אַוטליין אַ סטראַטעגיע פֿאַר קאַלעקטינג גרויס אַמאַונץ פון דאַטן.
קאַלעקטינג גרויס אַמאַונץ פון דאַטן קענען זיין אַ קאָמפּלעקס אַרבעט, אָבער מיט די רעכט סטראַטעגיע אין פּלאַץ, עס קענען זיין אַטשיווד יפישאַנטלי. דאָ ס אַ אַוטליין פון אַ סטראַטעגיע וואָס קען זיין געניצט צו זאַמלען גרויס אַמאַונץ פון דאַטן: 1. דעפינירן די דאַטן וואָס איר דאַרפֿן: דער ערשטער שריט אין קאַלעקטינג גרויס אַמאַונץ פון דאַטן איז צו באַשליסן פּונקט וואָס טיפּ פון דאַטן איז דארף. דאָס קען אַרייַננעמען דעמאָגראַפיק אינפֿאָרמאַציע, באַניצער נאַטור דאַטן, טראַנסאַקטיאָנאַל דאַטן, און מער. מאַכן זיכער צו קלאר דעפינירן וואָס איר דאַרפֿן און שטעלן דיין גאָולז אַקאָרדינגלי. 2. קלייַבן דיין מכשירים און מעטהאָדס: עס זענען פילע פאַרשידענע מכשירים און מעטהאָדס וואָס קענען זיין געוויינט צו זאַמלען דאַטן. די קען אַרייַננעמען: וועב סקרייפּינג, דאַטן מיינינג, לעווערידזשינג אַפּיס, פליסנדיק סערווייז, אָדער סאָרסינג דאַטן גלייַך פון די באַניצער דורך פארמען אָדער אנדערע מעטהאָדס פון דירעקט אַרייַנשרייַב. 3. פאַרלייגן אַ דאַטאַ קאַלעקשאַן פּראָצעס: אַנטוויקלען אַ נאָרמאַל פּראָצעס פֿאַר קאַלעקטינג דאַטן. דאָס זאָל באַשרייַבן די סטעפּס ינוואַלווד און דעפינירן ווער איז פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר יעדער בינע פון דעם פּראָצעס. מאַכן זיכער אַז דער פּראָצעס איז סקאַלאַבלע, אַזוי אַז עס קענען שעפּן גרויס וואַליומז פון דאַטן. 4. אַוטאָמאַטע ווו מעגלעך: אַוטאָמאַטינג זיכער פּאַרץ פון די דאַטן זאַמלונג פּראָצעס קענען העלפֿן צו שפּאָרן צייט און פאַרגרעסערן עפעקטיווקייַט. פֿאַר בייַשפּיל, סקריפּס און מכשירים קענען זיין געוויינט צו העלפן מיט וועב סקרייפּינג, אָדער אַפּיס קענען זיין לעווערידזשד צו זאַמלען דאַטן גלייַך פֿון אנדערע קוואלן. 5. טעסט און וואַלאַדייט די געזאמלט דאַטן: עס איז וויכטיק צו באַשטעטיקן די אַקיעראַסי און גילטיקייַט פון די דאַטן וואָס זענען געזאמלט. פאַרלייגן אַ פּראָצעס פֿאַר טעסטינג און וואַלאַדייטינג דאַטן, און מאַכן זיכער אַז קיין ערראָרס אָדער ינאַקיעראַסיז זענען ריזאַלווד אין אַ בייַצייַטיק שטייגער. 6. קראָם און פירן די געזאמלט דאַטאַ: די דאַטן וואָס זענען געזאמלט דאַרף זיין סטאָרד און געראטן אין אַ זיכער און זיכער שטייגער. פאַרזיכערן אַז דיין סטאָרידזש סיסטעם איז סקאַלאַבלע און טויגעוודיק פון האַנדלינג גרויס אַמאַונץ פון דאַטן. פאַרלייגן פּאַלאַסיז פֿאַר דאַטן ריטענשאַן, באַקאַפּס און ומגליק אָפּזוך. 7. מאָניטאָר און אָפּשאַצן: קעסיידער מאָניטאָר און אָפּשאַצן די דאַטן זאַמלונג פּראָצעס צו מאַכן זיכער אַז אַלץ איז פליסנדיק סמודלי. זיין צוגעגרייט צו מאַכן אַדזשאַסטמאַנץ ווי דארף צו פֿאַרבעסערן עפעקטיווקייַט און אַפּטאַמייז דאַטן זאַמלונג. קוילעלדיק, דער שליסל צו קאַלעקטינג גרויס אַמאַונץ פון דאַטן איז צו האָבן אַ געזונט-דיפיינד סטראַטעגיע אין פּלאַץ, ניצן די רעכט מכשירים און מעטהאָדס, און באַשטעטיקן פּראַסעסאַז צו ענשור אַז דאַטן זענען געזאמלט, סטאָרד און געראטן אויף אַן עפעקטיוו און עפעקטיוו שטייגער.