資料分析的根基：資料採集的4大基本特徵

相信大家都知道資料分析和資料探勘的概念，但是你知道資料分析和資料探勘的基礎是什麼嗎？今日小編就和大家一起來了解一下資料分析、資料探勘基礎——資料採集。資料採集是資料分析、挖掘的一個環節，在資料處理過程中是非常基本和重要的，但經常被忽視。但再好的分析原理、建模演算法，沒有高質量的資料都是沒有用的。以下小編將介紹資料採集的概念、基本特徵和企業在資料採集過程中面臨的主要問題這幾個方面，來為大家介紹資料採集。

 

一、資料採集的概念。

資料採集是將資料從資料來源採集到可以支援大資料架構環境，從而實現對採集到的資料建立資料倉儲進行二次處理。

 

 

 

二、資料採集的基本特徵

資料採集有4個基本特徵，即大、全、細。

1.大

充分考慮企業規模和資料規模的增長，提前做好資料資訊積累的準備。

 

2.全

全面收集各種資料基礎和方法，貫穿企業與客戶關聯的整個週期。

 

3.細

收集足夠全面的屬性、維度、指標，使積累的資料更高質量，最終實現交叉貫穿，實現有效的分析資料。

 

4.時

提高資料採集的及時性，從而提高後續資料應用的及時性。

 

如今，資料分析技術正在迭代發展，但資料採集仍然是一個難點。由於許多企業的生產資料採集主要依靠傳統的手工操作模式，企業在資料採集工作中面臨著資料來源多、資料量大、更新快、資料採集可靠性難以保證、重複資料多、資料質量難以保證等問題。

 

 

 

專業工作還是要交給專業工具，選擇合適的 ，資料採集工作可以事半功倍。這裡要提及一下的是，思邁特軟體Smartbi資料分析平臺，Smartbi的資料採集能力非常強大，內部有多種採集介面卡，實現了對資料庫、報表工具、ETL工具、檔案系統等各種儲存格式的自動化資料採集。Smartbi的資料整合功能充分結合了大量專案人員的實施習慣。在整個資料建模過程中，可以快速建立ETL過程，構建資料模型，操作簡單，使用方便，提高效率，降低實施難度。

 

 

雖然一些企業也引進了相關的技術手段或應用了資料採集系統，但由於系統本身的原因或企業沒有選擇最合適的資料採集系統，最終導致資訊採集延遲、資訊斷層等現象。因此，企業在選擇資料採集系統時，不僅要分析系統本身的功能特性，還要考慮自身企業的需求。