数据采集的流程和方法,数据采集方法中最简单的方法

说实话，在当今数字化高速发展的时代，企业对于数据的依赖程度越来越高。企业都在重视数据监控，但真正明白其意义的是少数，大都在盲目跟风。所以大部分企业的数据监控看似做得如火如荼，选工具、设指标，但一番操作下来结果却不尽如人意，数据监控项目变成了 “纸上谈兵”。究其根本原因，还是企业根本没有领会 “数据监控” 四个字背后的实质，那么，数据监控到底应该怎么做呢？本文将为你一文讲清数据监控的关键步骤。

在当今竞争激烈的商业环境中，数据已成为企业的重要资产。通过对数据的监控，企业可以及时了解业务的运行情况，发现潜在的问题和机会，从而做出更加明智的决策。为什么我要说数据监控这么重要？因为针对不同的群体，数据监控的意义是不同的，比如说，对于企业管理层来说，数据监控可以提供全面的业务视图，帮助他们更好地把握企业的发展方向。对于业务人员来说，数据监控可以帮助他们了解业务的具体情况，优化业务流程，提高工作效率。对于 IT 人员来说，数据监控可以帮助他们及时发现系统故障，保障系统的稳定运行。但不管针对哪一类群体，数据监控的重要性都是不言而喻的，所以讲这一块还是想让大家明白数据监控的工作一定要提到企业的日程上来，态度一定要重视。

数据监控并不是一个新的概念，随着信息技术的不断发展，数据监控也在不断演进。在早期，数据监控主要是通过人工方式进行的，换句话说就是由专门的人员定期收集和分析数据。这种方式效率低下，且容易出现错误。

随着数据库技术的发展，数据监控开始采用自动化的方式，通过编写脚本和程序来实现数据的自动收集和分析。这种方式提高了效率，但仍然存在一定的局限性。这里的局限其实是多方面的，简单举个例子，一个企业既有内部的 MySQL 数据库存储业务数据，又有 MongoDB 存储用户行为数据，在编写数据采集脚本时，就需要分别编写不同的逻辑来处理这两种不同类型的数据库，这就可能导致脚本变得复杂且容易出错。

如今，随着大数据和人工智能技术的发展，数据监控变得更加智能化和自动化。通过使用大数据平台和人工智能算法，可以实现对海量数据的实时监控和分析，及时发现潜在的问题和机会。

在了解了数据监控的重要性和发展历程，下面我们来看一下想要做好数据监控，需要哪些步骤呢？其实，在这里给大家总结了6个关键步骤，给大家提供参考！

在进行数据监控之前，首先需要明确监控的目标。不同的企业和业务场景，监控的目标也会有所不同。例如，对于电商企业来说，可能需要监控销售额、订单量、用户活跃度等指标；对于金融企业来说，可能需要监控风险指标、交易金额、客户满意度等指标。明确的监控目标可以帮助我们确定需要监控的数据指标，监控的频率和以什么方式监控。

确定数据指标是数据监控的核心步骤之一。数据指标是衡量业务运行情况的关键指标，需要根据监控目标进行选择。例如，如果监控目标是销售额，那么数据指标可以选择销售额、销售数量、客单价等；如果监控目标是用户活跃度，那么数据指标可以选择用户登录次数、在线时长、页面浏览量等。所以监控目标和数据目标是要高度一致的，换句话说，监控目标决定数据指标，数据指标在一定程度上反映监控目标，所以从第一步开始就要明确，许多企业需求不明，项目烂尾，往往都是第一步没走好，当然，在确定数据指标后，还需要对指标进行定义和计算，确保指标的准确性和一致性。

建立监控体系是数据监控的重要步骤之一。监控体系包括监控指标、监控频率、预警机制等。监控指标是根据确定的数据指标进行选择的，监控频率则需要根据业务的实际情况进行确定。一般来说，对于关键指标，需要进行实时监控；对于非关键指标，可以进行定期监控。预警机制是监控体系的重要组成部分，当数据指标超出预设的阈值时，需要及时发出预警，以便相关人员能够及时采取措施、数据采集和存储是数据监控的基础步骤之一。数据采集需要选择合适的数据源和采集方式，确保数据的准确性和完整性。

数据分析和报告是数据监控的重要步骤之一。数据分析需要选择合适的分析方法和工具，对采集到的数据进行分析和挖掘，发现潜在的问题和机会。对不同类型数据的分析，如描述性分析、相关性分析、回归分析等。数据分析完成后，需要生成相应的报告，以便相关人员能够及时了解业务的运行情况。报告可以采用多种形式，如表格、图表、文字等。

以电商企业为例，电商企业的数据监控需求包括业务流程监控、数据仓库管理、数据关系梳理、可视化BI需求等等：

业务流程监控：电商企业的业务流程包括订单下单、物流、退换货等多个环节。每一个环节的数据变化都需要实时监控，以确保业务的顺畅进行。例如，订单下单量的突然下降可能预示着网站出现问题或者竞争对手有新的促销活动。

数据仓库管理：电商企业的数据仓库存储着大量的交易数据、用户数据等。这些数据需要进行有效的管理和整合，以便进行深入分析。例如，对用户购买行为数据的分析可以帮助企业优化商品推荐系统。

数据关系梳理：在电商业务中，不同数据之间存在着复杂的关系。例如，用户的浏览行为数据与最终购买数据之间的关系，通过监控这些数据关系，可以发现用户的购买决策路径，进而优化营销策略。

可视化BI需求：电商企业需要通过可视化的方式直观地了解业务数据。例如，通过可视化的销售数据报表，可以快速了解不同商品的销售情况，为库存管理和采购决策提供依据。

具体来说，以下面这张品类商品销售分析为例，这份看板是我用FineBI做的，FineBI是国产的一个自助式分析工具，依托fineBI 的强大分析功能，你只需要推拽拉即可实现数据看板的制作，而且FineBI内置了许多图表模板，拿来修改参数即用，这羊毛薅的不要太爽。感兴趣的朋友点链接下载体验即可！https://s.fanruan.com/dfr8b

言归正传，我们以图表中的品类增长为例，品类增长是以表格形式展示。可以看到看板列出了不同品类商品的销售数据，包括序号、产品分类、销售额（J）、同比和占比。例如，功能饮料销售额为 692,318，同比增长 21.30%，占比为 23.00%；咖啡销售额为 1,137,201，同比增长 18.94%。通过对品类增长数据的监控，企业可以了解哪些品类的销售增长较快，哪些增长较慢，从而对销售策略进行调整。

总之呢，数据监控是企业数据建设中的重要环节，通过明确监控目标、选择合适的监控工具、确定数据指标、建立监控体系、进行数据采集和存储、以及进行数据分析和报告等关键步骤，可以实现对企业业务的实时监控和分析，及时发现潜在的问题和机会，为企业的决策和发展提供有力支持。