什么是数据采集方法？它们的特点是什么？

　　随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.

　　许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和*敏*感*词*. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.

　　当前的数据采集挑战如下:

　　1. 各种数据源

　　2. 数据量大，更新快

　　3. 如何确保数据采集的可靠性和性能

　　4. 如何避免重复数据

　　5. 如何确保数据质量.

　　那么，如何快速，准确地采集这么多软件系统中的各种数据呢？今天，我将讨论各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.

　　1. 软件界面对接方法

　　2. 打开数据库方法

　　3. 基于底层数据交换的直接数据采集方法

　　

　　1. 软件界面对接方法

　　各种软件供应商提供数据接口以实现数据采集并为客户构建自己的业务大数据平台；

　　实现过程如下:

　　1）与来自多个软件供应商的工程师进行协调，以了解另一方系统的业务流程以及与数据库相关的表结构的设计等，并讨论如何实现正确的数据采集并在其中可行. 商业. 仔细考虑所有细节，最后确定双方都同意的计划. 在双方工程师的合作下，完成了两个系统之间的接口. 可以在系统A或系统B中执行某些处理. 在这种情况下，做出决策的基础是考虑将来可能会发生功能更改，这将不可避免地影响现有系统. 选择受更改影响较小的解决方案.

　　2）确定计划和代码

　　3）编码后，进入测试和调试阶段

　　4）交付使用

　　接口对接方法的数据可靠性很高. 通常，没有数据重复，它们都是客户业务大数据平台所需的有价值数据；同时，数据通过接口实时传输，完全满足了大数据平台的实时性要求.

　　但是，接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.

　　

　　2. 打开数据库方法

　　通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.

　　两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:

　　1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后携带数据库名称和表模式所有者. 选择* from DATABASE1.dbo.table1 2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要*敏*感*词*服务器配置才能访问数据库.

　　不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.

　　开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；同时保证实时性能；

　　开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.

　　

　　3. 基于底层数据交换的直接数据采集方法

　　通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.

　　实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.

　　基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:

　　1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；

　　2）实时数据采集；

　　端到端数据延迟在几秒钟之内；

　　3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；

　　作为数据挖掘和大数据分析的基础；

　　4）自动建立数据之间的关联；

　　5）配置简单，实施周期短；

　　6）支持历史数据的自动导入.

　　目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实*敏*感*词*钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难. 在这样的紧急需求环境中，出现了基于基础数据交换的直接数据采集方法. 从各种软件系统中提取数据，并连续获取所需的准确和实时数据，并自动建立并输出数据关联. 具有极高利用率的结构化数据允许数据以有序，安全和可控的方式流向需要它的企业和用户，从而可以链接和分发不同系统的数据源，从而为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.