù)采集 = 數(shù)據(jù)源 × 采集方法。數(shù)據(jù)源可以是各種設(shè)備、傳感器、調(diào)查問(wèn)卷、數(shù)據(jù)庫(kù)等；采集方法則包括手動(dòng)輸入、自動(dòng)監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)抓取等。

例如，你想了解自己每天的運(yùn)動(dòng)量，你可以使用運(yùn)動(dòng)手環(huán)作為數(shù)據(jù)源，通過(guò)其內(nèi)置的傳感器自動(dòng)監(jiān)測(cè)你的運(yùn)動(dòng)軌跡、步數(shù)、心率等數(shù)據(jù)，這其實(shí)就是一種數(shù)據(jù)采集的過(guò)程。


數(shù)據(jù)采集的要點(diǎn)


1. 全面性：數(shù)據(jù)采集要做到全面性，意味著數(shù)據(jù)量不僅要足夠，還需具有分析價(jià)值，同時(shí)數(shù)據(jù)面要能夠充分支撐分析需求。以 “查看商品詳情” 這一行為為例，需要采集用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì)話以及背后的用戶 id 等多方面的數(shù)據(jù)。最后，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，可以得出該行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)以及活躍比等重要指標(biāo)。這樣全面的數(shù)據(jù)采集能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更深入的用戶行為洞察，幫助企業(yè)更好地了解用戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。

2. 多維性：數(shù)據(jù)的多維性對(duì)于滿足分析需求至關(guān)重要。通過(guò)靈活、快速地自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，可以滿足不同的分析目標(biāo)。例如，在 “查看商品詳情” 行為中，只有通過(guò)埋點(diǎn)，才能知道用戶查看的商品是什么、價(jià)格、類型、商品 id 等多個(gè)屬性。從而進(jìn)一步了解用戶看過(guò)哪些商品、什么類型的商品被查看的多以及某一個(gè)商品被查看了多少次等信息，而不僅僅局限于知道用戶進(jìn)入了商品詳情頁(yè)這一單一行為。多維性的數(shù)據(jù)采集能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更豐富的信息，有助于企業(yè)進(jìn)行更精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和產(chǎn)品優(yōu)化。

3. 高效性：高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)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(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，一定要明確采集目的，帶著問(wèn)題搜集信息，使信息采集更高效、更有針對(duì)性。此外，還要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性。不同應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)其特點(diǎn)、數(shù)據(jù)量、用戶群體均不相同，因此不同領(lǐng)域需要根據(jù)數(shù)據(jù)源的物理性質(zhì)及數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)采取不同的數(shù)據(jù)采集方法。只有選擇全面、準(zhǔn)確、高效的數(shù)據(jù)合作伙伴，才能更好地滿足企業(yè)的數(shù)據(jù)采集需求。


數(shù)據(jù)采集方式


1. 基于物理世界的 “硬感知”：

數(shù)據(jù)采集方式主要經(jīng)歷了人工采集和自動(dòng)采集兩個(gè)階段?；谖锢硎澜绲?“硬感知” 依靠數(shù)據(jù)采集，是將物理對(duì)象鏡像到數(shù)字世界中的主要通道，是構(gòu)建數(shù)據(jù)感知的關(guān)鍵，也是實(shí)現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)?；诋?dāng)前的技術(shù)水平和應(yīng)用場(chǎng)景，我們將 “硬感知” 分為 9 類，每一類感知方式都有自身的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。

（1）條形碼與二維碼：條形碼是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符。通常一維條形碼所能表示的字符集不過(guò) 10 個(gè)數(shù)字、26 個(gè)英文字母及一些特殊字符，條碼字符集所能表示的字符個(gè)數(shù)最多為 128 個(gè) ASCII 字符，信息量非常有限。而二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面上分布的黑白相間的圖形，用來(lái)記錄數(shù)據(jù)符號(hào)信息。二維碼擁有龐大的信息攜帶量，能夠把使用一維條碼時(shí)存儲(chǔ)于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息包含在條碼中，可以直接閱讀條碼得到相應(yīng)的信息，并且二維碼還有錯(cuò)誤修正及防偽功能，增加了數(shù)據(jù)的安全性。

（2）磁卡：磁卡是一種卡片狀的磁性記錄介質(zhì)，利用磁性載體記錄字符與數(shù)字信息，用來(lái)保存身份信息。視使用基材的不同，可分為 PET 卡、PVC 卡和紙卡三種；視磁層構(gòu)造的不同，又可分為磁條卡和全涂磁卡兩種。磁卡的優(yōu)點(diǎn)是成本低，這是它容易推廣的原因，但缺點(diǎn)也比較明顯，例如卡的保密性和安全性較差，使用磁卡的應(yīng)用系統(tǒng)需要有可靠的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和中央數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。

（3）RFID：RFID（Radio Frequency Identification，無(wú)線射頻識(shí)別）是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)無(wú)線射頻方式進(jìn)行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，利用無(wú)線射頻方式對(duì)記錄媒體（電子標(biāo)簽或射頻卡）進(jìn)行讀寫，從而達(dá)到識(shí)別目標(biāo)和數(shù)據(jù)交換的目的?；谔貏e業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求，在 RFID 的基礎(chǔ)上發(fā)展出了 NFC（Near Field Communication，近場(chǎng)通信）。

2. 基于數(shù)字世界的 “軟感知”：

使用軟件或者各種技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，收集的對(duì)象存在于數(shù)字世界，通常不依賴物理設(shè)備進(jìn)行收集。主要包括埋點(diǎn)、日志數(shù)據(jù)采集和網(wǎng)絡(luò)爬蟲三種方式。

（1）埋點(diǎn)：是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)，指的是針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲的相關(guān)技術(shù)。埋點(diǎn)的技術(shù)實(shí)質(zhì)，是監(jiān)聽軟件應(yīng)用運(yùn)行過(guò)程中的事件，當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲。埋點(diǎn)的主要作用是能夠幫助業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析人員打通固有信息墻，為了解用戶交互行為、擴(kuò)寬用戶信息和前移運(yùn)營(yíng)機(jī)會(huì)提供數(shù)據(jù)支撐。埋點(diǎn)技術(shù)在當(dāng)前主要有代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)三類，每一類都有自己獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)，可以基于業(yè)務(wù)的需求，匹配使用。

（2）日志數(shù)據(jù)采集：日志數(shù)據(jù)收集是實(shí)時(shí)收集服務(wù)器、應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等生成的日志記錄，此過(guò)程的目的是識(shí)別運(yùn)行錯(cuò)誤、配置錯(cuò)誤、入侵嘗試、策略違反或安全問(wèn)題。在企業(yè)業(yè)務(wù)管理中，基于 IT 系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)作產(chǎn)生的日志內(nèi)容，可以將日志分為操作日志、運(yùn)行日志和安全日志三類。

（3）網(wǎng)絡(luò)爬蟲：網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Web Crawler）又稱為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，是按照一定的規(guī)則自動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)信息的程序或者腳本。搜索和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)需求的興起，使得爬蟲技術(shù)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，爬蟲技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)與機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的交匯點(diǎn)，可以說(shuō)，已經(jīng)成為滿足個(gè)性化數(shù)據(jù)需求的最佳實(shí)踐。

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數(shù)據(jù)采集（DAQ），全稱Data Acquisition，指的是利用各種技術(shù)手段和方法，從不同的數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)的過(guò)程。這些數(shù)據(jù)源涵蓋數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、社交媒體平臺(tái)等。

什么是數(shù)據(jù)采集？

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數(shù)據(jù)采集是從各種數(shù)據(jù)源中收集、整理和分析數(shù)據(jù)的全過(guò)程。這些數(shù)據(jù)源包括但不限于數(shù)據(jù)庫(kù)、API、網(wǎng)頁(yè)、傳感器、日志文件等。數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要基礎(chǔ)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化以及人工智能應(yīng)用提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。

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在當(dāng)今信息時(shí)代，數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，而數(shù)據(jù)采集是獲取這些寶貴數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟。然而，在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，我們可能會(huì)面臨一些挑戰(zhàn)和難題。本文將介紹數(shù)據(jù)采集過(guò)程中可能會(huì)遇到的幾個(gè)主要難題。

數(shù)據(jù)采集：發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的價(jià)值

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在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了無(wú)處不在的資源。大量的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生、收集和存儲(chǔ)，而其中蘊(yùn)含著巨大的潛力和價(jià)值。然而，要真正發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的過(guò)程。數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)各種方式和技術(shù)，獲取、整理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的過(guò)程。
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