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数据平台数据平台本质上是在为数据流服务。为了将数据收集到一个统一的地方存储，就是所谓的数据采集；采集完后，数据需要沉淀并保存起来，这时候需要数据存储；数据存储起来后，需要用一个工具去处理这个数据，也就是数据计算，其中因为业务对实时性的要求，就有了离线计算和实时计算；计算完，还需要对数据进行深度挖掘，发现其背后的规律；在发现数据价值后，要使用数据服务将这个价值提供给更多人。
数据采集数据采集是大数据之源。没有数据采集，也就没有后续的所有的大数据内容。
从采集的数据类型来看，数据采集的数据类型包括了基础的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，非结构化数据包括了音频、视频、图像等数据。所谓的结构化数据，一般可以认为是类似于二维表形式的数据类型，其常见形式可以是关系型数据，也可以是文本文件；半结构化数据，常见的是类似Json的文件，需要经过某种预先的解码。在大多数情况下，数据采集的数据都是结构化数据和半结构化数据。
数据采集的来源可以包括系统日志采集、网络数据采集和设备日志采集。
系统日志采集这里的系统泛指为数据库、服务器。而常见的前端埋点的数据往往会首先落地在服务器端，所以也可以认为是服务器数据的一种，也可以归纳在这里面。采集的数据包含了系统的运行状态、行为事件等以及埋点相关的浏览器、APP的客户端、服务端的行为事件。
前端埋点的数据的采集有自行开发埋点和所谓的无埋点的手段，因为大部分工作都是前端完成的且技术成熟，相关的文章很多，在此不详述。系统日志端的数据采集可以参看我之前写的文章：日志采集。
网络数据采集网络数据采集是指通过爬虫或者公开API等方式从网站获取数据。数据的内容可以是文本、视屏、图片数据等。
设备数据采集设备数据采集主要是指针对一些物理设备的数据采集，常见的如传感器，探针。
网络数据采集和设备数据采集接触不深，不再此详述了。
下面聊几个接触到的日志采集过程遇到的问题：
在日志采集中，最核心的问题是如何保证众多数据来源的都可以确定唯一的主键。也就是常见的oneid问题。换句话说，来自APP的采集数据和不同设备登陆的用户，如何确定是唯一的用户。
第二个问题要解决数据的一致性问题，如何保证用户点击了某个按钮或者访问了某个网页一次，后台数据采集的也有且只有一条数据。在保证一致性的问题，某种程度上等价于网络问题。在用户端采集时，网络有可能不稳定的情况下，会出现重复发送消息或者漏发送消息的情况。
第三个就是埋点版本问题，一般常见于大团队。如何保证数据口径的一致性。采集的数据口径一致，处理数据的口径一致，还有就是数据格式的一致。
第四个就是采集数据的规范性问题。如何让业务人员知道这个网页有埋点，并且恰当埋点，不少埋点遗漏数据，也不多埋点影响前端加载的流畅性。进而延伸出来的就是如何使用埋点的问题。
采集完数据是第一步，接下来就需要把数据同步到一个统一的数据存储平台。
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