中科
一、概念
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。
大数据建设划分为四个阶段：1、大数据存储，2、大数据处理，3、大数据分析，4、大数据可视化。数据是无价的，分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。
二、技术原理
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。
数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。团队采用的数据挖掘工具：Python。Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python容易上手，易于使用，并进行极其复杂的亲和度分析。
三、技术特点
1、智能预警监控所有突发情况
拥有安全可靠、简洁高效、架构归一的存储软件栈和稳定、安全、可靠的全栈硬件能力，持续不断技术研发及创新突破，满足不同客户需求。任何异常情况的发生，都可以随时通知，效率翻倍。
2、规范化数据管理，让运营更放心
规范化数据管理，提供最适合业务应用的存储和场景化的解决方案，满足以“云、数、智”为技术应用背景的新数据时代下的创新发展与转型升级，让运营更放心安全。
3、拥有大数据能力
Hadoop集群即大数据技术的融合，致力于核心技术和产品的自主创新，拥有大数据能力。
四、应用范围
