从3.0跃升至4.0阶段，在笔者看来，不单单是技术的升级。不同行业，不同场景所需要的数据是不同的，往往是难以标准化的，这样就会走向定制化，从而导致难以形成标准产品，规模化扩展。场景变化带来的技术挑战才会凸显出来，因为真是场景所需要的技术并非简单升级而是颠覆式创新。

至于未来是否会完成跳跃，之后又会是怎样的方式服务大家，现在还很难说。目前国外的import.io，dexi.io，Connotate，国内的八爪鱼，神箭手，造数都在进行自己的探索。

合法性的探讨

在互联网领域关于数据爬取合法性的问题一直存在争议，也确实有不法分子利用数据爬取工具进行黑产交易。数据爬取就像是一个锋利的双刃剑，主要来看使用者是否将其应用在有益的方面。

其实在互联网数据爬取方面主要的准则，就是Robots协议，也称为爬虫协议，网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。这原先主要针对搜索引擎公司，大家自觉遵守的公约。

随着数据采集范围的扩大，逐步突破了这条协议，但也有约定俗成的规则，atv，直播，广大的数据采集公司都应该遵守。

1，采集的应该是网络公开数据，并且数据的用途不能用于复制该网站信息，或者简单的将数据贩卖。更多允许的情况是将多方采集的公开数据进行整合，分析，形成数据分析服务。

2，采集的强度不宜损害目前网站的性能，无形增加目标网站的维护成本，甚至造成损失。

此外，我国6月1日刚刚实施了《中华人民共和国网络安全法》，这是我国网络领域的基础性法律，明确加强了对个人信息的保护，打击网络诈骗。

网络安全法共有7章79条，其中针对个人信息泄露问题规定：网络产品、服务具有收集用户信息功能的，其提供者应当向用户明示并取得同意；网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息；任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息，不得非法出售或者非法向他人提供个人信息。这恐怕对数据采集公司更有方向的指导性。

数据采集发展至今，为什么现在会爆发？

随着云计算，大数据，人工智能的发展，数据采集作为数据的重要手段，成为广大企业的迫切需求。首当其冲的是中小企业的数据采集团队，不再需要维护完备的团队，大大降低了公司的成本，可以这些节省的费用用户数据产品的发展，提升产品的价值。而对于普通的个人，不再需要较高的门槛，就可以定制自己的数据采集方案，更多的行业，更多的场景会广泛使用。

人工智能的服务形态告诉我们，对于那些信息完备（Information-Complete）的领域，机器终将会超过并取代人类；

对于那些信息不完备（Information-Incomplete）的领域，通过人类和机器的协同，也会促进新的发展；

对于那些抽象思维（Information-Free）的领域，依旧是人类主导，机器提供一定辅助。

数据采集即是属于信息完备（Information-Complete）的领域，机器在数据采集，清洗，整合完全可以取代人类，再通过与人类的协同，进行数据分析和预测。这将是即将发生在眼前的事情。

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