采集工具 数字经济未来会有哪些关键技术能力,以及数字化转型,

　　采集工具 数字经济未来会有哪些关键技术能力,以及数字化转型,

　　采集工具的选择主要分以下几个步骤：1.分析需求：主要看需求是否真实，是否具有可持续性；2.寻找合适的工具：根据需求找工具，有效识别需求，帮助节省时间；3.寻找合适的模式：实际上工具不管如何更新换代，其逻辑都是不变的：根据需求-分析问题-解决问题；3.寻找合适的方式：对于中小企业，建议选择第三方的模式，如saas或者自建网站。数据量小，内容比较多；对于b2b的商务数据，以自建网站为主。

　　选择工具时应遵循4个原则：

　　1、按需选择；

　　2、一次购买长期使用；

　　3、计划充分，

　　4、设置过程监控。

　　在刚刚结束的2017全球数字经济大会上,据统计,2018年中国数字经济规模将达到2.8万亿,而至于未来5年内每年的增速还会更快;数字经济的体量正在从线下向线上发展,线上线下互相融合,将是数字经济未来的主要趋势,对于数字经济未来会有哪些关键技术能力,以及数字化转型,本文将一一为您解答：上图就是目前线上大数据技术的普遍应用,而对于大数据领域各大企业的培训机构也是琳琅满目,接下来我将从大数据方向的角度来讲讲选择大数据开发团队及对接。

　　大数据方向首先以神策数据举例,据他们的介绍,大数据产品分为如下五个：1.基础统计层面的组件hive、spark、hbase等数据仓库解决方案,可以使用hive或者spark实现；2.应用层面的组件redis、zookeeper、kafka等,可以实现。数据到服务器层面的通路可以在zookeeper实现,也可以自己实现,但是这个技术成本比较高；3.数据输入以及输出层面的组件hive、spark。

　　用于数据模型建立,数据字典存储；4.数据存储层面的组件hdfs,数据存储的任务可以自己实现,单机hdfs也可以自己实现；5.数据分析层面的组件spark。用于海量数据分析。对于大数据公司选择大数据开发团队或对接方式，最主要的原则是按需选择。除去上面介绍的技术包,还有很多的条件,例如业务场景需求,数据分析量等,应因人而异,根据实际需求去选择。

　　对于选择上述哪些技术，要根据自己的实际情况而定，切忌一上来就直接使用大数据开发技术包。大数据开发技术包是针对大数据开发团队的,对于一些小公司而言,大数据开发团队和对接人是大于团队和对接人的,此时如果上来就用上面这些技术包去开发大数据产品，那么有可能直接就让你懵逼了,很难找到自己的切入点,在找工作或者对接公司时候,你也找不到成功的方向。大数据体量庞大,对于技术人员一个人是无法应对的,所以建议选择有开发团队的大数据开发技术包。