泛微信息采集智能机器人——千里聆，通过RPA+AI两大系统引擎能力，构建了采集提炼一体化的信息采集智能机器人平台；打造了丰富的专项场景应用，满足组织中各类角色和部门信息采集需求。

随着数字化转型的推进，各行各业的大量线下场景转移到线上，从而促进了各种数据的爆发式生产，进一步加快了海量数字资产的形成，比如招标数据、政策数据、竞品数据、舆情数据等等。

在信息海洋中，如何高效且有效地获取数据 ？发现业务缺陷和进步空间，从而制定优化和改进的措施，循环驱动业务前行，实现降本增效的效果？

组织常见的信息采集需求场景：

组织里各类角色和部门的工作中，需要大量的价值数据来支撑，需要定时监控各类网站更新情况。通过关键词的设定及智能算法，筛选出有价值的信息。

1、招投标信息采集

市场和销售人员常常面临线索挖掘难，手动查找客户关键信息费时费力等问题，如何快速查找有效线索？

2、政策法规信息采集

国家行业政策瞬息万变，安排专人搜集信息费时费力还找不全；如何快速知晓相关政策，从而通过宏观政策调整企业决策？

3、商品价格信息采集

企业面对供应商报出的产品价格无法判断真假高低时，能否通过机器人自动抓取互联网同类产品的价格信息给采购审批做参考？

4、 竞品信息采集

竞争无处不在，友商新品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何瞬间知晓并有效跟踪以及制定应对决策？

5、企业舆情采集

互联网自媒体时代，一条负面信息可能引发公司陷入舆论危机，如何有效从众多信息流中自动抓取公司舆情并有效监测应对？

千里聆-信息采集智能机器人解决方案：

互联网数字资产是庞大的信息资源矿，RPA能够协助组织便捷、自动化采集数据，AI能够为您提炼出有价值数据。

泛微千里聆通过RPA + AI 两大系统引擎能力，构建了 “采”+“炼” 一体化的信息采集智能机器人平台；并且打造了丰富的专项场景应用，来满足组织中各类角色和部门信息采集需求。

能够7*24小时模拟人自动完成访问目标网站、抓取网页数据、收取邮件内容、填写上报数据等工作。

泛微千里聆能实时获取需要的有效信息数据，并及时推送到手机上，不错过任何重要信息，不用再在信息海洋中耗时耗力地去找信息。

一、千里聆的目标

泛微千里聆为组织中的市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等各部门需求，提供专项信息采集解决方案。

泛微千里聆成为您7*24小时不间断工作的信息采集数字化员工，助您随时随地可以获知：

· 某种原材料商品的全网最低采购价信息；

· 有匹配您单位业务的招标信息；

· 政府发布了对您行业支撑的新政策；

· 您的主要供应商发生了股东变更等；

· 竞争对手刚发布了新的产品和市场活动等……

让您的工作决策更加高效精准，让您的组织运行更加的智慧灵敏！

二、千里聆平台架构

泛微千里聆的前端具备适配各类网页端、移动APP、桌面软件及API的自动化操作能力；

中端实现覆盖了大量的应用场景可直接选用；

后台配备了强大的机器人设计器和执行器，来确保不同采集需求的实现落地，每个岗位、部门都可以根据需求灵活配置部门级解决方案。

三、千里聆技术优势

泛微千里聆平台的四大核心优势助力组织快速获取价值数据的能力：

· 指令库：提供了丰富可扩展的指令，以满足不同业务场景的需求变化

· 设计器：提供了可视化的设计器，拖拽式选择指令，完成机器人的定义组装

· 机器人：组装好的机器人按工作场景等分类管理，可分享复用减少维护量

· 执行器：提供了足够灵活的运行规则，确保不间断调度机器人按规则执行。

应用价值：

泛微千里聆，深度全网采集信息，智能化分析提取有效数据，快捷连接各类业务系统，及时推送信息，并且7*24小时无人自主工作，无需人工值守。

要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。

物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。

Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的操作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。

传统信息系统也是大数据的一个数据来源，虽然传统信息系统的数据占比较小，但是由于传统信息系统的数据结构清晰，同时具有较高的可靠性，所以传统信息系统的数据往往也是价值密度最高的。传统信息系统的数据采集往往与业务流程关联紧密，未来行业大数据的价值将随着产业互联网的发展进一步得到体现。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

虽然大数据不再是一个新词，每个人都可以说出两个关于大数据的话，一旦你仔细观察，什么是大数据，大数据来自哪里，如何应用它，我相信很多人目前尚不清楚。

由东北大学，沉阳市政府和战略投资者共同投资的东北大学东网科技有限公司拥有一个计算中心和云计算中心，每秒计算能力为1170 teraflops，云存储空间为30 PB。目前，东旺科技正与沉阳市环境保护局合作，通过大数据技术开展大气环境监测预报。随着对大数据的好奇，记者走访了公司。

得到10％的信息，预测剩余的90％，这是小数据;并掌握90％的信息，预测其余的，这是大数据

在尚未平整的荒野中，矗立着一座具有现代科技感的建筑：深蓝色圆形玻璃幕墙和航空级安全。这种场景类似于美国科幻大片中的场景。

经过一系列的安全检查，记者能够进入东旺科技的超级计算中心和云计算中心。机房内密集布置了一个高度超过2米的黑色橱柜。 “在左侧是超级计算机，右侧是云存储，”东旺科技的员工董伟说。

这与大数据有什么关系？ “超级计算能力和云存储相当于大数据的大脑，这是大数据的必要硬件条件。”东网科技总经理杨宝伟作了个比喻。对于东圃科技每秒1170万亿次浮点运算的计算能力，杨宝伟表示，这是中国目前超级计算机中最好的，而30PB是一个存储容量，相当于64GB智能手机存储的约50万容量。能力之和。

什么是大数据？从互联网上，答案是多种多样的。 “对于某些事情，如果您了解10％的信息，预测剩余的90％，这是小数据，您需要进行抽样然后进行概率分析;并掌握80％ - 90％的信息，预测剩下的10个％ - 20％，是大数据。也就是说，大数据是通过智能分析，预测和预测事物来覆盖某个事物的样本空间。“杨宝伟试图解释他所理解的大数据。最简单的话。

对于大数据，杨宝维被称为“经验主义的复活”。在过去，我们通过观察和经验，在大脑分析之后引导人类活动，例如观察一些天文现象。后来，人类发展到一定阶段后，人脑计算的信息越来越多，却发明了一台计算机来帮助处理信息。当前的超级计算有助于处理更多信息，大数据下的超级计算是通过大量可靠样本提供的经验计算和预测复杂事件。

天气预报是一个直观的例子。人类能够进行天气预报，因为可以在数字世界中使用足够的数据虚拟化事物。因此，对于天气预报，我们将今天的天气数据放入计算机并模拟虚拟世界中的天气变化。也许超级计算机只需10分钟即可预测某个地方3天后的天气状况。

大数据技术包括数据采集 - 传输 - 集中存储 - 再处理 - 重新应用等，其中采集是关键

大数据来自哪里，我们可以通过什么方式获得它？很多人直观地认为数据主要来自互联网。

目前有三种获取数据的渠道：

第一，来自互联网的数据。例如，阿里巴巴的交易数据，百度的查询数据，腾讯的通讯数据，“这些都是外围设备”。

第二，来自政府的数据。这是真正的核心数据。例如经济运行数据，人口数据，地理数据，政府服务数据和公共服务数据。

第三，重新获得原始世界的数据收集。这是因为越来越多的先进技术被用于收集更多数据。这是物联网。我们希望每个对象都是一个传感器，并始终返回数据，而物联网的发展将极大地丰富数据。

然而，大数据的真实核心数据，即政府持有的数据，大多处于“死亡”状态。如何激活它还有待探索。该行业的许多专家都呼吁政府开放一些不敏感的数据和影响

大数据采集有以下几种方式：

一，如果数量较少的话，可以自己浏览，利用简单地文档工具来进行采集；

二，是大量采集，这样很显然手动是无法满足需求的，所以一般使用工具来进行采集，工具的话，目前有以下几种：

1.使用python爬虫进行采集，或者是JAVA语言来进行编程采集，但是这就需要有专业的知识作为支撑，适合专业的数据挖掘师，可采集比较男的网站或者app数据。

2.使用市场已有的数据采集工具，现在市场上的数据采集工具也都很成熟了，大部分网络上的数据还是可以采集的，一般都是可视化操作，简单易学，难一些的网站可能需要配置规则，市场上现在比较实用的数据采集工具有：前嗅ForeSpider，火车头，八爪鱼等，我们公司也许需求，用的就是前嗅ForeSpider，因为他的功能更全一些，基本上网页上的数据都可以采集，不像一些采集软件，只能采集简单地，难一点的就需要花钱或者根本无法采集。

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：（如果对大数据生命周期认识不够清晰，可参考还不懂什么是大数据？大数据的生命周期告白）

数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)

大数据生命周期

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。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：

1、离线采集：

工具：ETL；

在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

2、实时采集：

工具：Flume/Kafka；

实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，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。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，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、互联网采集：

工具：Crawler, DPI等；

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。

爬虫

除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

4、其他数据采集方法

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，都做得很好。

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。

大数据在“体育数据”应用中实际上是有其自身数据结构性特征的。“体育大数据”不是一个泛泛的概念。

1-体育大数据

2-运动大数据

3-互联网体育大数据

这是最基本的“体育大数据”构成应用。现实中没有一个自说自话做“体育大数据”的，有认知与实践的能力，结构性区别“体育大数据”应用和设计三个基本大数据应用辨识，更不要说采集相关的“体育大数据”。

我最近在实现一个可视化数据采集平台，或许对你有帮助，https://github.com/zhaoyachao/zdh_web

我认为数据的采集有两种方式。

第一种就是我们日常上网产生的大量的流量数据。这些数据都是公司进行管理的，我们一般是见不着的。

第二个方式就是经过有目的的去爬取网站上的数据。在这个方面，我建议您可以在网上学习一下网站爬虫的知识。

这就是我对这个问题的看法。回答了不多，技术还得去学习，希望能帮助到您。

有帮助的话，关注支持一下哟

感谢坚持关注的朋友~

世界很大，幸好有你~

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聚焦最新科技咨讯，探寻未来智能领域，我是Mario女陶。

互联网上呈现的内容都是数据信息，所以互联网数据采集又称为信息采集。做数据采集一般用爬虫，但要避开屏蔽，一般衡量数据采集用的指标是信息容量、采集频率。

如果自己要做数据采集需要耗费大量的服务器，还有数据清洗处理，可以直接调用网上现成的免费的接口平台。