大数据关键技术之数据采集发展趋势-EW帮帮网

在大数据和人工智能时代，数据之于人工智能的重要性不言而喻。今天，让我们一起聊聊数据采集相关的发展趋势。

本文从电商数据采集场景、电商数据采集系统、电商数据采集技术方面阐述数据采集的发展趋势。

公共参数

名称	类型	必须	描述
key	String	是	调用key（必须以GET方式拼接在URL中）
secret	String	是	调用密钥
api_name	String	是	API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_shop等]
cache	String	否	[yes,no]默认yes，将调用缓存的数据，速度比较快
result_type	String	否	[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式，默认为json，jsonu输出的内容中文可以直接阅读
lang	String	否	[cn,en,ru]翻译语言，默认cn简体中文
version	String	否	API版本

请求参数

请求参数：num_iid=10335871600

参数说明：num_iid:JD商品ID

响应参数

Version: Date:

名称	类型	必须	示例值	描述
item	item[]	0		获得JD商品详情

数据采集场景的发展趋势

作为大数据和人工智能工程的源头，数据采集的场景伴随着应用场景的发展而变化，以下是数据采集场景的发展趋势。

1.1

边缘计算更加频繁

未来的数据将更多被应用与便于计算，而边缘计算将数据处理推向数据源附近，以降低延迟和提高效率。未来，数据将更频繁地在边缘设备上采集，减少了数据的往返传输时间。

1.2

实时采集场景要求更高

未来，实时数据采集将继续增长，以满足对实时信息的需求。因此，实时采集场景的要求更高。这包括监控系统、智能城市、交通管理和金融交易等领域。

1.3

物联网数据采集需求量增多

万物互联时代，有着海量物联网数据的源头，需要对数据进行再分析也需要采集。IoT设备的快速普及将导致更多的传感器数据的采集，包括智能家居、智能工厂、农业和医疗领域。

1.4

多模态数据采集应用更加广泛

未来，数据的多模多态是数据存在的原始形式，对伴随技术发展、场景化发展和时长要求，需要将更多多模多态数据汇聚分析从而产生更大的社会价值和意义显得格外重要。多模态数据采集将涵盖更广泛的数据类型，包括声音、图像、视频和传感器数据。这将包括计算机视觉、自然语言处理和声音识别技术的应用。

1.5

环保、零售、能源等行业要求更多的数据采集

未来，高速发展的行业，相对而言数据采集工作将发展和变革的更为明显，如人工智能领域、自动驾驶、智慧交通、环境监测、点子保健、零售和电商、能源管理等方面对数据采集的要求会更高。