1.优化数据结构
在处理大量数据时，优化数据结构可以提高数据处理效率。例如，在采集深度学习模型的训练数据时，可以使用HDF5格式存储数据。HDF5格式可以有效地减少I/O操作次数，提高训练速度。
2.使用分布式系统
使用分布式系统可以将大规模的数据分散到多台服务器上进行处理，提高数据处理效率。例如，使用Hadoop生态系统中的MapReduce框架可以快速处理海量数据。
3.选择合适的数据库
在处理大量数据时，选择合适的数据库非常重要。传统关系型数据库在处理大规模数据时效率较低，而NoSQL数据库则可以更好地处理海量数据。例如，在采集Web页面时，可以使用MongoDB等NoSQL数据库存储采集结果。
4.优化网络请求
在进行网页或API接口采集时，网络请求会成为瓶颈之一。因此，在进行网络请求时，需要注意优化请求方式和请求频率。例如，在使用API接口采集数据时，可以使用异步请求和分页请求的方式提高效率。
5.使用机器学习算法
机器学习算法可以对大规模数据进行有效的分类、聚类、预测等操作。例如，在采集用户行为数据时，可以使用聚类算法将用户分成不同的群体，从而更好地进行用户画像和定向广告投放。
6.采用爬虫技术
爬虫技术是海量数据采集的重要手段。在进行网页或API接口采集时，可以使用Python、Scrapy等爬虫框架进行数据采集。但是，在进行爬虫开发时需要注意合法性和道德性问题。
7.人工审核数据
在进行数据采集时，避免不了出现垃圾数据或错误数据。因此，在进行数据处理前需要进行人工审核。例如，在进行深度学习模型训练时，需要对训练数据进行标注和筛选。
8.选择合适的云服务商
云服务商可以提供海量数据处理和存储服务。在选择云服务商时，需要考虑其价格、性能、可靠性等因素。例如，在处理大规模图像数据时，可以选择AWSS3和AWSLambda等服务。
以上就是针对“数据采集量大怎么办”的8个方面的分析和讨论。在实际数据采集工作中，需要根据具体情况选择合适的方法和工具，不断优化数据采集和处理流程，提高数据质量和效率。