（问题）当前，数据已成为企业决策、风险预警和市场判断的重要依据。从竞品监测、产业链情报到宏观指标跟踪，再到企业内部多系统数据整合，数据获取的覆盖面与时效性要求持续提高。但实际操作中，不少机构仍依赖固定脚本或半自动工具采集网络信息。一旦目标网页结构调整、动态加载规则变化或登录交互升级，原有脚本就容易失效，陷入“反复修补、持续维护”的被动状态，影响数据供给的连续性和稳定性。 （原因）业内人士指出，传统采集方式之所以脆弱，主要有三点：其一，网页从静态走向动态，前端框架与反爬策略更新频繁，规则匹配与维护成本随之上升；其二，企业数据需求从“能抓到”转向“结构化、可追溯、可复用”，对字段一致性、缺失率控制以及清洗去噪提出更高要求；其三，采集任务逐渐下沉到业务侧，非技术人员希望以更低门槛发起任务，而以代码为核心的工具体系难以适应协同方式的变化。 （影响），连接智能推出新一代数据采集平台NovaData，提出由具备理解与自适应能力的“数字员工”执行数据获取任务，推动企业从“脚本执行”转向“智能体驱动的任务编排”。平台强调三项核心能力：一是理解网页结构并自适应调整，减少改版带来的维护压力，提升采集稳定性；二是可模拟搜索、点击、登录等复杂交互，拓展可获取数据的深度与范围；三是面向图文混合场景融合识别能力，加强对图片文字等多模态信息的处理，满足更复杂的抽取需求。业内认为，若上述能力运行稳定，有望降低IT团队在重复维护上的投入，并提升数据供给的连续性，为经营分析、舆情监测和市场研判等业务提供更及时的数据支撑。 （对策）从平台设计看，NovaData将复杂能力封装为更易用的操作流程，为业务人员提供更直接的任务创建与管理方式：其一，通过自然语言描述采集目标与字段要求，降低任务发起门槛，同时支持更精细的规则表达以满足严谨需求；其二，针对结构化输出自动生成数据结构，并支持字段与类型的可视化调整，便于对接企业入库规范与治理要求；其三，通过可视化仪表盘展示任务进度与节点状态，并以多路召回与交叉校验提升完整性与准确性，任务完成后再进行清洗去噪，输出可直接使用的数据结果。报道同时指出，网络数据采集在提升效率的同时必须守住合法合规与安全底线，建议企业使用此类平台时完善权限管理、访问控制、数据最小化与审计留痕机制，确保采集行为可控、可管、可追溯。 （前景）面向未来，随着企业对实时数据、跨源融合与自动化分析的依赖加深，数据获取将从单点工具竞争转向“端到端数据供给能力”竞争：不仅要采到，还要采得稳、采得准、管得住。业内判断，自适应智能体若能在稳定性、成本和合规治理上形成成熟体系，将推动企业数据获取从项目制走向平台化运营，使数据从零散信息沉淀为可持续积累的结构化资产，并更支撑精细化运营与敏捷决策。
数据是数字经济的重要生产要素，高效的数据采集能力是发挥其价值的关键。NovaData的推出，针对传统采集的易失效与高维护成本等问题提供了新的思路，也为企业带来更智能、更敏捷的数据获取选择。在数字化转型加速的当下，谁能更快建立稳定可靠的数据供给能力，谁就更有可能在竞争中占得先机。