Informacijos rinkimas, tam tikrose pramonės šakose geriau žinomas kaip duomenų gavyba, yra būdas rinkti ir įvertinti didelius popierinės ir skaitmeninės informacijos kiekius. Didelė dalis informacijos rinkimo tenka duomenų analizei. Rinkdami, skirstydami į kategorijas ir apibendrindami informaciją, vartotojai gali nustatyti ryšius ir tendencijas, kurie kitu atveju galėtų likti nepastebėti. Tokia informacija naudinga rinkodaros specialistams, tyrėjams, mažmeninės prekybos parduotuvių savininkams, rinkos analitikams, apskaitos specialistams ir daugeliui kitų specialistų, verslo subjektų ir statistikų.
Kompiuteriai yra labai svarbūs informacijos rinkimui. Didelės apimties duomenų gavyba iš klientų įrašų, internetinių duomenų bazių ar tarptautinių mažmeninės prekybos įrašų gali užtrukti kelerius metus, kol bus surinkta, apibendrinta ir suskirstyta į kategorijas popieriuje. Duomenų gavybos programinės įrangos produktai ir kiti automatinio rūšiavimo kompiuteriu būdai leidžia greičiau ir tiksliau apdoroti didelius informacijos kiekius. Pavyzdžiui, automatizuotas informacijos rinkimas per akimirką gali sekti, rūšiuoti ir apibendrinti šimtų tūkstančių klientų apsipirkimo įpročius įvairiose nacionalinėse mažmeninės prekybos vietose.
Ekonomikos studijos ir rinkodaros strategijų kūrimas yra du dažniausiai naudojami informacijos rinkimo technologijos būdai. Pavyzdžiui, universitetas ar vyriausybinė agentūra gali rinkti ir kaupti tūkstančius informacijos apie konkrečias pramonės šakas, tokias kaip gamyba, bitų. Naudodamos informacijos rinkimo technologiją, tyrimo grupės gali pastebėti tokias ekonomines tendencijas kaip vidutinės žaliavų kainos, tam tikrų produktų gamybos pakilimas, istoriniai gamybos laiko duomenys ar net konkrečių prekių importo ir eksporto tendencijos.
Rinkodaros profesionalai ir mažmenininkai naudoja duomenų gavybos ir kitus informacijos rinkimo metodus, kad nustatytų apsipirkimo įpročių tendencijas, parduotų prekių kainą ir atsargų lygį, kad būtų galima paminėti tik keletą naudojimo būdų. Konkreti informacija, pvz., kurią savaitės dieną apsiperka dauguma vyrų arba kiek kartų vidutinė šeima globoja vietinę bakalėjos parduotuvę, gali suteikti vertingos informacijos parduotuvių savininkams ir rinkodaros specialistams. Remiantis tokio tipo informacija, galima sukurti ir planuoti pardavimo renginius, klientų atlygio programas ir kainodaros strategijas, siekiant maksimaliai padidinti efektyvumą ir sėkmę.
Tendencijų ir modelių nustatymas dideliame informacijos kiekyje, taip pat skirtingų duomenų sąsajų nustatymas padeda rinkti reikšmingus istorinius duomenis, kurie bus naudojami prognozuojant būsimą našumą. Sandorių duomenys, pvz., kompiuterizuoti pardavimo įrašai arba apskaitos informacija, yra viena iš duomenų tipų, dažniausiai naudojamų informacijai rinkti, kai jie taikomi vienai įmonei. Pramonės duomenys, pvz., visos pramonės pardavimai, vietinės rinkos prognozės ir žaliavų pirkimai, yra visų tipų duomenys, naudojami didelio masto informacijai rinkti. Paprastai didelio masto duomenų gavybos projektus vykdo finansų ar ekonomikos analitikai, siekdami pastebėti pramonės ar nacionalines tendencijas.