在数字经济时代，未来每个企业都可能是数字企业。数字企业则必须有自己完整的大数据体系。上期小编邀请数据大牛为大家解析了大数据底层架构（资深数据大牛深度解析：大数据底层架构！），而今天我们介绍的，便是每个企业大数据体系中最基础和最根本的部分——数据采集。

数据采集是一切有效分析的前提。如：数据接入；数据传输；数据建模／存储；数据查询；数据可视化等。总体上可以将企业大数据体系分成：

采集与存储平台：主要职责是对企业的相关大数据进行收集，并将收集到的数据进行存储。以便与企业管理及运用，同时也是未来数字企业的最重要资产之一。

分析与挖掘平台：主要职责是对企业采集到的数据进行专门的分析、BI等，以及在此基础上进一步的数据挖掘、人工智能等。

洞察与决策平台：主要职责是利用大数据分析的结果，通过自动加人工双重决策，更高效的运用到产品，业务，商业等环节以及相应的行动等。

覆盖全局数据安全平台：主要职责是负责确保数据的安全性，保证企业的数据资产不受到损害，例如数据不丢失、不损坏、不被窃、不被改等。

数据采集与存储平台将占据非常重要的位置。将来自各种数据源的原始大数据采集、分析、存储等。通常中小企业也可以不用自己拥有专门的大数据分析与挖掘平台，选择与相对专业的企业合作。

面对来源各异、以结构化/半结构化为主的数据，拍拍信使用linkedin开源的camus来采集消息类数据，使用kettle来采集RMDB的数据，具有以下优势：

1提高采集效率，降低工程成本；

2支持Web、iOS、Android、HTML等多种平台；

3采集全面属性、维度、指标等，使数据资源更优质；

4建立预测模型，实时智能监控、分析、预测用户行为；

5支持代码埋点，和全（无）埋点，按需选择，灵活运用。

采集方案：客户端（前端）；服务器日志；业务数据库；历史数据；第三方数据等。

数据采集与存储平台一般也可以分为三个层次，即数据采集层、预处理层和存储层。同时，大数据采集平台还需要一个覆盖全局的数据安全体系。

采集层负责采集企业各种来源的大数据；预处理层负责对采集回来的数据进行一些规范化的处理；存储层则是将预处理后的大数据进行存储，将企业大数据资产用一种方式保存起来。数据安全体系即数据安全平台。值得注意的是，当存储技术足够好、存储设备成本足够低容量足够大时，预处理层或可以选择忽略。

本期对大数据采集的分享就到这里啦，欢迎大家联系探讨。

（小编的鸡腿就靠各位老板啦(づ￣ 3￣)づ）

感谢您对拍拍信的认可与支持

我们一直在路上

“大数据”这个词，从2012年开始，成了时髦、高端、创新的代名词，一直火到2015年初。2015年开始，“大数据”一边被人耳熟能详，一边又成了让人嗤之以鼻的词汇。如果业内人士，关注 Gartner 的技术成熟度报告的朋友，会有清晰的了解，2015年正是“大数据技术”的泡沫破裂期。从2016年到现在的2017年，厂商和相关技术供应商不断完善自己的产品，加上用户需求的明确，产品在设计和使用场景上趋于成熟，“大数据技术”正在稳步爬升。那么“企业大数据”和“大数据”到底有什么关系？““企业大数据”它从哪里来，这里，我们从这两方面聊一聊“企业大数据”。

企业大数据，你到底是什么？

1.1我们先来看看主流的大数据概念

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

由我们帆软研究院总结来说，大数据一般指数据量级非常大，常规数据处理、数据存储和数据分析能力无法满足要求的数据。同时，“大数据”的“数据处理能力”是相对的，是不断提高的，随着大数据处理技术的发展，今天的大数据会成为明天的小数据。

每个企业日常经营和管理中都产生数据。比如考勤数据、销售数据、销售行为数据、生产数据、财务数据、采购数据人力资源数据等等。企业大数据是指全面记录企业经营和管理活动的数据。

我们这个定义，是从企业实践应用角度出发的，不过分强调数据量，即使数据不多，依然是企业大数据的一个组织部分。我们主要重视数据设计范围的全面性。在企业数据化经营和管理中，只有全面的、相互关联的数据才能发挥作用。

2 企业大数据，你从哪来

企业大数据主要来自日常工作活动。企业管理信息系统里，各个岗位管理者都有数据清单。下面是常见部门岗位数据清单举例。我们看到人力资源管理、财务管理、销售管理等业务相关的部门，都有这类数据清单。如果企业不能快速提供这些数据，那就说明这个企业的数据化管理存在严重的数据源管理不足。

2.2 企业数据源头管理需要系统化

企业需要建立管理制度，落实管理流程，来确保相关人员采集数据的积极性和准确性。比如一定程度上关联KPI，或者进行奖励性措施。为什么企业大数据管理不能仅仅依赖于个人的积极性和主动性呢？因为不同的员工基于不同的资源和个人利益，会带来不同的结果。企业要想构建比较完善的企业大数据，必须要系统化地管理。

企业建立相关管理制度，一方面落实到人，让数据负责人对自己所负责的数据有质量意识；另一方面，在内部管理上，要建立不断完善的活动与数据更新的联动机制。这些需要在内部管理制度、岗位要求、任务说明、流程要求等方面作数据管理的规范性要求。

一般来说，企业可以先自行建立简略的数据管理的的相关管理制度，也可以咨询帆软数据应用研究院等专业的数据化管理研究机构，提供方法支持和可借鉴的标准化模板，以及借鉴其他成功的数据化管理项目实施案例。

2.3 企业大数据的分类

企业大数据更多关注的是企业内部的数据，是指企业自主拥有的，具有“自主产权”的数据，包括企业主动合法采集的、外部采购的、第三方合作的，以及政府等机构公开的、无偿使用的。

我们从数据所描述的“主体”上，把企业大数据分成两大类。

第一类，是资源信息数据。资源信息数据是“静态数据”，记录企业相关内外部资源主体的相关信息。企业的资源包括人、财、物和信息四大类资源。举2个资源信息数据的例子。

第二类，是资源活动记录数据，指得是公司经营管理活动所必然牵动的数据。比如，考勤数据、销售交易数据，这些都是资源活动，具有极强的时效性，我们称之为“动态数据”。

2.4 企业大数据的六大主要来源

为了企业构筑更加完整、全面的数据源头，我们从数据描述对象与企业的关系角度，以及动态和静态信息来进行分类，企业大数据的来源主要有六大类。

企业资源的信息数据（静态数据）；

企业资源活动的记录数据（动态数据）；

企业经营活动所接触外部资源的信息数据（静态数据）；

企业观测到相关资源活动的记录数据（动态数据）；

企业主动采集或者采购的外部数据（静态+动态数据 ）；

外部开放数据和公共数据资源（静态+动态数据）。

根据管理学大师彼得·德鲁克的经验，企业最大的经营风险来自于外部和内部环境的不确定性，越是复杂多变的市场环境下，企业要想持续经营就越加需要注重确定性，而提高企业经营和管理确定性的基础就是数据。

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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：

Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder

大数据平台与数据采集

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：

数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)

其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：

我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

1、Apache Flume

Flume 是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。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。

Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

Source

Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

Channel

Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

Sink

Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成。

Flume提供SDK，可以支持用户定制开发：

Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume 客户端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。

同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

2、Fluentd

Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

Fluentd的部署和Flume非常相似：

Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：

Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

Input

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

Buffer

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。

Output

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

Fluentd的配置非常方便，如下图：

Fluentd的技术栈如下图：

FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。

3、Logstash

Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。

Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。

几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。

4、Chukwa

官网：https://chukwa.apache.org/

Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，他用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次 github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa的部署架构如下：

Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

5、Scribe

代码托管：https://github/facebookarchive/scribe

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

6、Splunk Forwarder

以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。

Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

Indexer负责数据的存储和索引 Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer

Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发 Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的 Farwarder上。

总结

我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。

Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

国内大数据服务企业主力阵营：

1、TakingData

TakingData以SmartDP为核心的数据智能应用生态为企业赋能，帮助企业逐步实现以数据为驱动力的数字化转型。

2、友盟+

友盟+基于全域数据、数据技术和商业场景，构建以7亿消费者为核心，覆盖数据化运营、数据营销、新零售数据服务、金融及手机解决方案的数据智能服务体系，驱动业务持续增长。

3、精准科技

精准科技是一家以用户画像为特色的大数据技术公司，致力于推动大数据在营销场景中的使用，业务主要涵盖汽车、金融、房产三大领域。

4、浪潮

浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。

5、腾讯

腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

6、 探码科技

探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

7、中兴通讯

中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。

8、神州融

神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。

9、中科曙光

中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。

10、华胜天成

华胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。

11、神州数码

“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。

12、用友

用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。

13、东软

东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。

14、金蝶

金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。

15、宝德

宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。

16、启明星辰

大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。

17、拓尔思

拓尔思通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。

18、荣之联

零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。

19、中科金财

中科金财作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。

20、美亚柏科

美亚柏科专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。

21、赛思信安

国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统，适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。

22、华宇软件

华宇软件作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件，同时也是公安领域大数据的上市公司。

23、天玑科技

天玑科技的数据中心运维管理服务，为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。

24、东方国信

东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案，收购北科亿力和科瑞明，有效拓展了工业和金融大数据领域。

25、华三

华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构，减轻网络管理和维护量，为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。

26、海康威视

海康威视基于英特尔Hadoop发行版，并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术，打造出了视频智能云计算方案。

27、高德

高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作，特别是在数据共享方面，高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系，

28、四维图新

作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商，现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。

29、海捷科技

专注于商业智能领域(BI)、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面，为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。

30、北京信合运通

信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。

31、海云数据

海云数据专注于从事数据可视化，可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。

32、九次方金融数据

九次方金融数据在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断，持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。

33、永洪科技

永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据，Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利，涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。

34、集奥聚合

集奥聚合作为大数据服务提供商，其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用，为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。

35、华院数云

华院数云以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式，目前专注于电商领域，为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。

36、杭州诚道科技

杭州诚道科技致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力，其借助英特尔Hadoop分发版，已解决了大数据的采集和处理问题。

37、勒卡斯

勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司，主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。

38、北京阿尔泰科技

北京阿尔泰科技专业数据采集系统的制造商。

39、智拓通达

智拓通达主要做中国主流社交平台的“大数据”分析，通过整合各大社交平台的用户数据、行为数据和 UGC 内容，为企业和个人用户提供定制化服务。

40、国双科技

国双科技数据中心拥有基于OLAP技术的强大交互式数据挖掘平台，可提供不同深度的分析报告，满足不同视角的数据挖掘和分析需求。

41、时云医疗科技

时云医疗科技今日发布了医疗领域的大数据“未病”预警云服务“康诺云”，有针对个人健康管理而设计的云律血压节律仪、云悦体质分析仪和云动智能健康监测腕表3款智能硬件。

42、百分点

百分点主要为电子商务企业提供站内流量转化和商业智能分析的整体优化解决方案，旗下有推荐引擎技术平台以及跨网站消费偏好平台。产品主要有BRE和BAE。

43、精硕科技

精硕科技是国内少有的第三方数字营销监测和调研机构，专注于为广告主提供全流程的网络广告效果监测、分析评估、媒介优化咨询和技术解决方案等服务。

44、神策数据

神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿，业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表的十多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。

45、百度

百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

46、阿里巴巴

阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

47、华为华为云服务

整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。

48、同盾科技

同盾科技将人工智能与业务场景深度结合，为银行、保险、汽车金融、非银行信贷、基金理财、三方支付、航旅、电商、O2O、游戏、社交平台等十余个行业客户提供高效智能的风控、反欺诈及营销分析服务。

49、国双科技

国双科技是中国的企业级大数据和人工智能解决方案提供商。

50、智慧足迹

智慧足迹是由中国联通和西班牙电信合资成立的专业大数据公司，依托中国联通的数据能力，提供位置信息洞察及相关大数据业务。

对于大数据的理解

大多人还停留在很大的数据这一概念上

其实不然

大数据指的是存在于网络上的海量的信息碎片

通过类似云速数据挖掘这种先进的技术将其采集、整合、

从而发现隐藏于其中的关联信息

下面通过三个核心来解读什么是大数据信息采集

一、大数据营销是将所有营销行为和销售行为数据化

将这些可挖掘、整理的数据作为营销活动的核心部分

贴合需求打造符合市场及消费需求的商业模式、

二、大数据信息采集实现线上线下结合的网络营销时代

线上的营销活动不受时间空间限制

将线上数据与传统模式结合起来

打通数据库实现技术共享

将是未来营销工作的首要重点

三、大数据信息采集实现企业高效转化

大数据营销的核心意在大规模的个性化互动

指的是有针对性的传播内容

更加人性化的服务

而实现这以核心的基础就是大数据信息采集

随着大数据应用落地的加快，不管是企业管理层，还是普通业务层，都希望通过大数据助力企业管理、业务发展以及优化工作流程。从认知阶段到应用阶段，大数据的发展速度是有目共睹的，大数据的发展对各个行业的数据分析也都显露出非常显著的帮助作用。同样，大数据的商业价值也是有目共睹的，可以说各行各业都已经在朝着数据化发展。目前，国内很多企业对于大数据所能够提供的各种效益和功能，都在不断的摸索和开创中。那么，使用大数据发展业务的方法到底有哪些呢？

一、建立数据化管理平台

很多中小型企业都认为，大数据是大企业的专属资本。面对海量的数据，似乎只有这些大型公司才有能力进行数据采集，只有大企业有足够的资金采购信息化服务，聘请大数据科学家做数据分析。但实际上，小企业也有大数据。所谓“麻雀虽小，五脏俱全”，任何一家企业都有自己的数据，比如企业内部管理中的采购数据，产品数据、文件数据；业务层的客户数据、互动数据、物流数据等。只是在当下，中小企业主的数据意识薄弱，往往都会忽视“数据”，也不知道如何去利用。

数据是一座金矿，但需要依赖好的工具才能将金子提炼出来。怎么采集大数据，怎么管理，怎么建模和分析，怎么去应用，都需要有别于传统数据处理技术的全新的大数据管理平台。

大数据时代，技术替代了人力和组织，数据替代了问卷和经验。要想将企业管理各数据信息综合到一个平台，必须要有一个强有力的大数据管理系统。但是在现如今的大环境下，要搭建一个大数据平台并不是一件容易的事，特别是对一直都在传统行业中摸索、对IT技术了解甚微的传统中小企业来说，更是十分困难。

所以作为中小型企业，完全不必考虑自己建设一套管理系统，从精力经验、成本、能力上来说中小企业都不适合。中小企业要做的是，选择一家靠谱的第三方数据服务商，建立适合自己的数据管理和应用平台，包含数据的采集、存储、数据库架构、分析模块、API出口等。

比如深圳市八度云计算开发的数企BDSaaS企业数据化管理平台，能够助力企业打破企业数据孤岛，使得企业各数据互相串通，同步到系统，实现数据共享。颠覆传统的、线性的、自上而下的决策模型，使企业管理工作从有章可循到有“据”可循。借助于数据化管理平台全面进入企业供应链、生产、物流、订单、库存、网站和店内运营等各个环节，并且将可用数据信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式，实现高效营销决策，提高企业的价值效益。

二、对客户进行了解

有了平台之后，企业应该将所有精力投入到客户的开发上。

开发客户的首要，是了解你的客户。利用大数据平台，从海量的客户中，定位潜在客户，筛选出目标客户，最终达成交易。

如何才能从海量的客户中挖掘出你的目标客户呢？在过去看来，这是不可能做到的。但在大数据时代，一切皆有可能。

移动互联网时代，我们每天都会在网上留下上网痕迹。比如我在搜索引擎点输入了什么样的关键词，点开了什么网页；在电商平台的某一个店铺里的某一件商品页面停留了多久；把何种价位的产品加入到了购物车；在社交平台浏览了多久，都会成为数据商攫取我们身份信息的依据。

我们的每一个网络记录都给数据商提供了资源，留下了我们自己的身份印记。商家通过对我们的信息进行采集分析，能够精准的判断出我们的购买需求及偏好，有针对性的推销自己的产品，成功定位客户。

简单举例来说，使用微信的人基本上都收到过微信朋友圈的广告，这些广告不是“广撒网”式的投放。比如我最近收到的当地的一家高端定制服装朋友圈广告，这条广告是在大数据技术的基础上综合捕捉了用户的地域、年龄、性别、收入及消费能力等信息，这也就是常被提及的用户画像或用户标签库。并通过大数据分析当地消费者的消费偏好及喜欢的设计样式，利用大数据定位精准客户，不仅能够为客户提供优质的体验，而且降低了广告支出的成本，提高了门店营业额。

三、优化工作流程

在大数据时代，数据为企业的管理层及业务层带来了极大的便捷。当公司员工充分对数据进行利用的时候，公司的销售业绩和员工的工作效率都会有明显的提高。

对于业务员来说，通过大数据对于客户需求的收集、整理和分析汇总，能够将公司的目标客户进行准确和快速的寻找，这样能够迅速创造业务员与客户之间的沟通机会，提高业务成交率。并且由此可以获知用户的情感、需求和兴趣，以便能够更好的为客户进行服务。

对管理层来说，可以通过大数据技术平台及时了解客户信息，实时掌握企业的业绩。此外，管理层可以通过大数据系统来对工作的流程进行优化，制定合理的流程规划，确保员工工作的高效和针对性。

过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，进一步挖掘市场机会和细分市场，大大优化工作流程，提高工作的效率。

总结：

大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产，任何一家企业都应该重视数据统治和数据管理。

数据分析不仅本身能帮企业降低成本，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制。比如改善产品和决策流程，找到自己的目标客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程。

尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

（3）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做的很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

互联网时代，最明显的一个特征就是绝大多数信息都是以数据的形式进行记录，可以说数据就是信息的载体，也是知识的来源。数据体量呈现出爆发式增长，人们在笑谈大数据时代“你的信息只值五毛钱”的时候，不得不重新认真思考它的价值。

大数据有没有价值，在于是否应用得当

随着国家将大数据战略提升到国家战略高度，将大数据视为经济发展和转型的重要科技依据，越来越多的企业组织已将数据视为重要资产，着手开展数字化转型的系列举措，以期全面提升客户体验，推动经济增长。

无疑，大数据时代，数据资产已成为一个企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会毫无价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是企业现在面临的难点。

用友云分析服务针对企业数据分析的关键技术及应用场景等推出了《分析云技术白皮书》，助力企业走出数据分析的盲区，实现数据化管理与运营。用友云分析服务支持将多个不同的数据源汇总到数据共享中心的大数据平台。通过内置的用友DI数据集成平台将企业各业务系统的数据进行采集，再加载到用友云分析服务的大数据平台。经过元数据管理系统的比对、校验、转换得到一致的数据。从而进行数据整合，根据不同的需求，提供差异化服务。

应用越广泛，受到的安全挑战越大

大数据技术，悄然渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素并发挥着重要作用。然而，大数据技术使得产率提高和改变生活方式的同时，随之而来的安全挑战也日益显现。

例如，政务大数据覆盖行业范围广泛、数据结构多样、关联关系复杂，而且涉及大量个人隐私数据、国家敏感数据等重要数据。因此在开展政务大数据应用的同时，数据和平台安全尤为重要。

值得一提的是，3月25日，华为云数据库安全服务正式上线，以期打造高效云上数据防护体系。华为云数据库安全服务，通过三步走的数据库安全防护设计，保障数据系统安全。第一步：定位敏感数据在数据库中所处的位置，通过构建安全策略来提早防护。第二步：通过定义基于多维度的策略，阻止应用直接访问数据、利用操作系统和第三方应用程序漏洞的攻击。第三步：一旦发现入侵行为，采取必要措施进行封堵，以回溯和确认攻击源头，还原恶意行为的蛛丝马迹，从而进行管理措施。

大数据与人工智能携手发展

大数据与人工智能相互依托，有着紧密的联系。巨大的数据量为人工智能提供了发展空间。从早期的支持向量机、决策树，到近期的人工智能神经网络，数据越多越有助于人工智能的发展。同时，大数据也需要更新的模式来处理它，通过这个过程发现更多隐含规律。

在当下，在未来，或许人们已经不能忽略“大数据与人工智能”这两个重要的技术协同运用所带来的具大效应。人心齐，泰山移。独脚难行，孤掌难鸣。在互联网时代，一味地竞争已经没有未来。只有携手共求发展，或许才能创造出一个大国品牌。

（文/红薯）

做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

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