數據采集技術的方法有哪些?
1、離線采集：
工具：ETL；
在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據采集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和加載(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規範化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時采集：
工具：Flume/Kafka；
實時采集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網絡監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 服務器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據采集會成為Kafka的消費者，就像壹個水壩壹般將上遊源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據采集和傳輸需求
3、互聯網采集：
工具：Crawler, DPI等；
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，是壹種按照壹定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集。
除了網絡中包含的內容之外，對於網絡流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據采集方法
對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統接口等相關方式采集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據采集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。
數據的采集是挖掘數據價值的第壹步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平臺，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動~