當今各大領域生產活動中，數據採集都是一個困擾各類政企機構的難點。很多企業的生產數據採集依然主要依靠傳統的手工作業方式，採集過程中容易出現人為的記錄錯誤且效率低下。有些企業雖然引進了相關技術手段，但由於系統存在運用和硬件門檻，企業也沒有選擇最適合自己的數據採集系統，因此也無法實現信息採集的實時性、精確性和延伸性管理，極容易導致企業各單位信息斷層。
在實際採集中，政企通常希望數據採集技術提供方能為採集項目完成以下要求：
1.無需複雜操作最便捷簡單的操作就可以獲得需求數據；
2.數據獲取可靠、完整、最新；
3.能夠應對政企上億級的大規模數據採集；
4.個性化的服務，需要良好的售後服務和支持；
5.容易讀取、展示、清洗處理；
6.數據採集過程可靠、穩定、可控、直觀；
7.等待時間越少越好，採集速度快；
8.價格便宜；
……
通常，網絡上有許多開源爬蟲軟件能夠滿足上述個別需求。但面對政企的大規模數據採集項目，通常一般的開源爬蟲軟件無法應對實踐中將會遇到的各類難題，如：
1.觸發防採集措施，IP被拉黑怎麼處理？
2.返回的數據為髒數據，數據清洗如何處理？
3.對方網站被爬死，調度規則如何重設？
4.機器寬帶有限，難以支持政企通常需求的大規模數據採集怎麼辦？
5.如何避免反覆爬取舊數據？
6.加密數據如何處理？
7.驗證碼如何破解？
8.如何獲取隱藏API接口？
9.數據如何根據客戶需求入庫展示，如何可視化發揮價值？
這些問題都是政企在數據採集項目中進行大規模採集時極易遇到的問題，也是網絡中開源採集軟件相對不好實現的問題。每一個問題的實現都有賴於採集各門類的知識框架，包括協助寬帶限制的分佈式，爬蟲調度算法，redis，javascript，機器學習驗證碼破解，獲取隱藏API也需要對各類操作系統的開發知識有所瞭解……實際上，爬蟲在實際運用中是一門將開發半壁江山學科都交叉雜糅的一門綜合性工作，涉及的寬度、廣度和對技術的要求都是苛刻的。這也是為什麼當前網絡上大部分的爬蟲軟件都是面向個人客戶而非政府企業客戶的原因——政企的所需要的數據往往是覆蓋量極廣極大的，超過億級完全是家常便飯，且政企在採集項目中對採集數據各個階段的狀況也有細緻拘泥的要求。
在大多數數據採集項目中，由於採集軟件程序複雜以及採集服務器有限無法實現大規模採集導致採集的目標數據不及時、不完整。不僅數據質量低下，也耽擱了採集項目進程，對項目整體運行造成了不必要的損失。
對於這類政企，如何採用適合的數據採集解決方案實現項目數據需求，成為了更基本的問題。針對這類情況，採用樂思網絡信息採集解決方案能夠充分應對各類數據採集情景，解決數據採集難題。將採集項目整個外包給更加專業的數據採集機構，不僅能夠節約技術成本，省去大量繁瑣試錯的時間，更重要的是採集到的數據具有專業流程的保障，能夠最大限度避免垃圾數據對最終結果的擾亂。
樂思數據所提供的樂思網絡信息採集系統有別於普通的爬蟲軟件服務模式，而是採用“一手包辦”式的數據採集承包模式，能夠最大限度滿足大型採集項目的需求。採用樂思數據採集系統無需客戶具有任何數據採集技術基礎，客戶需要做的只有一件事：提供數據採集需求。
樂思數據採集服務模式擁有數百臺大規模設備和尖端技術人員支撐，只要接到企業採集需求，便可全面包攬從數據獲取到數據適配入庫的所有流程，上述所有難題都能夠交由專業技術人員全面解決，協助企業做好採集系統的全面技術適配。客戶只需依照樂思數據最終提供的解決方案運行採集系統，便可實現全網絡大規模的數據安全採集，相當於開箱即用。
1. 無需複雜操作，python需要幾百行代碼解決的問題，樂思僅需要2分鐘自動生成採集策略
2. 數百臺服務器與尖端技術人員全程支持，適應大規模數據採集需求
3. 採集過程直觀可控可監測，秒級刷新
4. 分佈式處理，適應各類極端情況數據採集
作為凝聚了近二十年開發經驗的樂思網絡數據採集系統，其通用性經歷過十餘年海內外各類複雜數據採集情景的考驗與優化，基本可以解決目前數據集成商遇到的各類問題，且無須數據採集方具有技術基礎，從採集到入庫全面兼備，在工業數據逐步遷移到公有云已經的大勢下形成了一套完整的零基礎大規模網絡數據採集服務。樂思數據採集，為您一手包辦政企大數據。
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