数据采集方式以及特点，可以分两种场景来说

数据采集第一种场景：个人用，大概率是为了做数据分析需要爬取网站数据（写论文、竞品分析、电商分析等）

推荐工具

①火车头采集器

算是老牌的数据采集工具了，优点：用户量是今天推荐的数据采集工具里最多的，时间最长的；虽然操作有些复杂，但不可否认的是功能确实非常强大，且绝大部分网站都能用。缺点：对小白不太友好，需要具备HTML基础，有一定的学习成本；教程收费，编辑非可视化；部分免费制，以年为单位收费。

②后羿采集器
前谷歌技术团队做的数据采集工具，只要输入网址就能自动识别采集内容。优点：对小白友好，不需要配置任何采集规则，一键采集；且需要导出时没有数量和格式的限制；智能识别功能很ok。缺点：是按顺序采集，非多线程采集，所以采集速度较慢，如果对速度有高要求需要注意；部分免费

③nocoding data scraper
新加坡公司开发的一款小众轻量级浏览器插件，跟web scraper这种chrome插件有点像。优点：小白适用，全程傻瓜式教学，可以说完全没技术难度，且支持中文。缺点：因为比较小众，所以用户比较少，如果遇到问题可能会找不人问，且也是部分免费。

第二种场景：公司用，采集公司各业务系统里的数据，清洗整理后提供给数据分析师/业务人员使用

假如是公司的业务数据分析，那么首先要清楚公司的数据源有哪些，数据类型有哪些，业务部门有什么具体数据诉求，数据采集同步分析的频率是什么，基于这些基础，才能更好地做好业务数据分析。

这么说有点虚，举个例子。

以工厂为例，由于制造业生产数据众多（来源于SAP、CRM、OA等业务系统），往往每个厂的数据年增量在20-40TB左右，但为了能快速响应工厂的实时数据分析需求，就需要使用数据采集工具，从众多跨地域的业务系统进行实时同步增量数据，去解决数据量大或网络带宽限制导致的数据传输延迟问题。

推荐工具

①FineDatalink

是一款数据集成平台工具，在数据采集方面，简单来说可以基于CDC、binlog、LogMiner技术实现实时增量同步数据，避免了对源数据的影响，以工厂举例的话，就能将不同厂区MES系统的数据实时同步到数据仓库中，解决数据采集同步问题，提高业务数据分析效率。

在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。

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