数据分析的根基：数据采集的4大基本特征

相信大家都知道数据分析和数据挖掘的概念，但是你知道数据分析和数据挖掘的基础是什么吗？今日小编就和大家一起来了解一下数据分析、数据挖掘基础——数据采集。数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为大家介绍数据采集。

 

一、数据采集的概念。

数据采集是将数据从数据源采集到可以支持大数据架构环境，从而实现对采集到的数据建立数据仓库进行二次处理。

 

 

 

二、数据采集的基本特征

数据采集有4个基本特征，即大、全、细。

1.大

充分考虑企业规模和数据规模的增长，提前做好数据信息积累的准备。

 

2.全

全面收集各种数据基础和方法，贯穿企业与客户关联的整个周期。

 

3.细

收集足够全面的属性、维度、指标，使积累的数据更高质量，最终实现交叉贯穿，实现有效的分析数据。

 

4.时

提高数据采集的及时性，从而提高后续数据应用的及时性。

 

如今，数据分析技术正在迭代发展，但数据采集仍然是一个难点。由于许多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工操作模式，企业在数据采集工作中面临着数据来源多、数据量大、更新快、数据采集可靠性难以保证、重复数据多、数据质量难以保证等问题。

 

 

 

专业工作还是要交给专业工具，选择合适的数据分析工具，数据采集工作可以事半功倍。这里要提及一下的是，思迈特软件Smartbi数据分析平台，Smartbi的数据采集能力非常强大，内部有多种采集适配器，实现了对数据库、报表工具、ETL工具、文件系统等各种存储格式的自动化数据采集。Smartbi的数据集成功能充分结合了大量项目人员的实施习惯。在整个数据建模过程中，可以快速创建ETL过程，构建数据模型，操作简单，使用方便，提高效率，降低实施难度。

 

 

虽然一些企业也引进了相关的技术手段或应用了数据采集系统，但由于系统本身的原因或企业没有选择最合适的数据采集系统，最终导致信息采集延迟、信息断层等现象。因此，企业在选择数据采集系统时，不仅要分析系统本身的功能特性，还要考虑自身企业的需求。