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  • 大数据如何采集数据?大数据的数据何而来?
    千次阅读
    2021-08-25 09:37:20

    大数据一直都是一个比较神秘的行业,近年来因为大数据杀熟才被多的普通人所了解,那么你有没有想过大数据不论是开发还是分析,里面的数据都是从何而来的呢?
    在这里插入图片描述

    1.通过自有产品收集

    简单的方式就是通过自有的产品收集用户数据,我们无论使用任何的app都需要注册个人账号才可以使用,这个账号内存储的就是我们的数据,这个时候相关企业就可以通过我们的数据来分析潜在需求进行不同的推荐。

    2.收购其他公司

    细心的同学会发现有一些大公司特别热衷于收购其他公司,你有想过为什么吗?其中很大的原因就是被收购的公司有他们需要的用户数据,通过收购直接获取想要数据是方便的方式,所以你才会发现那么多大公司这么热衷于收购其他公司。

    3.爬虫

    第三种方式就是通过爬虫获取数据了,不过这种方式获取数据比较局限,只能去获得网络上的数据,而一些用户数据还是很难得到的。

    其实大数据开发或者分析重要的是如果通过这些大量的数据去筛选出自己想要的数据并通过数据进一步去分析用户下一步可能的操作,所以同学们对数据来源有了解即可不需要过多去深入了解。

    本文来自千锋教育,转载请注明出处。

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    现代商业市场是一个数据驱动的环境,可以说不论技术怎么更新换代,数据都有着不可替代的地位,而且抛开数据谈大数据就是瞎扯,没有数据作支撑的大数据平台就是一个空壳。无论是公司内部的数据还是外部的数据都可以构成我们大数据平台的来源数据,大数据平台的数据来源主要有数据库、日志、前端埋点、爬虫。

    1 从数据库导入

    在大数据技术风靡起来前,关系型数据库(RDMS)是主要的数据分析与处理的途径。发展至今数据库技术已经相当完善,当大数据出现的时候,行业就在考虑能否把数据库数据处理的方法应用到大数据中,于是 Hive、Spark SQL 等大数据 SQL 产品就这样诞生。

    虽然出现 Hive 大数据产品,但是在生产过程中业务数据依旧使用 RDMS 进行存储,这是因为产品需要实时响应用户的操作,在毫秒级完成读写操作,而大数据产品不是应对这种情况出现的。到这里你可能就有一个疑问,如何把业务的数据库同步到大数据平台中?一般来说业务数据我们使用实时和离线采集数据来将数据抽取到数据仓库中。然后再进行后续数据处理和分析,一些常见的数据库导入工具有 Sqoop、Datax 和 Canal 等。

    Sqoop 是 Apache 旗下一款 Hadoop 和关系型数据库之间传送离线数据的工具。实现关系型数据库(MySQL 、Postgres 等)同 Hadoop 集群的 Hdfs、Hbase、Hive 进行数据同步, 是连接传统关系型数据库和 Hadoop 的桥梁。datax 与 sqoop 类似也是进行离线数据传输,支持阿里数据库系列数据同步。

    Canal 则是通过读取 MySql的 BinLog 日志 实时传输数据到大数据平台,实现数据的实时介入。

    2 日志导入

    日志系统将我们系统运行的每一个状况信息都使用文字或者日志的方式记录下来,这些信息我们可以理解为业务或是设备在虚拟世界的行为的痕迹,通过日志对业务关键指标以及设备运行状态等信息进行分析。

    Apache Flume 是大数据日志收集常用的工具。从图中可以看出 Flume 运行的核心是 Agent,以 Agent 为最小的独立运行单位。Agent 主要由三个组件:Source,Channel、Sink。

    Source: 收集数据,封装数据为事件(Event)后发送到 Channel,数据来源可以是企业服务器、文件系统、云、数据存储库等。

    Channel: 通常,读取速度比写入速度快。因此,我们需要一些缓冲区来匹配读写速度差异。基本上,Channel 提供一个消息队列的功能,用于存储 Source 发送的事件,对事件进行消息排序,发送到 Sink。

    Sink: 从 Channel 收集数据,将数据输送大数据存储设备,比如 HDFS、Hive、Hbase 等,Sink 也可以作为新的 Source 输入源,两个Agent 进行级联,根据需求开发各种处理结构。

    3 前端埋点

    为什么需要埋点?现在的互联网公司越来越关注转化、新增、留存,而不是简单的统计 PV、UV。这些分析数据来源通过埋点获取,前端埋点分为三种:手工埋点、可视化埋点、自动化埋点。

    手工埋点:

    前端需要返回数据的位置调用写好的埋点 SDK 的函数,按照规范传入参数通过 Http 方式传入后代服务器中。这种方式可以下钻并精准采集数据,但工程量巨大。

    自动化埋点:

    也叫无埋点,即是无需埋点,在全部位置都设置埋点,对用户所有操作进行采集,这种方式通过统一的 SDK 返回数据,再选择需要的数据进行分析,这种方式加大服务器的压力,采集许多不需要的数据,浪费资源。在实践中,可以采用对部分用户或者部分简单操作页面进行全埋点采集。

    可视化埋点:

    是介于手工埋点和自动化埋点之间方式,通过可视化交互设置埋点,可以理解为人为干预的自动化埋点形式。

    那如何选择埋点方式?对于一个按钮,如果采用可视化埋点或者自动化埋点时,可以轻易采集用户何时点击按钮,对于需要运行获取获得的数据是无法采集,比如订单的商品详细信息等,对这种情况应该采用手动埋点处理采集。对此,埋点问题不应该通过单一的技术方案来解决,在不同场景下我们需要选择不同的埋点方案。

    4 爬虫

    时至至今, 爬虫的数据成为公司重要战略资源,通过获取同行的数据跟自己的数据进行支撑对比,管理者可以更好的做出决策。而且越难爬虫获取竞争对手的数据,对于公司来说是越有价值。

    小结

    数据采集本身不是目的,只有采集到的数据是可用、能用,且能服务于最终应用分析的数据采集才是根本。数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的的出来的结论才具有现实的价值和意义。

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  • 那么大家知不知道大数据的数据来源都是通过什么渠道获得的?下面就由小编为大家解答一下这个问题。对于数据的来源很多人认为是互联网和物联网产生的,其实这句话是对的,这是因为互联网公司是天生的大数据公司,在...

    大数据应用中的关键点有三个,首要的就是大数据的数据来源,我们在分析大数据的时候需要重视大数据中的数据来源,只有这样我们才能够做好大数据的具体分析内容。那么大家知不知道大数据的数据来源都是通过什么渠道获得的?下面就由小编为大家解答一下这个问题。

    对于数据的来源很多人认为是互联网和物联网产生的,其实这句话是对的,这是因为互联网公司是天生的大数据公司,在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域,积累并持续产生海量数据。而物联网设备每时每刻都在采集数据,设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据的数据来源,正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍,大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业,在业务中也积累了许多数据,从严格意义上讲,这些数据资源还算不上大数据,但对商业应用而言,却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源,是我们常用的数据来源。

    而数据的来源是我们评价大数据应用的第一个关注点。首先需要我们看这个应用是否真有数据支撑,数据资源是否可持续,来源渠道是否可控,数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何,是好数据还是坏数据,能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源,具有较好的可控性,数据质量一般也有保证,但数据覆盖范围可能有限,需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据,技术能力是关键,既要有能力获得足够大的量,又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据,需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点,只有我们找到了好的数据来源,我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。

    一般来说,我们获取数据的时候需要数据密集的行业中挖掘数据,主要就是金融、电信、服务行业等等,而金融是一个特别重要的数据密集领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地,又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是,金融行业具备充足的支付能力,将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。

    我们在这篇文章中为大家介绍了大数据的数据来源以及数据密集的领域,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

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    人工智能之所以能取得突飞猛进的进展,不能不说是因为这些年来大数据长足发展的结果。任何智能的发展,其实都需要一个学习的过程,都是训练某一领域“智能”的前提。如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿,某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大,而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。下面我们就来简单介绍一下大数据的来源及应用。

    大数据来源

    关于数据来源,互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司,在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域,积累并持续产生海量数据。如阿里,百度,腾讯等。物联网设备每时每刻都在采集数据,设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源都是大数据金矿,还有一些企业,在业务中也积累了许多数据,如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。当然还有另外一类是政府部门掌握的数据资源。

    大数据主要有以下几种较为常用的功能:

    追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录,大数据可以追踪、追溯任何一个记录,形成真实的历史轨迹。包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息,等等。

    识别。在对各种因素全面追踪的基础上,通过定位、比对、筛选,可以实现精准识别,尤其是对语音、图像、视频进行识别,使可分析内容大大丰富,得到的结果更为精准。

    画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配,形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像,可以精准推送广告和产品;对企业画像,可以准确判断信用及风险。

    匹配。在海量信息中精准追踪和识别,利用相关性、接近性等进行筛选比对,更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

    优化。按距离最短、成本最低等给定的原则,通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言,提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言,节约公共资源、提升公共服务能力。

    大数据

    从这里你就知道为什么当你在淘宝搜索过某一样东西后,近期电脑里的广告都是与之相关的信息,或者是你在今日头条里打开过几个“王者荣耀”视频,后面他就会推送更多的这类视频出现在你的手机上。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据应用程序,我们应该如何选择?
    http://www.duozhishidai.com/article-2065-1.html
    大数据成为产业发展趋势,哪些应用可以落地,需要采用什么技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1567-1.html
    大数据应用越来越广泛, 大数据主要应用于哪些领域?
    http://www.duozhishidai.com/article-1501-1.html


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