數據收集，如今，數據堪比新的黃金國度。各公司紛紛部署相關戰略，用于數據收集、數據轉換和數據使用。多樣化的海量數據廣泛應用于公司各部門。因此，量身制定公司内部的數據治理策略勢在必行，盡管目前為止，如此作為的公司依然寥寥無幾。何為數據治理的真正目标？其目标在于确保公司各相關方都對數據及其作用擁有相同的理解，并且能依法利用安全、優質的定性數據來進行決策。數據收集中最重要的是識别信息需求是确保數據準确無誤，有效性的數據是首要必備條件，精準的收集數據、分析數據才能為以後的決策提供清晰的目标。

進入21世紀以來，“數據科學（Data Science）"的概念被不斷提及，哈佛數據科學計劃中這樣定義數據科學——“數據科學是一門新興學科，它利用統計方法和計算機科學方面的知識，為廣泛的傳統學術領域提供有影響力的預測和見解”。

以2010年為節點，在計算技術取得重大進展的背景下，數據科學開始占據越來越主要的中心位置，憑借比以往更快的處理速度，技術在新的十年裡實現了巨大的飛躍。數據科學持續發展，幾乎滲透到每一個産生或依賴數據的行業。

今天的數據科學研究人員能夠識别相關問題，從不同數據源收集、整合數據，組織信息，分析處理海量數據，進行數據挖掘，再将結果轉化為解決方案，并對業務決策産生積極的推動作用，幾乎所有行業都需要這樣的數據處理方法。

數據科學生命周期

數據科學生命周期的五個階段：采集（采集、錄入、信号接收、信息抽取）；管理（數據倉庫、清洗、登台、預處理、架構）；處理（分類聚類、數據建模、數據彙總、數據挖掘）；分析（查詢、預測、回歸、文本挖掘、量化分析）；呈現（報表、可視化、商業智能、決策）。

随着信息化的不斷變革，數據的重要性在當下尤為突出。科學、準确、快速地從海量行業或學科數據中識别、追蹤前沿,及時把握其發展趨勢,以服務于科研創新與決策,已經成為科研工作者關注的焦點。

數據收集的作用是用于數據分析其目的是把隐沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的内在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取适當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在産品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要适當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合适的生産及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用範圍。

數據分析的流程

·明确分析的目的 隻有弄清分析的目的是什麼?才能準确定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的思路。

·數據收集 對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

·數據預處理 通過探索式縫隙檢驗假設的形式，在數據之中發現新的特征，對整個數據集有個全面的認識，以便後續選擇何種分析策略。

·數據分析 數據整理完後，需要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對産品、業務、技術等有足夠的了解，常常用到分類、聚類等數據挖掘算法。

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