在大数据领域，数据采集和数据集成是两个密切相关的概念，但它们在数据处理过程中扮演的角色和目的有所不同。

数据采集主要是通过工具或技术，从系统外部获取数据并输入到系统内部的过程。它可以是手工的，也可以是自动化的。在这个过程中，获取的数据可能需要进行清洗、格式转换等预处理，以便后续的数据集成和使用。

数据集成则是将不同来源、不同格式、不同性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中起来，形成一个全面、统一的数据视图或数据仓库的过程。数据集成通常涉及到数据的抽取、转换、清洗和加载等多个步骤，它的主要目的是为企业提供全面的数据共享和数据分析能力。

因此，可以说数据采集是数据集成的基础和前提，数据集成则是数据采集的后续处理和结果。没有数据采集，数据集成就缺乏数据来源；没有数据集成，则无法有效利用和管理大数据资产。