大数据采集的五种 *** (工业数据采集的五种 *** )

如何做大数据的数据采集？

泛微信息采集智能机器人——千里聆，通过RPA+AI两大系统引擎能力，构建了采集提炼一体化的信息采集智能机器人平台；打造了丰富的专项场景应用，满足组织中各类角色和部门信息采集需求。

随着数字化转型的推进，各行各业的大量线下场景转移到线上，从而促进了各种数据的爆发式生产，进一步加快了海量数字资产的形成，比如招标数据、政策数据、竞品数据、舆情数据等等。

在信息海洋中，如何高效且有效地获取数据 ？发现业务缺陷和进步空间，从而制定优化和改进的措施，循环驱动业务前行，实现降本增效的效果？

组织常见的信息采集需求场景：

组织里各类角色和部门的工作中，需要大量的价值数据来支撑，需要定时监控各类网站更新情况。通过关键词的设定及智能算法，筛选出有价值的信息。

1、招投标信息采集

市场和销售人员常常面临线索挖掘难，手动查找客户关键信息费时费力等问题，如何快速查找有效线索？

2、政策法规信息采集

国家行业政策瞬息万变，安排专人搜集信息费时费力还找不全；如何快速知晓相关政策，从而通过宏观政策调整企业决策？

3、商品价格信息采集

企业面对供应商报出的产品价格无法判断真假高低时，能否通过机器人自动抓取互联网同类产品的价格信息给采购审批做参考？

4、 竞品信息采集

竞争无处不在，友商新品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何瞬间知晓并有效跟踪以及制定应对决策？

5、企业舆情采集

互联网自媒体时代，一条负面信息可能引发公司陷入舆论危机，如何有效从众多信息流中自动抓取公司舆情并有效监测应对？

千里聆-信息采集智能机器人解决方案：

互联网数字资产是庞大的信息资源矿，RPA能够协助组织便捷、自动化采集数据，AI能够为您提炼出有价值数据。

泛微千里聆通过RPA + AI 两大系统引擎能力，构建了 “采”+“炼” 一体化的信息采集智能机器人平台；并且打造了丰富的专项场景应用，来满足组织中各类角色和部门信息采集需求。

能够7*24小时模拟人自动完成访问目标网站、抓取网页数据、收取邮件内容、填写上报数据等工作。

泛微千里聆能实时获取需要的有效信息数据，并及时推送到手机上，不错过任何重要信息，不用再在信息海洋中耗时耗力地去找信息。

一、千里聆的目标

泛微千里聆为组织中的市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等各部门需求，提供专项信息采集解决方案。

泛微千里聆成为您7*24小时不间断工作的信息采集数字化员工，助您随时随地可以获知：

· 某种原材料商品的全网最低采购价信息；

· 有匹配您单位业务的招标信息；

· 政府发布了对您行业支撑的新政策；

· 您的主要供应商发生了股东变更等；

· 竞争对手刚发布了新的产品和市场活动等……

让您的工作决策更加高效精准，让您的组织运行更加的智慧灵敏！

二、千里聆平台架构

泛微千里聆的前端具备适配各类网页端、移动APP、桌面软件及API的自动化操作能力；

中端实现覆盖了大量的应用场景可直接选用；

后台配备了强大的机器人设计器和执行器，来确保不同采集需求的实现落地，每个岗位、部门都可以根据需求灵活配置部门级解决方案。

三、千里聆技术优势

泛微千里聆平台的四大核心优势助力组织快速获取价值数据的能力：

· 指令库：提供了丰富可扩展的指令，以满足不同业务场景的需求变化

· 设计器：提供了可视化的设计器，拖拽式选择指令，完成机器人的定义组装

· 机器人：组装好的机器人按工作场景等分类管理，可分享复用减少维护量

· 执行器：提供了足够灵活的运行规则，确保不间断调度机器人按规则执行。

应用价值：

泛微千里聆，深度全网采集信息，智能化分析提取有效数据，快捷连接各类业务系统，及时推送信息，并且7*24小时无人自主工作，无需人工值守。

大数据采集平台有哪些？

针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：

1，首先平台针对需求对数据进行采集。

2，平台对采集的数据进行存储。

3，再对数据进行分析处理。

4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。

现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：

1，Apache Flume

Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。

主要的功能表现在:

1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

2，Fluentd

Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache 2 License协议 。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

官网：

http://docs.fluentd.org/articles/quickstart

主要的功能表现在:

1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。Chukwa 本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。

官网：

https://chukwa.apache.org/

1， 对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入 HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。

2，监控来自 Socket 的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。

优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。