每一天， 2.5亿字节的数据 这些数据在全球范围内产生，为亚马逊、谷歌和 Facebook 等依赖大数据保持竞争优势的企业提供了动力。

但为什么大数据如此有价值？因为它是做出更好决策、推动人工智能发展和个性化营销的关键。事实上， 97.5% 大型和成长型企业积极投资大数据和人工智能来分析客户行为、预测市场趋势和优化运营。

大数据收集是当今数据驱动世界的基础，从跟踪在线活动、购买历史和用户人口统计数据到支持机器学习模型。

但大数据到底是什么？它是如何工作的？如何有效地收集大数据？本指南将解释一切，涵盖大数据收集的最佳方法、工具和挑战。

什么是大数据收集？

大数据收集是指从多个来源收集、存储和测量大量数据的过程。这些数据可帮助组织做出数据驱动的决策、改善客户体验并优化业务战略。

大数据可以分为三类：

  • 结构化数据： 组织良好且格式正确、适合数据库的信息（例如姓名、日期、地址、信用卡号和股票价格）。
  • 非结构化数据： 原始形式的原始数据，例如视频、录音、图像和日志文件，需要在分析之前进行处理。
  • 半结构化数据： 结构化和非结构化数据的混合，例如电子邮件、CSV 文件、XML 和 JSON 文档。

大数据收集中的数据类型

大数据还可以根据其性质和使用方式进行分类：

  • 定量数据： 可测量数据，用于回答“多少”或“什么”的问题，通常以数字表示。示例包括网站流量、收入报告和调查结果。
  • 定性数据： 描述性数据，用于捕捉特征、观点或行为。它通常通过访谈、调查和观察收集，用于更深入地了解消费者行为。

大数据的常见来源

大数据是从各种数字和物理来源收集的，包括：

  • 网页搜罗： 使用自动化工具和网络爬虫从网站提取数据。常用于价格监控、市场研究和情绪分析。
  • 蜜蜂： 许多平台提供应用程序编程接口（API），允许企业从外部来源（例如金融市场、社交媒体和天气报告）获取实时数据。
  • 物联网设备： 互联网连接设备（例如智能传感器、可穿戴设备和工业机械）不断生成有关使用情况、性能和环境条件的数据。
  • 数据库： 存储在 SQL 和 NoSQL 数据库中的结构化数据集提供历史记录、交易数据和商业智能见解。
  • 社交媒体和在线平台： Twitter、Facebook、LinkedIn 和其他在线平台的数据为趋势、受众参与度和消费者行为提供了宝贵的见解。

有效收集大数据的步骤

收集大数据不仅仅是收集大量信息，还意味着高效收集正确的数据，同时确保准确性、可扩展性和安全性。以下是有效收集和管理大数据的五个关键步骤。

步骤 1：定义数据目标

在开始收集数据之前，确定目标至关重要。以下是一些需要问的问题：

  • 我正在解决什么问题？（市场研究、人工智能训练、欺诈检测等）
  • 我需要什么见解？（客户行为、销售趋势、运营效率）
  • 哪些关键绩效指标 (KPI) 重要？（转化率、参与度指标、收入增长）

明确定义您的目标有助于您确定使用哪些数据源以及如何有效地处理数据。

第 2 步：选择正确的数据源

大数据的来源多种多样，每个来源都有不同的特点。以下是如何选择正确的大数据：

  • 准确性和可靠性：数据值得信赖吗？
  • 数据量和频率：您需要实时还是批量数据处理？
  • 可访问性和成本：是否存在 API 费用、抓取挑战或许可限制？

步骤 3：数据收集方法和工具

根据来源不同，有不同的方法可以有效地收集大数据。

网页抓取（最适合提取公共网络数据）

网络抓取允许您自动从网站提取数据。

使用工具：

  • 爬虫库 Crawling API：用于检索结构化网络数据的可扩展解决方案。
  • Scrapy：一个用于大规模网络抓取的 Python 框架。
  • BeautifulSoup：一个用于解析和提取网络数据的轻量级工具。

避免被阻止的最佳做法：

  • 使用轮换代理和用户代理轮换（Crawlbase Smart Proxy 可以提供帮助）。
  • 尊重 robots.txt 并避免服务器超载。
  • 实现无头浏览器来模仿人类行为。

API（最适合结构化、实时数据）

API 提供对来自不同提供商的数据集的结构化访问。

  • REST 和 GraphQL API：用于有效地检索和查询结构化数据。
  • 挑战：API 通常有速率限制、身份验证要求和成本。

数据库和云存储（最适合存储和管理结构化数据）

  • SQL 数据库（MySQL、PostgreSQL）：最适合结构化、关系数据。
  • NoSQL 数据库（MongoDB、Firebase）：非常适合处理大型、灵活的数据集。
  • 云存储：AWS S3、Google Cloud Storage 和 Azure Blob Storage 提供可扩展的解决方案。

步骤4：清理和预处理数据

原始数据通常比较杂乱、不一致且不完整。在进行分析之前，必须对其进行清理并正确构建。

关键预处理步骤:

  • 删除重复项：确保记录的唯一性，以确保准确性。
  • 处理缺失值：使用插补技术（平均值、中位数或预测填充）。
  • 规范化和转换数据：将数据转换为一致的格式以便进行分析。
  • 验证数据：在用于决策之前，请交叉检查其准确性。

步骤 5：存储和管理大数据

一旦收集到大数据，就需要能够处理可扩展性、安全性和快速检索的高效存储解决方案。

数据存储解决方案

  • 数据湖（AWS S3、Azure Data Lake）：存储原始、非结构化和半结构化数据以便灵活处理。
  • 数据仓库（Google BigQuery、Amazon Redshift）：专为结构化、商业智能和分析而设计。

云与本地存储

  • 云存储：可扩展、经济高效，但需要互联网连接。
  • 本地存储：更好的控制和安全性，但维护成本高。

大数据收集过程中的挑战

存在各种挑战，包括技术、组织，有时还有合规性相关的问题。

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。

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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。

我们分享了公司为实现这一目标所采用的一些最佳方法 - 您也可以使用它们。当然，最好的选择是借助强大的数据收集工具 - 例如 爬虫库 Crawler，让您的企业能够以最小的努力获得大规模准确抓取的数据。