数据采集是数据驱动流程的核心环节，它确保组织在恰当的时间获取准确的信息，从而深入了解并提升业务表现。
现今的组织每天都会产生大量对业务至关重要的数据。
通过深入的商业分析，组织能够获得更深层次的洞察，这有助于他们做出明智的、以数据为基础的决策。
这些数据在了解客户、预测市场动向、进行规划、预见趋势以及获取其他商业利益方面起着至关重要的作用。
然而，为了执行某些特定任务，提取、分析数据并从集中位置轻松访问这些数据至关重要。
这正是数据采集发挥作用之处。
此项技术从多个来源提取数据，帮助您挖掘隐藏在数据中的见解，并进一步利用这些见解来推动业务增长。
在本文中，我将探讨数据采集及其类型、逐步流程、架构、应用场景、优点、最佳实践和挑战。
让我们开始吧！
什么是数据采集？
数据采集是指从一个或多个来源收集数据，并将其导入数据仓库以便立即使用的过程。它是数据分析工作流程中至关重要的步骤之一。
数据采集可以批量进行，也可以实时流式传输。当数据移动到目标位置时，会被妥善存储，并随后用于分析。
数据源可以是数据湖、数据库、物联网设备、SaaS应用程序、本地数据库，以及其他可能包含相关且重要数据的平台。
数据采集是一个直接的过程，它从源头获取数据，进行清洗，然后将其传输到企业可以利用、访问和分析的目标位置。
数据采集使组织能够根据日益复杂且数量庞大的日常生成的数据做出数据驱动的决策。
当组织收集数据时，数据保持其原始状态，与来源处的状态相同。当需要将数据转换或解析为与不同应用程序兼容的可读格式时，则需要执行转换操作。
数据采集的主要目标是通过软件自动化，将大量数据有效地从一个地方转移到另一个地方。它只负责采集数据，而不转换数据。对于许多组织而言，这是一个关键工具，使他们能够管理数据的前端。
在数据集市中获取数据的方法有很多。您可以根据具体的需求和设计要求，选择最适合您的采集方法。
数据采集是如何工作的？
数据采集从最初存储或生成数据的多个来源收集数据。它将数据加载或传输到目的地或暂存区域。在将数据发送到消息队列、数据存储或最终目的地之前，数据采集管道会在需要过滤或优化数据的任何阶段应用轻量级转换。
数据采集还会执行复杂的转换，包括为特定的应用程序、报告和分析系统进行排序、连接和聚合。
要了解数据采集的逐步过程，您需要深入了解其架构。
来源： StreamSets
数据采集架构
数据采集的架构展示了数据在以下层中的流动：
- 数据收集层：它从不同的来源收集数据，并将其存储在数据仓库中。该层定义了如何将数据传输或解析到采集架构的其他层。此外，它还有助于分解数据以进行分析处理。
- 数据处理层：该层从上一层接收数据，以处理存储数据的传输。它定义了数据将要发送到的目的地，并根据情况对数据进行分组。
- 数据存储层：一旦数据被分组，就会被存储在一个有效的位置，以便进一步传输。
- 数据查询层：这是数据采集架构的分析层。在此层中，查询数据以提取有价值的见解。
- 数据可视化层：数据可视化是处理数据呈现的最后一层。它以易于理解的可视化格式显示数据，以便您的组织能够获得实时的见解。
数据采集的优势
让我们探讨一下数据采集的一些好处：
- 可用性：当组织实施数据采集流程后，他们可以轻松访问和使用数据。由于数据是从多个来源收集并传输到存储位置的，因此任何拥有有效授权的人都可以轻松访问数据进行分析。
- 一致性：良好的数据采集实践可以通过将多种数据类型转换为统一的数据类型来提高数据质量。这样可以更轻松地操作和理解数据，从而为未来的分析做好准备。
- 提高生产力：数据采集使您能够利用数据来提高生产力。它帮助数据工程师变得更加灵活，并使他们具备扩展能力。
- 改进决策：数据采集过程使组织能够利用实时数据来做出更好、更明智的决策。此外，您还可以获得有助于制定战术决策，并跟踪KPI和潜在目标的分析。
- 增强的用户体验：组织使用最新数据为其尊贵的客户提供服务。数据驱动的分析使他们能够为客户构建高效的工具和应用程序。
数据采集的类型
数据采集分为三种类型：批处理、实时数据采集和基于Lambda的数据采集。选择哪种类型很大程度上取决于业务类型、您的IT基础设施、预算、时间表和您希望实现的目标。此外，企业还会根据他们使用的数据源来选择合适的模型和工具。
让我们更详细地深入探讨每一种类型。
#1. 批量处理
来源： 这是最常见的数据采集方法。在这种方法中，采集层逐步收集和分组来自多个来源的数据。然后，它将数据批量传输到需要的应用程序、系统或位置。
数据传输基于预设条件的触发，通过触发事件、时间排序或预定计划来保证数据传输。对于那些需要每天通过考勤表、报告生成等活动来收集特定数据的组织来说，批处理非常有用。
这种方法的成本较低，在许多情况下被认为是传统方法。
#2. 实时数据采集
实时数据采集也称为流处理。它涉及从给定源实时收集数据，并将其传输到目标位置。在这里，数据不会被分组；相反，一旦采集层检测到新数据，就会立即获取、加载和处理这些数据。
为了实现实时数据采集，有一种常见的解决方案叫做变更数据捕获（CDC）。然而，这种类型的数据采集比批量采集更昂贵，因为它需要您不断监控数据源，以便识别新数据并确保其在目标平台中得到准确反映。
如果忽略成本因素，对于那些希望每次都使用新数据进行分析以做出运营决策的公司来说，这种方法非常有效。
例如，如果您想做出股票市场交易决策，实时数据采集是您的首选。此方法对于监控您的基础设施也很有用。
＃3。 基于Lambda的数据采集
来源： Hazelcast
这种方法结合了两种类型的数据采集，即批处理和实时采集。
批处理用于批量收集数据，而实时数据采集则用于为时间敏感数据提供不同的视角。基于Lambda的数据采集将其收集的数据分为几组，并以较小的增量进行采集，使其对于需要流数据的各种应用程序都有效。
数据采集的应用场景
世界各地的组织都将数据采集流程视为其运营中数据管道的重要组成部分。
- 物联网(IoT)：多个物联网系统利用数据采集来收集和转换来自各种连接设备的数据。
- 大数据分析：大数据分析是每个组织的普遍需求。因此，大数据分析需要从众多来源获取大量数据，并通过诸如Spark或Hadoop等分布式系统进行处理。
- 欺诈检测：组织使用数据采集流程，通过导入和转换来自不同来源的数据来检测欺诈行为，其中包括客户行为、第三方数据源和交易数据。
- 电子商务：电子商务企业使用数据采集流程来接收来自多个来源的数据，例如客户交易、产品目录、网站分析等。这有助于他们利用正确的实时数据来实现业务增长。
- 个性化：数据采集流程可以通过提取来自不同来源（例如客户互动、社交媒体数据、网站分析等）的数据，为用户提供个性化的体验或建议。
- 供应链管理：为了管理供应链，组织需要来自库存、物流和供应商数据等来源的数据。数据采集从多个来源采集这些数据并进行处理，以实现有效的供应链管理。
- 情绪和社交媒体分析：实时数据采集可以帮助企业监控社交媒体来源，识别新兴趋势，并通过收集来自各种来源的数据来有效分析品牌情绪。这有助于改善客户关系，制定市场进入策略和有效的营销策略。
挑战
您在数据采集过程中可能会遇到以下一些挑战：
- 可扩展性：您可能会发现在从不同来源获取数据时，扩展处理大量数据的能力比较困难。处理的数据量需要纵向或横向扩展基础设施来应对增加的负载，这可能会带来复杂性。
- 数据质量：数据质量是数据采集过程中的主要挑战。在提取数据时，您无法始终确保接收到的数据是高质量的。
- 多样化的生态系统：数据源和类型众多，这导致您的团队很难开发出可靠的采集模型。某些工具和功能仅支持基本技术，这使得组织需要使用多种工具，需要具备多样化的技能。
- 成本：采集成本与数据量成正比。随着您基于数据的业务增长，总体采集成本也会增加。为了采集所有数据，您需要更多的服务器和存储系统，从而导致采集成本上升。
- 安全性：由于数据在采集过程中被存储在管道的多个节点，因此容易出现数据泄露和安全风险。这使得数据采集过程容易受到攻击，从而导致安全漏洞。因此，组织发现在此过程中维持合规标准和法规具有挑战性。
- 数据集成：您可能会发现将第三方来源的数据与采集管道集成比较困难。这就是为什么您需要一个允许您集成数据的综合工具。
- 不可靠性：如果因为某种原因，您错误地获取了数据，那么您可能会受到不可靠连接的影响，这会导致通信中断和数据丢失。
最佳实践
让我们讨论一些您可以遵循的数据集成实践，以提高您的业务绩效。
自动数据采集
自动数据采集可以解决手动采集带来的许多挑战。它承认了将原始数据转化为有用见解的难度和必然性，特别是当数据来自多个不同来源时。
组织可以使用数据采集工具自动化重复的数据收集过程，从而更好地进行分析和报告，并减少人为错误。
创建数据SLA
数据SLA要求：
- 企业需要什么
- 企业对数据应该有什么期望
- 何时数据能够满足期望
- 谁会受到影响
- 当SLA被满足或违反时，人们应该如何知道，并采取何种应对措施？
因此，数据采集方法可以帮助您获取有效创建数据SLA所需的所有数据。
网络带宽
可以构建数据采集管道，使其能够有效地处理网络带宽。
流量并不总是恒定的，有时会根据社会和物理参数而增加或减少。网络带宽还取决于特定时间要采集的数据量。
异构系统和技术
组织需要检查数据采集管道的模型是否与第三方工具和应用程序以及各种操作系统兼容。
支持不可靠的数据
数据采集管道从多个来源和各种结构（例如音频文件、日志文件、图像等）接收数据。
不同的结构需要不同的速度，不可靠的网络会导致整个管道变得不可靠。组织必须设计一个既支持所有格式又具备容错能力的数据采集管道。
高准确率
数据采集过程与可审计数据成正比。它需要一个精心设计的流程，以便可以根据需求更改中介功能。
流数据
企业需要实时和批处理数据采集流程来增强其服务并实现最大效率。
解耦数据库
一些组织，特别是大型组织，直接将其分析或商业智能数据库与运营数据库集成。将分析数据库和操作数据库解耦有助于组织将问题相互关联。
结论
数据采集可以提供即时见解，以便您可以了解当前的市场趋势、保持低延迟并衡量客户体验。数据采集管道由多个层组成，从提取和收集数据到可视化和分析数据。
通过数据采集，组织可以轻松提高运营效率、更快地执行欺诈检测、获得实时分析并启动主动维护。企业还可以使用实时数据采集来获取最新信息，并利用这些信息来获得竞争优势和做出明智的决策。
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