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　　大数据扩展系统可以一键抓取互联网各大主流平台的数据，按行业和地区划分，一键抓取。相比让公司里的每个人每天都在网上找数据，一个人一天能找到不到1000条数据，工作枯燥，影响心态。有了大数据扩展系统，只要系统自动运行，一两个小时内就可以获得某个平台、某个行业的所有数据。相当于10个人几天的劳动。销售只需要根据这些潜在用户的数据进行后续营销

　　大数据采集系统功能：

　　①通过设置关键词和地区，一键精准捕捉潜在客户群

　　②将抓取到的数据直接添加到微信，圈定自己的私域流量

　　3. 闪信屏 短信营销，强制客户群阅读信息内容，自然回过头来有意联系你（闪信功能意味着无论对方在浏览什么app，都可以强制一个弹出窗口，必须阅读）

　　④q群营销模式，不进群直接发信息

　　⑤邮件营销模式，实现不进群一键提取群成员，转化为邮箱。另外，进行了自动发邮件的模式（需要注意的是现在很多邮箱都绑定了微信，这样暴露我们信息的机会就更大了）

　　以上功能确实可以帮助我们在网上准确捕捉客户，也可以解放我们的双手去做低效的工作。这也可以大大提高我们的工作效率，解决时间成本和获客成本，而且随着市场需求的逐渐增加，一定会有相应的追随者。如果他们想获得市场份额，他们就会制造盗版。系统，这类系统没有源代码开发，以后也不会升级，也没有yd222云顶线路检测中心的售后服务。销售人员还吹嘘自己的产品有多好，比如：采集注册app的信息，网站的浏览痕迹……等等。请记住，我确信这样的事情是骗子，这是毫无疑问的。

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　　数据采集对于所有数据系统都是必不可少的，随着大数据越来越受到重视，数据采集的挑战也更加突出。今天就来看看大数据技术在数据方面使用了哪些方法采集：

　　1.离线采集：工具：etl；在数据仓库的语境中，etl基本上是数据采集的代表，包括数据抽取（extract）、转换（transform）和加载（load））。在转换过程中，需要针对特定​​业务场景进行数据管理，如非法数据监控过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、数据完整性保证等。

　　2.实时采集：工具：flume/kafka；real-time 采集主要用于考虑流处理的业务场景，比如记录数据源进行的各种操作活动，比如网络监控流量管理，金融应用的存量核算，web记录的用户访问行为服务器。在流处理场景中，data采集会成为kafka的消费者，就像截取上游数据源源不断的大坝，然后根据数据进行相应的处理（如去重、去噪、中间计算）业务场景等），然后写入相应的数据存储。这个过程类似于传统的 etl，但它是一种流处理方法，而不是定时批处理作业。

　　3、互联网采集：工具：爬虫、dpi等；scribe 是 facebook 开发的数据（日志）采集系统。也称为网络蜘蛛或网络机器人，它是根据一定的规则自动从万维网上抓取信息的程序或脚本。除了网络中收录的内容，爬虫还可以使用dpi或dfi等带宽管理技术来处理网络流量的采集。

　　4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据中对*敏*感*词*、财务数据等保密要求较高的数据，可以与数据技术服务商合作，使用特定的系统接口等相关方法采集 数据。比如八达云计算旗下的数字化企业bdsaas，在数据采集技术、bi数据分析、或者数据安全保密等方面都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步。当数据量越来越大时，必然会有更多有用的数据可以提取出来。只要用好数据处理平台，就能保证数据分析结果的有效性，帮助企业实现数据驱动。

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