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Intel研究院院長吳甘沙在其最近的演講“大數據分析師的卓越之道” 中特別提到了外部數據采集問題， 原文如下：

第二個，數據采集，這里我非?？鋸埖貜娬{“數據！數據！數據！”為什么？因為大數據碰到的第一個問題就是數據饑渴癥。我們有一次跟阿里聊，他們說也缺數據，只有網上的銷售記錄，而缺乏無線的數據。所以我們強調全量數據，我們盡量不采樣。

同時現在我們企業已經從小數據到大數據，有人說數據改變太困難了，太貴了，其實它強調的是問題還沒存在的時候。傳統的數據倉庫是，我先有一個問題，然后根據這個問題搜集和組織數據。從現在的大數據來說，需要先把數據送進來，然后再不斷的提問題，這就是一種新的思維。我們需要大量的外部數據源，而且你要從傳統的結構化數據到半結構化、非結構化數據。

對于外部數據饑渴癥，最好的方法之一就是采用樂思網絡信息采集系統，可對任意外部Web數據加以采集整合，解決“巧婦難為無米之炊”的問題。例如，我們的一個客戶采集整合了大量法院的判決信息，資產信息，從而可在3秒鐘內提供特定實體的資產與負債情況，很受律師界相關人士歡迎。