分析当前三种数据采集方法的优缺点

　　随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.

　　许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和*敏*感*词*. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.

　　当前数据采集面临的挑战如下

　　1. 各种数据源

　　2. 数据量大，更新快

　　3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？

　　4. 如何避免重复数据

　　5. 如何确保数据质量.

　　今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.

　　

　　3. 软件界面对接方法

　　实现过程如下:

　　1）协调来自多个软件供应商的工程师

　　2）确定计划和代码

　　3）编码后，进入测试和调试阶段

　　4）交付和使用

　　接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.

　　

　　接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.

　　

　　2. 打开数据库方法

　　通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.

　　两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:

　　1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.

　　select * fromDATABASE1.dbo.table1

　　2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要*敏*感*词*服务器配置才能访问数据库.

　　

　　不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.

　　开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；

　　开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.

　　

　　（要点）

　　1. 直接采集基础数据

　　通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.

　　实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.

　　基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:

　　1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；

　　2）实时数据采集；

　　3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；

　　4）自动建立数据之间的关联；

　　5）配置简单，实施周期短；

　　6）支持历史数据的自动导入.

　　

　　目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实*敏*感*词*钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.

　　在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.

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