导读：在临床路径电子化过程中，提出基于临床数据的采集与预处理方法，为临床路径的优化与构建奠定基础。从临床数据利用角度，开展临床数据采集以及为保证数据质量如何进行数据预处理工作。从数据采集过程中的结构规范、术语规范、数据采集、核查与预处理过程的要素等关键问题提出了处理办法。海量的临床数据为基于临床需求的数据挖掘和数据采集奠定了坚实的基础，也使基于临床数据挖掘方法构建基于循证医学的临床路径成为可能。

随着各级医院信息化建设的迅猛发展，以纸质表单为主要形式的临床路径管理方式已不能满足数字化管理的要求，临床路径的电子化势在必行。临床路径电子化并不是简单的用电子表单代替纸媒表格，需要与各个临床业务系统在业务层面作交换，在临床决策与多学科协作方面必定要提供足够的支持。

海量临床数据为开展基于循证的临床路径的实施成为可能。依托于大量的临床证据，做到真正的循证医学，避免了在制定与优化临床路径模板时的随意性。从临床数据利用角度阐述如何开展临床数据采集以及为保证数据质量如何进行数据预处理工作。

临床数据采集

数据采集是影响临床研究质量的关键环节之一，临床数据的采集工具电子数据采集系统（electronic data capture，EDC）随着医疗信息化的快速发展目前已经普遍使用。通过EDC实现数据采集具有节约时间和人力物力、提高效率、保证质量和可靠性等优势。临床数据的采集包括标准规范的选择和临床数据的选择。

标准规范为解决异源异构数据融合的问题，临床数据的多项标准规范应运而生，其中临床数据交换标准协会（Clinical Data Interchange Standards Consortium，CDISC）数据标准涵盖临床试验全流程，并广泛使用和采纳，临床试验的效率和质量也相应提升。CDISC数据标准包括结构规范和术语规范。

结构规范在数据组织形式中，有两种不同的结构：水平型数据结构和垂直型数据结构。从数据库设计范式角度看，垂直录入才是应该采用的数据录入模式，会更符合数据直接导入的需求。

术语规范术语规范是临床数据采集与利用的基础，临床术语的应用是临床信息从采集到管理利用的保证数据完整性与规范性的重要环节。目前，临床试验广泛采用的《系统化临床医学术语集》已广泛应用于医疗信息系统中。而中医的临床术语集还在发展、完善阶段，已有专家分析中医临床常用术语质量的基本要求及中医临床常用术语在完整性、规范性、概念关系等方面的常见问题，提出利用本体技术建立中医临床常用术语本体，并总结中医临床常用术语本体构建的关键技术环节。

支持临床路径电子化的数据采集基于循证的临床路径的制定与优化至少包括以下内容：诊断依据、治疗方案、标准住院日、变异依据、纳入/排除标准。而这些数据包含于以电子病历为核心的电子病历中，临床数据的数据来源及采集要点见表1。

表1 临床数据来源及采集要点

注：CPOE:计算机化医生医嘱录入系统, computerized physician order entry; RIS: 放射科管理信息系统, Radiology Information System; PACS: 影像归档和通信系统, Picture archiving and communication system; LIS,实验室信息系统, Laboratorial information system.

数据核查与预处理

数据质量核查真实、准确、完整和可靠是保证临床试验数据质量的基本原则。数据核查包括以下内容：违背方案核查、时间窗核查、逻辑核查、阈值范围核查、一致性核查、数据完整性核查等。数据核查后产生的质疑需要反馈给临床监查员或研究者。研究者对质疑做出回答后，数据管理员根据返回质疑答复对数据进行修改。

数据预处理数据预处理的过程包括缺失值处理和与数据标准化两个过程。

缺失值处理主要效应指标（有效性和安全性）原则上不应存在缺失值，应尽量避免非随机缺失。一般而言，若能判断数据缺失由完全随机缺失、随机缺失（MAR）造成的，可以采用末次观测值结转、基线观测值结转、均值填补、回归填补、多重填补等多种不同的方法。若是随机缺失或缺失值占的比例不超过5%，则可以不填补。还应简单说明一下不同填补方法的适应情况。需要说明的是，遵循保守原则的缺失数据处理措施更有利于控制潜在偏倚。

数据标准化 数据标准化过程就是把临床实践中收集的数据与标准字典中的词目进行匹配的过程。当出现的词目不能直接与字典相匹配时可以进行人工编码，对于医学编码员也无法确认的词目，可通过多方沟通以获得确切的编码。

面对临床路径电子化推广中建模与优化的难题，基于循证的临床路径构建已经成为临床路径研制与推广的重要研究方向。临床数据凝聚了临床经验与科技创新活动的成果，是传播卫生科学技术知识的重要载体，也是国家宝贵的知识财富，临床数据的分析挖掘是实施循证医学研究方法、总结临床诊疗规律、转化隐性的临床诊疗经验为可共享的显性知识的必要途径。只有通过规范的数据采集与预处理方法，才能保证海量的临床数据为基于临床需求的数据挖掘的可行性，也使基于临床数据挖掘方法构建基于循证医学的临床路径成为可能。

文章来源：《中国数字医学》杂志2018年第02期，作者及单位：王斌 陈迪 曹馨宇 周洪伟 史华新 张妮楠 谢琪，中国中医科学院中医临床基础医学研究所 中国中医科学院广安门医院医保办 中国中医科学院中医药数据中心。

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近日在澳大利亚昆士兰，波音全资子公司Insitu成功完成了亚马逊数据传输设备AWS Snowball Edge在扫描鹰无人机上的部署测试。

根据亚马逊AWS(Amazon Web Services)官方介绍，Snowball Edge 是一台容量为100TB 的数据传输设备，具有板载存储与计算功能。Snowball Edge 使用标准存储接口连接用户现有的应用程序和基础设施，可以简化数据传输过程并尽可能减少设置与集成工作。

Snowball Edge/图 来源亚马逊AWS

Insitu自主研发的INEXA 云平台、“扫描鹰”无人机、以及AWS通力配合，进行了TB量级遥感数据的收集、处理和转移工作。在这次成功的试验部署中，没有互联网连接，扫描鹰与AWS Snowball Edge相连，预先配置了Insite的专有、高性能的三维重建算法，用来生成一个高密度、精确的、三维远程基础设施模型。在被隔离的试验区，数据在被获取的几小时内成功被预处理，且保证了完整性。之后，工作人员能够立即将数据移动到在AWS区域运行的客户的inexa云帐户，以便进行更深入的分析和数据存储。

“远程现场检查和数据管理面临的最大挑战之一是‘远程’这个词。”Insitu公司首席增长官乔恩·达穆什(Jon Damush)说，“在我们的概念中，远程意味着很少或根本没有互联网连接。这类工作的规模意味着我们需要与一家能够帮助我们找到前进道路的公司合作，AWS就是答案。通过将INEXA 云和AWS Snowball Edge相结合，我们的客户可以加载TB级数据，现场处理数据，预先检查和验证结果，将其发送到inexa云，并通过不断的分析来改进数据。”

据悉，Insite的INEXA 云平台提供安全、集成和可扩展的服务、工具和应用程序接口(API)，可以将数据呈现给不断增长的应用程序。这些应用能处理各种数据类型，包括图像、白天和夜间视频、多和高光谱图像，以及激光探测与测量。数据还可以应用到越来越多的算法中，算法可以提取精确信息，如三维数字表面模型(DSMS)、体积评估、自动目标检测和分类、植被变化检测、机器学习和深度学习。这样就可以迅速作出明智的决定，特别是在采矿、石油和天然气、能源、水和其他重要的大型基础设施管理行业。

前言：个人数据采集经验总结，也许在审计过程中会遇到很多数据无法采集到AO审计软件的情况，就目前来说，随着各类业务软件、财务软件的不断更新，在数据采集上，AO已经无法满足要求了。当然，作为审计人员，不应该将数据采集作为无法开展工作的借口。只有多学习，多研究数据结构，在了解底层数据库结构的情况下，才能更好的提取所需数据。以下数据采集方法，仅为大家抛砖引玉，更多的是依靠大家多思考、多总结。

审计数据采集中的问题及解决方法

审计信息化给审计工作带来便捷、高效的同时，也带来了一些问题和挑战。审计软件开发已经跟不上财务软件的更新速度。目前市场占有率较大的“用友”“金碟”等财务软件几乎每年更新一次版本，如果数据结构没有调整，对审计数据采集的影响不大，一旦结构调整之后，审计软件没有做出对应的更新，那么“过时”的审计软件难以驾驭更新后的财务软件，尤其是在基层审计机关，没有专业人员，仅依靠自身学习和互联网查询，难以解决其遇到的问题。同时，各种数据库软件的导出方法都有所不同，数据采集操作的方式多种多样，很难掌握。针对类似问题，结合自身数据采集经验，提出以下解决办法。

一、借助互联网。互联网是最好的老师，在采集过程中遇到问题，多向网络请教，根据采集过程中的问题提示，以问题找答案，大部分采集问题都能得到解决。

二、多思考。依靠自身学习的计算机应用技术，对数据进行全方位，多维度的分析，力争找到能够突破的点。

三、多用转换工具。很多数据我们无法直接进行采集，但可以通过在网络上查找转换工具，将数据转换后，以其他格式进行采集。比如oracle数据库，我们并不熟悉，但可以通过使用工具转换为SQL数据库，然后再对数据进行分析采集。

四、多看开发文档。对于没有见过的小众财务软件或者更新后的财务软件，在数据结构有改动或者不熟悉的情况下，多看开发文档，了解后台数据表、结构。再使用“找表”采集或者使用采集模块采集。

五、多向软件公司技术人员请教。在数据采集过程中，向软件公司人员请教问题，是最好的学习途径，不仅对解决问题有帮助，还能让自己学到更多的技术。

数据采集内容

数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础，数据采集的准确与否直接决定了数据分析的价值。

在企业运营过程中，假设企业环境基础不稳定，项目发展的规律在运营期间内没有大的变化，我们可以通过搜集准确的历史数据或可比历史数据，根据以往的发展规律，运用定量预测技术对未来收入和成本加以预测，直接推算出预测的相关数据。当运营环境略有改变时，可以利用定性预测技术对预测结果加以修正。因而，这类项目的数据采集主要是对历史数据的有效采集。

对于新开的发的项目，由于缺乏可比性历史数据，或者市场发展规律不明确或不稳定，我们则先需要通过市场调研甄别影响市场需要求的主要市场因素的变量，根据项目具体情况选择市场调研的途径和方法，进而采集相关的市场数据，形成预测主要市场因素间关系的数据基础。

企业所在的市场不同，影响需求的主要因素不同，数据采集的途径也不同。

1、制定市场研究的具体计划

在市场研究工作中数据采集是最重要的部分，它帮助解决投资与经营中相关的重要数据的确定和决策的改进。然而，数据采集工作是要花费资金的，尽量其带来的益处不言而喻，但是，如果要采集数据，就一定要让这笔费用华的物超所值。为了达到这一目标，需要周密的计划、安排和监控。这样做，不仅从协调计划的方面看是很重要的，而且也确保在预计时间内获得重要的数据，同时也可将成本监控在一定的范围内。

2、明确数据来源

在数据采集前，必须要对数据资料来源进行选择。数据资料按其来源不同，可分为第一首资料和第二手资料。第一手资料指为了一定的目的采集所得的原始资料。采集第一手资料的费用比较高，但资料的价值相当大。这种资料常常来自现场的调查，其准确度高且针对性强。第二手资料是指采集现成的资料，包括互联网上的信息，各种报刊

文献上的资料，还有各类权戚机构发布的统计和研究报告等等，在现代项目研究中，由于互联网应用的普及，获取各种二手资料比起以往变得更加便捷，内容也异常丰富，所以二手资料的采集成为非常重要的调研手段．它有方便、快捷．成本较低的优点。数据分析人员还可以从内部资料中提取第二手资料．也可以利用外部资料间接获取。常见的内部资料往往来自企业的财务报表．比如．资金平衡表、销售统计以及其他报表档案。项目数据分析的起点始于采集第二手资料．但是这样的二手资料必须经过仔细统计、筛选及甄别．以尽可能保证资料的精确、可靠和真实。

3、明确抽样方案及样本容量

在一手数据的采集中，根据项目所属的特定行业及特定市场定位，许多数据可以通过直接采集得到全部样本，尤其对于成本、费用等可控制的要素；然而，对于其他数据的采集，比如说产销硫及其趋势变化数据，其总体范围很广，很难直接获取全部数据。这时我们常采川抽样技术，从拟采集数据的总体中抽取有代表性的部分单位作为样本，对样本进行调查或观察，并根据样本统计城估计总体参数，对所猫投资数据进行顶测

4、明确数据采集方法

数据采集往往采用三种方法：访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性样本而获得数据，强调语言应答。而观察法强调非语言方式，通过调研人员在事件发生时或在过去已发生事件的记录中采集信息 · 与上述两种方法相比，实验法能够有效控制调研环境，在实际项目数据采集中，可根据项目特点、数据采集成本费用预算标准、时间及精度要求，采用不同的方法。

5、问卷设计

为了达到采集数据的目的，采川问卷方式进行调査是近年应用最广的一种调査手段。问卷设计的好坏，在很大程度上取决于调查问卷的回收率和有效率。另外，—张好的调查问卷必须满足后期数据分析的两个基本标准:相关性与准确性。

问卷设计部分包括了对问卷结构、问卷设计原则、问卷的问题格式等问题的讨论与分析。

6、数据处理及分析

原始数据收集回来后，可能出现虚假、差错、冗余等现象，如果简单地把这些数据投 入预测分析，可能会导致错误的分析结论，从而使整个分析工作失去意义。因此，首先要对数据进行整理和加工，才能进行分析研究并得出科学的结论。数据的处理是指运用科学的方法，将调査所得的原始资料按调査目的进行审核、编码、录人及预分析的过程

导语：在全景数据采集过程中，由于VR全景数据是全方位采集，所以经常会遇到大光比的场景。按照单反相机的手动(m档)测光拍摄，经常会出现全景局部曝光不足或曝光过度。那么，这种情况的出现是怎么形成的?又该如何解决这种问题的发生?

面对具有高动态范围的场景时，人类的视觉系统在不同的光量下能自动调整适应，这个效果称为场景适应(locale adaptation)。当我们的注意力从深色阴影跳跃到明亮的高光时，视觉系统会进行快速调整，可以看清楚内容的每一个细节。而相机却不能以完全令人满意的方式来模仿我们视觉系统对亮度的感受，只能忠实记录景物的明暗。全景相机的传感器对于光线的反应是线性的，这意味着它生成的电荷与接收的光线量完全成正比。VR全景数据采集时，明亮的高光和深色的阴影细节会非常突兀地消失。这就是为什么在拍摄高动态范围的场景时，我们拍摄的全景照片成品和眼睛看到的实物相差很远的原因。以黄柏山风景区VR全景普贤殿场景为例，如图1所示;

全景采集数据时最好拍摄2圈场景，以备后期制作。对于被采集数据场景光比范围很大，全景局部曝光不足或曝光过度的现象，后期可以使用包围曝光合成HDR的方法解决。如图2、3、4所示;

如果使用相机2EV，0， -2EV包围曝光后，堂外还是曝光过度。建议先补拍一张2EV，0， -2EV室外环境的全景鱼眼图，如图5所示;

将补拍的一张室外曝光正常细节的全景图通过PS抠图手法与室内曝光正常的鱼眼图进行拼接合成一张正常的全景鱼眼图;最后在用PTGui软件进行拼合大图。如图6、7所示：

通过以上方法就能完美的把全景数据影像曝光过度区域采集全。如图8所示：

黄柏山风景区VR全景案例赏析：http://expoon/9998

前言

IBM大中华区总经理胡世忠曾说：数据构成了智慧地球的三大元素——智能化、互联化和物联化，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来“大数据”这场信息社会的变革。

从上可见，时代的变革是源于对数据的利用，对企业而言，数据也同样是其发展、转型的命脉。在工作中，我的前辈不止一次地强调，数据是公司的资产，而且举足轻重。我们对待数据，一定要严谨，经得起考验，对自己的数据负责，这是一个数据人的基本要求。

数据资源

大数据时代，数据虽然很多，但是也不是随意得来的，需要利用各种渠道和方式获得。不管从哪个角度来说，数据可分为内部数据和外部数据。内部数据是企业在日积月累的经营中得来的，我们应该对这些数据挖掘、收集有价值的东西，形成企业的数据资产。内部数据重在后期的处理和分析上。

下面先说外部数据的获取方式，以及通过Excel操作来获取外部数据。

外部数据获取方式

1、专业网站看数据（某一个行业、某一件产品）2、通过收费渠道买数据（第三方数据平台等）3、通过特殊形式引数据（网站爬虫，统计网站等）4、自身积累数据（时间久、跨度长）

Excel获取外部数据

作为一个数据分析师以及想更进一步成长为数据科学家，熟练操作基本的办公软件以及SQL查询是很重要的。请看下面通过Excel获取外部数据的步骤。

第1步：打开“新建web查询”框。新建Excel工作簿，在打开的工作表中单击“数据”选项卡，然后在“获取外部数据”组中单击“自网站”按钮，如下图。

第2步：输入网址并选择要导入的表格数据。在弹出的“新建web查询”对话框中的“地址”文本框中复制粘贴上述网页的网址，然后单击“转到”，找到网站中的表格数据后单击表格左上角的箭头→，图标变成选中状态的复选框√。如下图。最后单击下方的“导入”按钮。

第3步：选择数据的放置区域。点击导入后，Excel会出现“导入数据”对话框，如下图，选中你想放置的单元格，单击“确定”开始导入。

第4步：美化导入的数据。由于导入的数据多且乱，要调整格式使数据规范，并启用冻结窗格功能方便浏览。如下图。

好了，上面就是通过Excel操作来获取网站上的外部数据，很简单吧，但网站中的数据并非都是以表格的形式呈现，现在大部分是以json格式呈现，Excel不是万能的，而且现在很多网站需要付费才能导数据（上面说过数据就是企业的资产）。

小结

希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。

End.

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。

1787年第一架纺织机的出现，第一次工业革命正式拉开序幕。随着蒸汽驱动机械制造设备的出现，人类进入机械时代。

火车喷出的浓烟在英格兰风景如画的旷野中升起，19世纪末至20世纪初，第二次工业革命将人类带入自动化世界。

从20世纪四五十年代以来，原子能、电子计算机、微电子技术、航天技术等领域取得重大突破，第三次的工业革命到来，世界格局发生重组改变。

现在，工业4.0已经到来，第四次工业革命的目标是工厂智能化，是基于信息融合，大数据、物联网等实现智能制造。

工业4.0离你的企业实务有多远？智能信息化究竟会给你的企业带来什么样的影响？

比如，制造企业在进行数据采集和处理时经常会遇到类似的问题：

数据采集效率低；例如：采购收货采用的是打印送货单的方式收货。数据采集耗时长；例如：从到货点收到数据录入系统耗时长。数据处理不智能；例如：库存不足时系统不会自动预警或者智能性的自动转采购订单。

制造企业只有软硬件完美结合，用智能信息化系统结合智能硬件设备，最终才能实现工厂智能化。

采购入库通过扫描送货单上的二维码或者条形码，采集送货单号后匹配后台的采购订单信息，自动抓取采购单信息进行数量确认收货，保存后实时上传后台。生产领料生产领料时，可实时查看现有库存及库位，通过扫描库位上的二维码或者条形码进行智能领料。生产入库生产完成后，录入物料信息自动带出库位信息，将货物移转到仓库后扫描库位上的二维码或者条形码进行智能入库。销售出货销售出货时，通过扫描库位上的二维码或者条形码进行物料及数量的匹配后，进行智能出库。盘点仓库盘点时，采用PDA的方式扫描库位上的二维码或者条形码进行快速盘点。简易报工扫描制令单上的二维码，自动带出工序讯息后维护数量，轻松完成报工。简便追溯客户发现品质疑问产品，用手机或二维码扫描设备扫码产品二维码，即显示该产品的生产相关信息，如：公司，生产班组、作业员、检验员、出厂日期。

经过信息化管理之后，企业数据实现快速收集以及智能处理。正如正航智能制造解决方案，帮助企业搭建智能管理平台，提升企业生产效率、提高产能、规避错误、放大管理力，通过快速，智能的工作方式帮助企业实现流程的规范化，智能化，最终实现工厂智能化。

|本文由好程序员特训营编辑

|作者：好程序员

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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全球进入互联网特别是移动互联网时代后，一个巨大进步是一切活动包括政治经济文化娱乐等都在往互联网特别是移动互联网这个舞台上转移。所有社会活动、经济金融交易等都在网络上留下了痕迹或者说有迹可循。这相对于过去在网络线下相比较带来的进步是革命性、历史性、颠覆性的。

革命性主要在于通过对人们在网路上留下的印记的采集、挖掘、提炼与分析，可以分析出背后许多经济金融文化甚至政治等有巨大价值的东西。思想支配行动，行动又反映思想。从网路上的留印行动中挖掘分析后就可以基本得出其思想所在，从网络上对一个主体各个方面留痕进行大挖掘、大计算、大分析基本就可以摸清楚预测出来这个主体想要什么，需求何在？这就可以分类施策、细分客户、精准营销。这个商业价值，其实不仅是商业价值包括政治文化价值都是无限的。

我仅从经济学上讲一个例子。此前，马云曾经讲过，大数据、云计算诞生以后，经济或可以进入到计划经济体制里。猛一看，貌似梦想一样，但细细分析似乎也不无道理。计划经济与市场经济都是配置资源的手段。计划经济之所以比市场经济在效率等方面低，弊端多，不在于计划经济体制本身，而在于没有技术等手段与能力来实现计划经济的高效性与准确性。过去往往是拍脑袋搞计划，即使到市场调查，准确性也难以达到。这是问题所在。

目前有了网络，有了网络上的大数据积累，有了云计算，或给计划经济以重新复活的机会，给了计划经济体制优越性以证明的机会。这种可能性不是没有。插上大数据、云计算翅膀的计划经济或比市场经济更加高效，更加精准，对市场的周期性破坏或就此消失。

这就是所说的大数据是一座大金库的原因。不过，这个大金库要充分挖掘与发挥出来的话，一个大前提是要对大数据进行充分的采集、挖掘、整理、甄别、分类、分析等。这个大数据中包括你我他几乎全部在网路上的百姓民众消费者。也就是说，每一个在网络上留下印记即数据的你我她他都是被分析的对象，你留下的几乎所有信息都在被采集挖掘分析的范围之内。这就牵扯到另一个问题：隐私保护问题。

近期，用户在查阅自己的支付宝年度账单时默认勾选“我同意《芝麻服务协议》”这件事引起一阵波澜，蚂蚁金服也回应道歉了。无论处于什么好意，默认勾选“同意”肯定是不合适的。不过，从这件事中的一些争论反应看，确实存在着一些对大数据在采集使用与隐私保护上的较大偏差甚至是糊涂认识。需要以理性的思考予以梳理厘清。

我的认识是，只要你在网路上留下了印记即数据基本上没有隐私可言。即使在没有网络、都是线下交易活动的过去也基本如此。例如:过去你到银行办理存款贷款汇款，你到房管所办理房子登记过户，你到派出所办理户口入户迁移，你办理入学入托上大学等等都要登记家庭、身份证、电话等基本情况与信息。现在在网络上同样如此。只要存在这些情况，你的信息或者隐私已经裸露出来了。除非你生活在大山深处的世外桃源里。

当然，在网络时代个人信息与隐私或者裸露的更加严重而已。这里一个关键问题必须甄别清楚，每一个人在网络积累的大数据不让采集挖掘分析使用是绝对不行的。这不是对大数据金矿的极大浪费吗？关键在于如何使用？关键在于不是不让使用而是使用后一定要为客户的隐私以及普通信息数据保密。保密，是问题的关键所在。

对每一个人数据信息的使用是不可避免的。只要有交易，就一定要使用你的数据。比如，你有贷款信用需求，这个金融交易一定要充分使用你的数据信息的。网络信息如此，线下在银行贷款比如房贷等，对你的个人所有情况、数据信息等几乎是挖地三尺的。关键在于使用以后，不能泄露给第三方，要替交易客户保护好数据信息。所谓的保护隐私数据，主要的问题在这里。

非金融信用业务也有保护数据信息隐私问题。你去一个网站注册、你想使用共享单车都需要注册相关信息数据的。注册这些数据信息以后，你不能说不让网站等挖掘使用你的数据信息，注册时也等于是一种交易，除非你不注册。关键的问题还在于，网站、共享单车等使用客户数据后，一定要对客户保密。

这里面牵扯第三方使用数据如何办的问题。我个人认为，牵扯所有经济体的金融信用数据问题，各大平台包括央行在内都可以共享信用等级数据。目的在于形成一种“有信走遍天下，无信寸步难行”的社会氛围与高压态势，使有信用者得以提倡褒扬，无信用者如过街老鼠人人喊打。全社会形成：信用贵如金子，无信耻辱透顶，这才能形成信用的正向激励机制。

第三方使用其它数据，网站等平台应该通过协议约束征得被采集人的同意。同样，必须有约束条款，第三方也必须给客户数据信息保密。

总之，大数据这座金矿必须充分利用使用与挖掘开采，不能造成这么宝贵的大数据资源闲置浪费，同时，使用以后关键在于要保护好被采集数据者的数据信息以及隐私。