随着物联网行业的快速发展，“智能制造”一词逐渐出现在大众的视野中并且以迅速发展的态势蔓延开来。与此同时，各种类型的数据采集系统被广泛应用到工业生产中，在化工、新能源、食品、医药、石油、机械、电力等行业均能看到它的身影，接下来就让我们具体了解一下它的内容与特性。
数据采集总体来说就是通过RTU或PLC进行，其中包括传感器数据的读取，依靠系统的需求通讯传送到设备这一过程。数据有特定的格局，操控室中的操作员能够用HMI了解系统状况，并决议是否要调整RTU或PLC的操控，或是暂停正常的操控，进行特别的处理。数据也会传送到历史记载器，一般会是架构在商用的数据库管理系统上，以便追寻趋势并进行剖析。
对于数据采集来说，它的特性主要包含三大方面，即全面性、多维性、高效性。
1、全面性
数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。
2、多维性
数据采集更重要的是能够满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。
3、高效性
高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。
数据采集包括反映物理过程特征的数据的产生，数据发送、接受和数据处理；监视控制不仅包括对物理过程的直接控制，还包括管理性控制，只下发调控指令，由厂站端或下级调度人工调度。
