相信大家都知道數據分析和數據挖掘的概念，但是你知道數據分析和數據挖掘的基礎是什么嗎？今日小編就和大家一起來了解一下數據分析、數據挖掘基礎——數據采集。數據采集是數據分析、挖掘的一個環節，在數據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、建模算法，沒有高質量的數據都是沒有用的。以下小編將介紹數據采集的概念、基本特征和企業在數據采集過程中面臨的主要問題這幾個方面，來為大家介紹數據采集。
一、數據采集的概念。
數據采集是將數據從數據源采集到可以支持大數據架構環境，從而實現對采集到的數據建立數據倉庫進行二次處理。
二、數據采集的基本特征
數據采集有4個基本特征，即大、全、細。
1.大
充分考慮企業規模和數據規模的增長，提前做好數據信息積累的准備。
2.全
全面收集各種數據基礎和方法，貫穿企業與客戶關聯的整個周期。
3.細
收集足夠全面的屬性、維度、指標，使積累的數據更高質量，最終實現交叉貫穿，實現有效的分析數據。
4.時
提高數據采集的及時性，從而提高后續數據應用的及時性。
如今，數據分析技術正在迭代發展，但數據采集仍然是一個難點。由於許多企業的生產數據采集主要依靠傳統的手工操作模式，企業在數據采集工作中面臨着數據來源多、數據量大、更新快、數據采集可靠性難以保證、重復數據多、數據質量難以保證等問題。
專業工作還是要交給專業工具，選擇合適的數據分析工具，數據采集工作可以事半功倍。這里要提及一下的是，思邁特軟件Smartbi數據分析平台，Smartbi的數據采集能力非常強大，內部有多種采集適配器，實現了對數據庫、報表工具、ETL工具、文件系統等各種存儲格式的自動化數據采集。Smartbi的數據集成功能充分結合了大量項目人員的實施習慣。在整個數據建模過程中，可以快速創建ETL過程，構建數據模型，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數據采集系統，但由於系統本身的原因或企業沒有選擇最合適的數據采集系統，最終導致信息采集延遲、信息斷層等現象。因此，企業在選擇數據采集系統時，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。