企业在数据采集、分析过程中的7大难点！

在这个数字化的世界中，每分钟都在生成大量数据。而数据对于新时代的企业而言则成为其发展必要因素。如今，企业生产的数据量正以每年40％至60％的速度增长。而如何有效的解决数据采集、数据分析的整个环节链成了每个企业管理者首要的解决难题。

下文将为大家讲述企业在数据采集、数据分析过程中遇到的7大难点！

数据采集

数据的需求调研

明确数据采集过程中需求也就是确定了我们采集的场景和所需采集的字段，这样既简化了采集工作的复杂程度又节省了采集的工作量！

数据的清洗

数据清洗– 对采集的数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。缺少这一步我们将加大数据采集存储的空间同时也降低了数据的有效价值！

数据合并

数据合并-将清洗后的数据源按照统一规范的的格式展示出来。缺少这一步将导致将数据存储过程中格式错落无章，不便于分析人员使用！

任务调度

任务调度是数据采集系统的重要组成部分-能够设置每个爬虫程序的定时启动、停止时间还可查看抓取的信息记录等。缺乏任务调度环节将直接影响其时效性能。

搜索引擎系统

搜索引擎系统能够通过组合条件+关键字查询采集数据库中的数据，不论采集数量有多大一个好的搜索引擎系统将帮助分析人员最快时间检索到想要使用的数据，缩短数据分析的时间，提高整体工作效率!

数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助企业作出商业判断，以便采取适当行动，帮助企业赢得商机。

数据可视化展示

数据可视化主要是利用图形、 图像处理 、 计算机视觉 以及用户界面，通立体图形或者动画的显示，对数据加以可视化解释。可视化展示使得数据分析出来的结果能被更多的人清晰直观的分辨出来，加强用户体验性！

总结

数据采集与数据分析本就是专业性很强的事情，如果不是规模特别大的企业无需投入过多的财力与时间去打造属于自己的数据采集与分析系统。由于专业性不够最后会导致采集的数据分析的结果不能指引公司做出正确的商业判断最后得不尝试。

探码科技自主研发的 DYSON智能采集系统是一个强大的大数据采集，分析和可视化平台，采用探码科技自主研发的TMF框架为架构主体，支持开发可操作的智能。用户将采集的数据通过一系列分析选项发现复杂的连接并探索其数据中的各种关系，包括图形可视化，全文多面搜索，动态直方图，交互式地理空间视图和实时共享的协作工作空间。探码DYSON智能采集系统可以专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。并灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，通过智能数据中心提供存储与计算，利用网页应用服务器和开放平台服务器进行大数据存储、管理以及挖掘服务，平台服务器居中调节，帮助企业实现大数据的智能化分析，准确挖掘出所需数据。并且已经运用到了 金融机构、 电商、 新闻媒体、 旅行行业中。

功能亮点