随着数字化的经济、人工智能的加快速度进行发展，很多企业都意识到“数据即资产”，数据应用产生的价值也逐渐凸显。如果大数据经过分析以后的价值得以被挖掘，为公司可以提供精准营销，全渠道销售，智能供应链等助力转型的功能。目前大数据采集技术是对数据来进行ETL操作，通过对数据来进行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决策参考。

  大数据采集系统，大致上可以分为三类：系统日志采集系统、网络数据采集系统、数据库采集系统。任何完整的大数据平台，一般来说包括以下的几个过程：数据采集、数据存储、数据处理、数据展现。其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据慢慢的被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。

  大数据就如汪洋大海，是由不计其数的江河湖泊支流汇集而成，在数据海洋里，要提炼有价值的资源需要大型开采设备和开采技术和大量的能源支持。对于挖掘和分析大数据则需要超强运算能力的计算机，当有着强大运算调度功能的机制通过分布式网络管理着数量庞大的计算机集群(cluster)来完成复杂性计算时，我们叫做云计算。

  多数传统企业积累了供应链数据，生产数据，销售数据，营销数据，研发数据，人力资源数据等，但由于这一些数据多数情况是从不同设备系统和媒介沉淀下来的，如果要提取数据价值则需要通过技术方法对数据来进行“价值转化”，如目前比较热门的云计算和人工智能。如此对企业做战略决策所需的洞见因子的获取也更精准和高效。

  越来越多地企业看到大数据的价值，积极研究新销售模式和开拓创新渠道，而电子商务渠道的产生不单单是能够最终靠网络获取更多新客户，而可以把部分或大部分传统销售场景迁移到可数字化的销售平台，从而形成线上线下的融合的新业务模式，也有许多企业开发自己的电商门户平台，把数据沉淀在自己的管控的数据池内。数字化销售的好处是，销售数据化，与营销数据相结合。返回搜狐，查看更加多