每天都会生成 2.5 万亿字节的数据 - 像亚马逊和谷歌这样的商业巨头希望成为第一个掌握这些大数据的人！
为什么会这样？ 因为这些大数据可以满足他们每一项营销需求。 超过 97.5% 的大型和成长型企业已经在投资大数据和人工智能……这背后是有原因的。 每个企业都希望了解其目标客户的需求，为此，他们需要数据跟踪理想用户的在线活动、购买历史记录和人口统计数据。 所有这些信息都可以通过大数据收集来提取。
但它是什么，它是如何工作的，最重要的是如何收集大数据，我们将在今天的文章中讨论这一切。 所以事不宜迟，让我们开始吧：
什么是大数据？
大数据是一个术语，用于描述大量有组织和非结构化数据，这些数据太大而无法使用典型的数据库和软件技术进行处理。
3Vs 常用于表征 大数据总结:
1.数量：
大数据是关于数量的。 它指的是可能达到新高度的数据量。 例如，Facebook 有 2 亿用户，YouTube 有 1 亿，Twitter 有 350 亿，Instagram 有 700 亿。
这些来源、手机、传感器和以公共数据、图像和视频的形式公开发布的数据会产生大量数据。 这些数据太大，无法使用典型的数据存储和分析技术进行存储。 这就是为什么企业使用不同的方法，例如 云存储 存储大数据采集。
2.速度：
当数据处理缓慢时，没有人喜欢它； 因此，速度至关重要。 数据的速度是收集、存储和处理数据的速度。
大数据技术现在使我们能够检查数据而无需将其存储在传统数据库中，并帮助组织在快速处理数据的同时接受传入的数据洪流。
3、品种：
海量数据可以采用多种形式，例如视频、文本、PDF 和图形。 我们现在有非结构化、半结构化和结构化数据类型。
文本、推文、照片和视频是最常添加的数据类型。 非结构化数据，例如电子邮件、语音邮件、手写文本、录音，也是多样性的重要组成部分。
什么是大数据采集？
大数据产业在短时间内显着扩张。 它的价值从 169 年的 2018 亿美元增至 274 年的 2022 亿美元，大幅增长了 62%。 展望未来，全球大数据市场预计将产生约 到103年达到2027亿美元.
大数据收集是一种从多个来源收集和测量大量数据的策略。
大数据收集需要人和计算机生成的结构化、半结构化和非结构化数据。
您可以通过以下形式收集大数据：
- 结构化数据组织良好，采用标准格式，例如姓名、日期、地址、信用卡号和股票信息。
- 非结构化数据以其原始形式存在，例如视频、音频、图像和日志文件。
- 半结构化数据结合了结构化和非结构化数据，例如电子邮件、CSV、XML 和 JSON 文档。
主要有两种数据类型：
- 定量数据： 当研究人员试图解决问题或解决研究主题的“什么”或“多少”组成部分时，会使用定量数据。 它是可以在数字尺度上计算或比较的数据。
- 定性数据： 定性数据描述特征或属性。 它通过问卷调查、访谈或观察收集，通常以叙述形式呈现。
公司如何收集大数据？
公司现在可以通过广泛的数据程序将我们的生活包装成越来越多的数据集，从在线活动和应用程序到信用卡和卫星成像。 现在的问题是如何收集大数据。 以下是一些大数据收集示例：
1。 物联网
流数据由物联网 (IoT) 和其他连接设备生成，并通过可穿戴设备、智能汽车、医疗器械、工业设备和其他设备进入 IT 系统。
公司会在收到这些大量数据时对其进行检查，以确定要保留或丢弃哪些数据。
2。 社交媒体
Facebook、YouTube、Instagram 和其他社交媒体平台上的互动会产生社交媒体数据。这些平台包含大量照片、视频、语音、文本和声音形式的大数据，可用于营销、销售和支持。公司可以利用这些网站提供的信息。对于以英国受众为目标的企业， 英式英语文本转语音 解决方案提供本地化体验，可增强参与度并有助于更有效地与观众建立联系。
3. 黑盒数据
机组人员的声音、麦克风录音和飞机性能数据都包含在公司用来收集大数据的黑匣子数据中。
4. 证券交易所数据
公司从证券交易所收集有关客户股票买卖决策的大数据。
5. 通过电子邮件跟踪
另一种技术是跟踪电子邮件。 公司不仅可以了解到收件人开设了一个 冷电子邮件 还有它是在哪里打开的以及在什么设备上打开的。 全球超过 40% 的电子邮件被跟踪。
6. 数据收集工具
网页抓取涉及从网页中提取数据，然后将其传输为 XLS、CSV 或 JSON 等文件格式。 然而，有效提取数据、区分重要信息并确保遵守数据保护规则需要专业知识和技能，而这需要时间来获取。 为了简化流程并降低成本，使用数据收集工具通常是最谨慎的选择。
它是最常用的收集数据的方法之一。 通过使用 Crawlbase 爬虫例如，您的公司可以在处理数据管道的同时大规模提取网络数据， 代理 和队列。 这对于在业务还需要细粒度监控的情况下进行大规模爬网特别有用。
7. Cookie 和网络信标
Cookie 和网络信标是收集用户大数据（例如用户访问哪些网页以及何时访问）的两种常用方法。 它们提供有关人们如何使用网站的简单统计数据。 请务必注意，Cookie 和网络信标不会以任何方式损害您的隐私； 他们只是旨在定制您对特定网站或在线资源的体验。
8。 游戏
游戏化是一种流行的吸引人们的方式，通常与忠诚度计划一起使用。 这个想法是鼓励用户通过玩小游戏与品牌互动，作为回报，他们可能会获得奖励。 由于游戏通常很容易让人上瘾，因此这是企业在用户玩游戏时收集大数据的好方法。 游戏化的潜力是巨大的。 目前，有超过 1.1亿玩家 在世界上。 这一大群用户产生大量数据，企业可以利用这些数据来制定成功的营销策略。
9.卫星图像
在各种大数据收集方法中，卫星图像脱颖而出，因为它可以在短短30分钟内捕获来自世界各地的信息。 值得注意的是，Google 地图和 Google 地球每天更新数据 50 到 70 次。 利用卫星作为大数据收集策略之一，使企业能够保持最新信息，特别是对于广阔的区域和长距离的信息。
电子商务网站（如亚马逊）如何收集大数据？
越来越多的电子商务领导者认为，大数据是电子商务行业美好未来的秘密。 大数据收集有助于电子商务企业做出更好的决策、获得竞争优势并提高绩效。
电子商务网站收集与消费者相关的大数据，包括预测分析、消费者基础数据和第三方产品销售。 大数据使电子商务企业能够每天维持数以百万计的访问者，而不必担心数据丢失。
对于亚马逊来说，收集客户数据来自它自己的搜索引擎。 这家电子商务巨头通过跟踪每个客户的购买、送货地址和购买评论来收集个人数据。
大数据在很多方面为电子商务公司提供了帮助； 例如，战略决策能力增强（69%）、运营流程得到改进（54%）、对客户的了解更加深入（52%）以及成本降低（47%）！
通过使用大数据收集工具，亚马逊和其他电子商务公司并没有加强运营的每个阶段，从客户行为到供应链效率再到社交媒体趋势。
Google 如何收集大数据？
谷歌很可能负责介绍分析和解释大数据收集方法如何在我们的日常生活中发挥作用的优势。
Google 不仅使大数据解决方案更易于访问，而且变得可用和可用。 这位在线大亨使用大数据收集策略和技术，根据搜索历史、地理位置、趋势和兴趣等因素来了解我们的需求。
谷歌主要使用 cookie 来跟踪和收集用户数据。 通过使用 cookie，谷歌可以监控网络上的访问者。 谷歌可以收集 用户数据，例如偏好、兴趣、喜欢的事物和要求。 当用户在 Google 上搜索某些内容时，它会在显示结果之前考虑所有这些信息。
Google 产品还可以出于各种目的访问您的 GPS、IP 地址和传感器数据。 所以无论你是 使用谷歌地图 或与 Firebase 集成的应用程序合作，公司正在收集大数据。
大数据收集过程的步骤
寻找有用的数据源只是大数据收集过程的开始。 之后，组织必须创建一个系统，将数据从创建位置移动到组织可以存储和使用数据的位置。 此过程通常涉及三个主要步骤，称为“提取、转换和加载”或 ETL：
- 萃取： 这是从原始位置获取大数据的时间。
- 转型： 在这里，大数据被清理和组织，以便可用于商业目的。
- 加载： 此时，大数据将被移至数据库、数据仓库或数据湖中，以便可以访问和使用这些数据。
在每个步骤中，数据管理团队都必须考虑重要的事情，例如确保他们想要使用的数据可靠并准备好使用。
大数据收集过程中的挑战
毫不奇怪，许多企业发现自己面临着一系列问题。 存在各种挑战，包括技术、组织，有时还包括与合规性相关的问题。
以下是一些常见的挑战：
- 找出并管理组织拥有的所有大数据。
- 访问您需要的所有数据集并打破数据障碍，无论是在组织内部还是外部。
- 确保大数据具有良好的质量并保持这种状态。
- 为 ETL（提取、转换、加载）作业选择并使用正确的工具。
- 拥有合适的技能和足够的技术人员来完成实现组织目标所需的工作。
- 确保所有收集的数据安全并遵守隐私和安全规则，同时让合适的人使用这些数据来满足业务需求。
大数据收集过程中的这些挑战与阻止高管执行大数据收集和执行计划的挑战非常相似。 例如， NewVantage 的一项研究 发现 91.9% 的人声称成为数据驱动型组织的最大挑战与文化有关，即人员、业务运作方式以及管理变革。
大数据安全和隐私问题
世界各地的专家建议企业领导者应制定强大的大数据治理计划来应对挑战，特别是与安全和隐私相关的挑战。
良好的数据治理计划应该制定如何收集、存储和使用数据的程序。 它还应确保组织执行以下操作：
- 识别受监管和敏感的数据。
- 设置控制措施以阻止未经授权的访问。
- 进行适当的检查以跟踪谁在访问它。
- 创建系统以确保每个人都遵守治理规则和准则。
这些步骤对于保证数据安全并确保组织遵守规则至关重要。 此外，专家建议这些措施有助于企业信任其数据，这是成为依赖数据的组织的关键部分。
收集大数据的 6 个最佳实践
当谈到安全和成功的大数据收集时，专家建议采取以下最佳实践：
- 从坚实的框架开始： 从一开始，就制定一个收集大数据的计划，重点关注安全性、遵守规则和正确管理数据。
- 了解您的数据： 尽早创建组织数据系统中所有数据的目录。 这可以帮助您了解自己拥有什么。
- 让业务需求决定： 根据业务需求决定收集哪些数据，而不仅仅是可用的数据。
- 边走边调整： 随着您使用数据和数据计划的增长，进行更改以改进大数据收集和治理。 找出哪些数据丢失以及哪些数据没有价值。
- 自动化流程： 使用大数据收集工具使过程尽可能顺利。 这有助于它更快地行动，并确保它遵循治理计划设定的规则。
- 检测问题： 放置可以发现数据收集过程中问题的工具，例如丢失的数据集。
这些实践有助于确保您的数据收集顺利进行，并帮助您的组织实现其目标。
最终裁决
大数据收集可能看起来像是把一块巨石推上山坡。 但是，没有一家公司可以在当今饱和的市场上竞争，而无需掌握良好的大数据集，这就是为什么您需要不择手段地完成这项工作的原因。
我们分享了公司实现这一目标的一些最佳方法 - 您也可以使用它们。 当然，最好的选择是借助强大的数据采集工具——比如Crawlbase Crawler，这样您的企业就能以最小的努力获得大规模的准确抓取数据。
