在這個數字化的世界中，每分鐘都在生成大量數據。而數據對于新時代的企業而言則成為其發展必要因素。如今，企業生產的數據量正以每年40％至60％的速度增長。而如何有效的解決數據采集、數據分析的整個環節鏈成了每個企業管理者首要的解決難題。

下文將為大家講述企業在數據采集、數據分析過程中遇到的7大難點！

數據采集

數據的需求調研

明確數據采集過程中需求也就是確定了我們采集的場景和所需采集的字段，這樣既簡化了采集工作的復雜程度又節省了采集的工作量！

數據的清洗

數據清洗– 對采集的數據進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數據一致性。缺少這一步我們將加大數據采集存儲的空間同時也降低了數據的有效價值！

數據合并

數據合并-將清洗后的數據源按照統一規范的的格式展示出來。缺少這一步將導致將數據存儲過程中格式錯落無章，不便于分析人員使用！

任務調度

任務調度是數據采集系統的重要組成部分-能夠設置每個爬蟲程序的定時啟動、停止時間還可查看抓取的信息記錄等。缺乏任務調度環節將直接影響其時效性能。

搜索引擎系統

搜索引擎系統能夠通過組合條件+關鍵字查詢采集數據庫中的數據，不論采集數量有多大一個好的搜索引擎系統將幫助分析人員最快時間檢索到想要使用的數據，縮短數據分析的時間，提高整體工作效率!

數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助企業作出商業判斷，以便采取適當行動，幫助企業贏得商機。

數據可視化展示

數據可視化主要是利用圖形、圖像處理 、計算機視覺 以及用戶界面，通立體圖形或者動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。可視化展示使得數據分析出來的結果能被更多的人清晰直觀的分辨出來，加強用戶體驗性！

總結

數據采集與數據分析本就是專業性很強的事情，如果不是規模特別大的企業無需投入過多的財力與時間去打造屬于自己的數據采集與分析系統。由于專業性不夠最后會導致采集的數據分析的結果不能指引公司做出正確的商業判斷最后得不嘗試。

探碼科技自主研發的DYSON智能采集系統是一個強大的大數據采集，分析和可視化平臺，采用探碼科技自主研發的TMF框架為架構主體，支持開發可操作的智能。用戶將采集的數據通過一系列分析選項發現復雜的連接并探索其數據中的各種關系，包括圖形可視化，全文多面搜索，動態直方圖，交互式地理空間視圖和實時共享的協作工作空間。探碼DYSON智能采集系統可以專業針對互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘。并靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，通過智能數據中心提供存儲與計算，利用網頁應用服務器和開放平臺服務器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平臺服務器居中調節，幫助企業實現大數據的智能化分析，準確挖掘出所需數據。并且已經運用到了金融機構、電商、新聞媒體、旅行行業中。

功能亮點