软件系统的数据采集方法有几种 ？哪种最好

一、软件接口方式
各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。
二、开放数据库方式
实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。
两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：
1 如果两个数据库在同一个服务器上，只要用户名设置的没有问题，就可以直接相互访问，需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。
select from DATABASE1dbotable1
2 如果两个系统的数据库不在一个服务器上，建议采用链接服务器的形式处理，或者使用openset和opendatasource的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。
三、基于底层数据交换的数据直接采集方式
101 异构数据采集技术是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。
技术特点如下：
1 无需原软件厂商配合；
2 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；
3 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；
4 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；
5 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；
6 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；
7 配置简单、实施周期短。
基于底层数据交换的数据直接采集方式，摆脱对软件厂商的依赖，不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。
直接从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。

一、软件接口方式
各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。
数据采集方法有哪些
1
、接口对接方式的数据可靠性与价值较高，一般不存在数据重
复的情况；
2
、数据通过接口实时传输，满足数据实时性的要求。
接口对接方式的缺点
1
、开发费用高；
2
、协调各个软件厂商，协调难度大、投入人力大；
3
、扩展性不高，
二、开放数据库方式
实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。
数据采集方法有哪些
1
、开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，
准确性高，实时性也能得到保证，是最直接、便捷的一种方式。
2
、不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要做很多设置才 能生效。
开放数据库方式缺点
但开放数据库方式也需要协调各个软件厂商开放数据库，
难度大；
一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库，
并实时获取数据，
这
对平台性能也是巨大挑战。不过，出于安全性考虑，软件厂商一般不
会开放自己的数据库。
三、基于底层数据交换的数据直接采集方式
通过获取软件系统的底层数据交换、
软件客户端和数据库之间的
网络流量包，基于底层
IO
请求与网络分析等技术，采集目标软件产
生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软
件系统调用。
数据采集方法有哪些
基于底层数据交换的数据直接采集方式，
摆脱对软件厂商的依赖，
不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用 担心系统开发团队解体、
源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。
直接从各式各样的软件系统中开采数据，
源源不断获取精准、
实
时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不
同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高
运营效率、产生经济价值。

hi，
您好。
首先，数据获取分两大类，数据交换购买以及数据采集。
数据采集主要又分两大类：
自产（SDK采集、埋点）
API采集
SDK采集，核心是提供服务，在基于服务顺带采集部分数据。例如MobTech的ShareSDK，初衷是为了解决分享以及授权登录的功能，然后才是采集数据。这里的难点是思维上的转变以及数据获取上的壁垒攻克。
埋点其实和SDK采集类似，当前其实更趋向无埋点。
爬虫，也即是API采集。根据自己数据仓库需要去请求外部的API。例如基站定位查询、IP查询、微博舆情等等。爬虫的学问也挺多，爬虫Robots协议、反爬虫、投毒等等。
个人建议根据最小可行性方案，然后再去考虑是数据采集还是数据交换购买，再以此制定一些方案等。
Thx

数据采集(D A Q)，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量信号，送到上位机中进行分析，处理，数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据釆集工具。
被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间(称采样周期)对同一点数据重复采集。釆集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样，不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态…

标签（空格分隔）： 数据挖掘 数据分析 数据采集

完整的网站数据工作机制包括 数据采集、数据处理和数据报告 三个部分。

数据采集分两层：
1、第一层是通过特定页面或Activity标记实现在线数据采集，在线数据是网站数据的 核心组成 ；
2、第二层是通过外部系统或手动形式导入的外部数据源， 外部数据源是在线数据的拓展 。
在线数据采集根据平台可分为Web站、WAP站和APP站。Web站及以HTML 5开发的WAP站都支持JS脚本采集；较早开发的不支持JS的WAP站则采用NoScript,即一个像素的硬实现数据跟踪；SDK是针对APP进行数据采集的特定方法和框架。这三种方法可以实现目前所有线上数据采集的需求。

这种客户端-服务器的数据采集方法适用于大多数的数据采集需求，但在这种采集方法的前期页面标记需要在用户客户端触发才能实现，如果数据不是通过用户客户端触发，在网站外部则无法收集（比如说支付宝的支付页面）。

由于数据经历了从网站服务器->用户客户端->采集服务器三个节点，从网站服务器到用户客户端的过程可能会有数据丢失的情况，尤其在订单结算等核心信息中，这种客户端-服务器的采集方法可靠性较小。

（注意：不管采用何种采集方法，任何网站分析系统的数据都不可能与企业内部数据系统中的数据完全一致，对网站分析系统中数据准确性的要求是数据误差与企业数据系统误差率较小（通常在5%以下）且数据误差率稳定。）

针对上述情况，某些网站分析系统如Webtrekk支持Server to Server（S-S，网站服务器对采集服务器）的方法进行在线数据采集，避免数据在客户端的中转流失。

所有在线数据采集都会受到采集规则的制约，比如排除特定IP地址的流量、只采集某个域名下的数据等。数据采集规则是数据采集的重要控制节点，如果出现某些排除、隐藏或直接忽视数据的采集规则，将可能导致数据丢失。

（ 不明白为什么SAAS网站分析系统都不能处理历史数据，这意味着如果在数据采集阶段出现数据丢失将会产生无法挽回的后果，建议原始初级采集阶段不设定任何排除规则；如果数据中可能含有大量的内部测试数据，测试环境与生产环境应分账号采集 ）

外部数据接入与在线数据采集是异步进行的。外部接入数据进入网站分析系统后，根据数据处理层的处理规则，在经过数据抽取、加载、转换之后，与在线采集数据整合形成完整的数据源。

外部接入数据的工作流程如下，原始的外部数据（文档、服务器日志、在线其他系统数据、离线数据）通过自动或人工整理形成符合特定规范的数据文件或带制表符分隔的数据文档，然后根据接入机制的不同完成数据的整合工作。

原始的外部数据（文档、服务器日志、在线其他系统数据、离线数据）通过自动或人工整理形成符合特定规范的数据文件或带制表符分隔的数据文档，然后根据接入机制的不同完成数据的整合工作。

（考虑到IT人力、物力和时间投入等因素考虑，通过FTP导入数据的方式更易于实现。前期可以考虑使用FTP自动上传的机制，待数据需求稳定切业务实现思路无误后再通过技术手段开发API。）

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