规模不断扩大的企业必然会将数据存储在多个来源（例如数据库、文件、实时数据馈送）中。即使是部门内的各个团队（例如内容营销、品牌战略和 SEO）也可能同时使用多个数据源 数据提取。
确保能够同时查看、可视化和分析所有数据非常重要。这样您就可以全面了解与您的业务相关的所有事项的健康状况，从小型项目到团队预测再到整体业务成功。
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数据提取是有效地将所有数据集中在一个地方的过程。
数据采集
从高层次上讲，数据采集可以为您的数据进行分析做好准备。在这篇博文中，我们将更详细地介绍数据采集的定义，描述其重要性，回顾数据采集框架，并重点介绍一些可让您的团队简化此过程的工具。让我们深入了解一下。
什么是数据提取？
数据采集可为您的数据提供分析准备。它是将数据从各种来源传输到单一位置（通常是数据库、数据处理系统或数据仓库等目的地）的过程，在此可以存储、访问、组织和分析数据。
这一过程使企业能够全面了解其数据，以便在其战略中利用和应用由此产生的见解和发现。
为什么数据提取很重要？
您可能想知道为什么数据提取如此重要，以及为什么您的营销团队 – 以及整个企业 – 应该利用它。
如上所述，数据采集提供了所有数据的单一视图。如果不能同时访问、查看和分析所有数据（而不是必须检查以不同格式可视化数据的多个数据源），您将无法清楚或准确地了解哪些方面做得好，哪些方面需要改进。
数据采集工具可自动集成来自不同来源的所有数据，从而使此过程更加简单。这样，团队中的任何人都可以以组织内通用的格式和工具访问和共享数据。
数据采集框架
数据采集框架是数据采集的实现方式 它将 肯尼亚电话号码数据 来自多个来源 输到单个数据仓库/数据库/存储库中。换句话说，数据采集框架使您能够集成、组织和分析来自不同来源的数据。
除非您有专业人士为您创建框架，否则您将需要数据采集软件来实现该过程。然后，该工具采集数据的方式将基于您的数据架构和模型等因素。
数据提取主要有两种框架：批量数据提取和流数据提取。
在我们定义批量与流式数据注入之前，让我们花点时间来解释一下数据提取和数据集成之间的区别。
数据提取与数据集成
数据集成使数据采集更进一步——数据集成不仅在数据传输到新位置/存储库后停止，还确保所有数据（无论其类型或来源）彼此兼容，并与传输到的存储库兼容。这样，您就可以轻松准确地对其进行分析。
1. 批量数据提取
批量数据提取框架的工作原理是组织数据并定期将其按组或批次传输到所需的位置（无论是存储库、平台、工具等）。
这是一个有效的框架，除非您有大量数据（或正在处理大数据）——因为在这种情况下，这是一个相当缓慢的过程。等待批量数据传输需要时间，而且您无法实时访问这些数据。然而，由于它需要的资源很少，因此被认为是一种经济高效的选择。
2. 流数据摄取
流式数据采集框架会持续传 潜在客户开发的策略和工具是什么 输数据，并在数据创建/系统识别时进行传输。如果您有大量需要实时访问的数据，这是一个非常有用的框架，但由于批处理所不具备的功能，因此它更昂贵。
数据采集工具
数据提取工具可以为您整合所有数据（无论来源或格式如何）并将其存储在一个位置。
根据您选择的软件，它可能只执行该功能，或者可能协助数据管理过程的其他方面，例如数据集成 – 这需要将所有数据转换为单一格式。
1.Apache Gobblin
Apache Gobblin 是一个分布式数据 ch 线索 集成框架，非常适合处理大数据的企业。它简化了大部分数据集成流程，包括数据提取、组织和生命周期管理。Apache Gobblin 可以管理批处理和流式数据框架。
是一项完全托管的云数据集成服务。您可以从多个来源提取和集成数据，然后将其转换并与其他数据源混合。这是可能的，因为该工具附带许多开源转换和连接器，可与各种数据系统和格式配合使用。
Equalum 是一款实时的企业级数据采集工具，可集成批量和流式数据。该工具可为您收集、处理、转换和同步数据。Equalum 的拖放式 UI 非常简单，不需要代码，因此您可以快速创建数据管道。
开始使用数据提取
数据提取是数据管理的一个关键方面——它确保您的所有数据都是准确、集成和有条理的，以便您可以轻松地大规模分析它并全面了解您的业务健康状况。
