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要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程,首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前,大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源,即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng),因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個大數(shù)據(jù)的90%以上,沒有物聯(lián)網(wǎng)就沒有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常有兩種收集方式,一種是消息,另一種是文件。在收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時,往往需要制定一個收集策略,主要集中在兩個方面,一是收集頻率(時間),二是收集維度(參數(shù))。

Web系統(tǒng)是另一個重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web2.0的發(fā)展,整個web系統(tǒng)覆蓋了大量有價值的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不同于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)的價值密度相對較高,因此通常技術(shù)公司都非常重視web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程。目前,web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集通常是通過web爬蟲來實現(xiàn)的,爬蟲可以用Python或Java語言編寫。通過在爬蟲上添加一些智能操作,爬蟲還可以模擬手動數(shù)據(jù)爬蟲過程。

傳統(tǒng)信息系統(tǒng)也是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。雖然傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)所占比重相對較小,但由于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、可靠性高,傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往具有最高的價值密度。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集往往與業(yè)務(wù)流程密切相關(guān)。未來,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值將得到進一步體現(xiàn)。