聽說你想要采集網絡數據？被忽視的這80%的數據才是采集重點！

作者：探碼科技，原文鏈接： http://m.nbbskj.com/web-bigdata/546

在上文中，我們提到結構化數據與非結構化數據的區別，同時也提到了非結構化數據的現狀。在過去幾年，大數據更加關注如何處理海量、多源、異構數據，并從中獲得價值，而其中絕大部分是結構化數據。不可否認，這些數據的體量足夠巨大，然而如今必須意識到這些數據只是冰山一角——結構化數據僅占全部數據量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非結構化數據和半結構化數據，包括各種辦公文檔、圖片、視頻、音頻、設計文檔、日志文件、機器數據等。

另一方面，新興技術的快速發展也提高了行業對非結構化數據的重視程度。比如物聯網、工業4.0、視頻直播等領域產生了更多的非結構化數據，而人工智能、機器學習、語義分析、圖像識別等技術方向需要大量的非結構化數據來開展工作，包括數據系統也在不斷向非結構化數據延伸。

這給Web數據采集提了個醒：網絡數據采集必須全面，除了對結構化數據的采集，剩余80%的非結構化數據和半結構化數據才是網絡數據采集的重點。

Web結構化數據采集流程

結構化數據的采集對于計算機和程序猿來說都是非常簡單快速的工作：

選擇訓練網頁內容集并提取目標結構化數據；
訓練所述訓練網頁內容集獲得與所述目標結構化數據匹配的正則表達式；
將所述正則表達式寫入配置模板；
利用所述配置模板采集網頁；
所述采集網頁中提取結構化數據。

Web非結構化數據爬取的“三大關鍵點”

相對而言，對非結構化數據與半結構化數據的采集非常值得重視同時也比較困難。那么又該如何爬取網頁中的非結構數據和半結構化數據呢？在這里，筆者總結了網頁非結構化數據爬取的“三大關鍵點”。

網絡爬蟲

對各種來源（如RFID射頻數據、傳感器數據、移動互聯網數據、社交網絡數據等）的非結構化數據進行采集，借助網絡爬蟲或網站API,從網頁獲取非結構化數據數據，將其統一結構化為本地數據。

大數據預處理

由于非結構化、半結構化數據的特殊性，在爬取完數據后還需要對采集的原始數據進行“清洗、歸類、注釋、關聯、映射”等一系列操作后，提高數據的質量，為后期數據分析奠定基礎。

數據存儲

非結構化數據的儲存區別于結構化數據的關系庫儲存，非結構化數據的儲存，一般是以加大文件為主，并且內部需要較高的讀寫速度，通常需要用通用的服務器來控制費用。

無論是對結構化數據采集還是非結構化數據的采集，都是一個比較復雜的技術問題，在此筆者也只是簡單描述了一些采集的關鍵點，想要徹底搞明白采集的原理和步驟，可能需要進行系統的教學才能實現。所以很多公司考慮到技術缺失問題，都通過尋找專業的第三方數據團隊，來完成網絡數據的采集，這是個不錯的解決辦法。探碼作為第三方專業的Web數據采集團隊，也曾幫助很多公司高效完成了網絡數據的采集，除了20%的常規數據，也保證了剩余的80%數據的爬取、處理與存儲。