数据采集是从各类数据源中获取信息的过程，是数据分析和决策的基础。通过自动化或手动方式，企业能够从不同系统、设备或渠道采集到所需的数据，为后续的数据处理和分析打下基础。FineReport等报表工具提供了便捷的数据采集功能，支持多种数据源的集成与数据格式的转换。本栏目旨在介绍数据采集的方法与实践，帮助用户高效收集和整合企业内外部数据，推动数据驱动决策和业务优化。
2026年，AI驱动的数据收集和分析已成为企业数字化转型的常态。但你是否也曾疑惑：AI收集的数据真的可靠吗？企业的数据更新频率是否跟得上业务变化？去年，某金融企业上线AI风控系统，结果发现风险模型用的客户数据已滞后两个月，最终导致信贷决策失误，损失百万。这不是孤例。很多企业依赖智能系统，却忽视了数据本身的及时性和有效性。其实，数据的“新鲜度”直接决定了AI分析的价值。本篇文章将带你系统梳理：什么决
2025年，国内某大型制造企业用了一整年，光靠人工手动录入，处理各类原始表单数据超20万份，错录漏录率高达2.5%，直接导致后续生产物资采购延误——这不是个案，而是当下众多企业数字化转型过程中的“数据瓶颈”缩影。你是否也曾为表单数据录入效率低、人工校验出错、流程协作混乱而头疼？如果答案是肯定的，那么2026年，AI自动录入表单及智能数据采集技术，或许就是你最该关注的“降本增效”利器。本文将用通俗易
企业数字化转型，常常不是“有没有用”的问题，而是“怎么用得好”的挑战。某制造企业一次数据采集失败，直接导致生产线停摆4小时，损失超50万。你是否也在为数据采集不及时、不准确、难整合、难分析头疼？数字化转型不是买几套软件、搭几个系统就完事，更关键的，是底层数据采集方法的选择与落地。2026年，数字化浪潮下，数据采集早已不只是简单的表格填报或人工录入，更涉及自动化、智能化、实时化和平台化协同。本文将系
数字化转型的洪流已经彻底改变了企业的运营逻辑。据IDC 2023年调研，近85%的中国企业高管表示，数据已成为企业竞争力的核心驱动力。但在实际推进数字化转型时，很多企业却在“到底需要哪些数据”“如何科学采集”上犯了难——不是数据太杂、用不上，就是采集流程繁琐、成本高企，甚至有人感叹：“我们有大数据，却没有真数据。”这不是危言耸听，2026年企业数字化转型的成败，很大程度上取决于数据战略的科学性和执
数字化转型，绝不只是把数据搬上云端那么简单。2026年，企业面临的多源数据接入挑战，已经远远超出了“信息孤岛”这个老问题。你可能刚刚在ERP里拉取了销售数据，CRM又弹出一条客户投诉，IoT平台实时上报设备异常，微博、抖音的舆情还在滚动……这些数据不仅类型繁杂、格式五花八门，而且更新频率各异、业务关联日益紧密。最令人头疼的是，企业领导需要一张大屏，随时掌控全局，业务部门却还在用Excel对着报表反
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