数据采集效率低，采集精度差，可能存在信息重复或漏采——如何收集大量高质量、及时更新的数据？

数据采集效率低，采集精度差，可能存在信息重复或漏采——如何收集大量高质量、及时更新的数据？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

许多初创企业和中小型公司迫切需要快速开发自己的产品和服务。但是，他们面临着巨大的挑战——如何收集大量高质量、及时更新的数据。而数据的采集又是一个比较麻烦的问题。
在快速发展的互联网时代，对于数据的采集需求一直是越来越突出。然而，随着社交媒体的兴起，传统的面对面的采集方式已无法满足互联网发展的需求。因此，出现了大数据时代。在大数据时代里，人们越来越注重数据的分析和挖掘能力，而数据的采集的需求也变得越来越高。此外，一些大数据分析工具还提供了一些简单的自动化方法，可以帮助用户更加有效地收集数据。
但由于自动化采集方法的普及和便捷，导致了数据采集的效率低下和采集精度低，尤其是在一些关键数据上。而且，很多时候，数据采集还存在信息重复或漏采的问题。

2.基本概念术语说明

1. 数据源：指的是原始数据采集的来源，如用户提交的信息、文本数据、音频视频等。
2. 数据处理平台：将数据源进行加工、清洗、转换后生成用于分析的最终结果的系统。
3. 数据采集引擎：主要负责实时抓取、跟踪和提取数据。
4. 数据存储系统：通常是基于关系数据库或者NoSQL的分布式存储方案，用来存储、检索、分析和展示数据。
5. 批量数据处理：也称为离线数据处理，是指将所有历史数据一次性导入到存储系统中并处理，然后再导出数据。
6. 数据订阅：数据订阅是一种定时任务，它允许数据采集引擎按照设定的时间间隔从数据源获取数据，并保存在数据存储系统中。
7. 数据报告：基于数据存储系统中的数据，可生成统计报表、数据分析图表等形式的报告。
8. 漏采࿱