要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要知道大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。大數(shù)據(jù)目前主要有三個數(shù)據(jù)來源，分別是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、Web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，所以這些是數(shù)據(jù)采集的主要渠道。今天，IP模擬器代理IP編輯器為您介紹三種大數(shù)據(jù)采集方法：

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物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個大數(shù)據(jù)的90%以上，所以沒有物聯(lián)網(wǎng)就沒有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的大部分數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常有兩種方式來收集它們，一種是消息，另一種是文件。從物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)時，往往需要制定一個收集策略。收集策略主要集中在兩個方面，一個是收集頻率（時間），另一個是收集維度（參數(shù)）。

Web系統(tǒng)是另一個重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web 2.0的發(fā)展，整個Web系統(tǒng)覆蓋了大量有價值的數(shù)據(jù)，這與物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是不同的。Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的價值密度比較高，所以科技公司通常非常重視Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程。目前，從Web系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)通常是由網(wǎng)絡(luò)爬蟲來實現(xiàn)的，它可以用Python或Java編寫。通過在爬行器中增加一些智能操作，爬行器還可以模擬人工的數(shù)據(jù)爬行過程。

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傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)也是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。雖然傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量相對較小，但由于其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、可靠性高，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往具有最高的值密度。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)收集往往與業(yè)務(wù)流程密切相關(guān)。未來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值將進一步體現(xiàn)。