本文围绕数据采集，系统梳理数据库采集、系统日志采集、网络数据采集与感知设备数据采集四种方式，提供对比表、选型清单与案例，帮助企业构建高质量数据底座。 引言 先把数据采集做对 才谈得上数据价值 要做增长、降本、风控或智能化，第一步往往不是建模型，而是把数据采集做稳。数据采集如果不完整、不稳定或不合规，后续的数据清洗、数据治理、数据分析都会变成“补洞工程”。在大数据场景里，企业数据采集通常来自数据库、
本文围绕数据采集，系统梳理数据库采集、系统日志采集、网络数据采集与感知设备数据采集四种方式，提供对比表、选型清单与案例，帮助企业构建高质量数据底座。 引言 先把数据采集做对 才谈得上数据价值 要做增长
在所有数据相关工作中，数据采集始终处于最前端位置。它决定了后续数据存储、分析、建模与应用的上限——采集阶段的偏差，往往无法通过后处理完全弥补。从本质上看，数据采集的价值并不在“获取数据”本身，而在于