很早之前就又公司提出了大数据时代的到来。首先要明确的是，大数据并不是人们过往认知中的数据，无论是估摸还是传输速度，大数据都非寻常数据可比。如今，数据已经成为重要的生产要素，渗透到各行各业。而大数据具有海量性、易变性、多样性、高速性的特点，非常适合作为企业进行行业决策的参考，正因如此，大数据数据采集成为现在企业非常看重的技术。
大数据数据采集在技术层面可以分为两个层级。
大数据智能感知层
这一层级主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层
这一层级提供大数据数据采集服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
一、软件接口方式。各个软件厂商提供数据接口，实现数据采集汇聚。实现过程：1.协调多方软件厂商工程师到场，了解所有系统业务流程以及数据库相关的表结构设计等，细节推敲，确定可行性方案；2.编码3.测试、调试阶段4.交付使用。
二、开放数据库方式。实现数据的采集汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：1.只要在同一个服务器上的两个数据库用户名设置没有问题，就可以实现相互访问，需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。2.如果两个系统的数据库不在一个服务器上，建议采用链接服务器的形式处理，或者使用openset和opendatasource的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。
三、基于底层数据交换的数据直接采集方式。通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。
数据采集是大数据产业的基石，只有做好大数据数据采集一个企业才能掌握致胜的关键。目前各色各样的大数据采集产品和平台等都贴上“大数据”的标签，但是很多公司还是难以应对这些海量、高速涌现的数据，所以选择大数据数据采集平台不能尽信其言，不妨多观察多对比再选择。
