Der Akt von Sammeln von Informationen aus einer oder mehreren Quellen und Kombinieren dieser Informationen zu einer zusammengefassten Version ist bekannt als Datenaggregation.
Anders ausgedrückt bedeutet die Datenaggregation, einzelne Daten aus verschiedenen Quellen zu erhalten und sie in einem einfacheren Format zu organisieren, wie Summen oder praktische Metriken.
Sie können nicht numerische Daten kombinieren, obwohl Daten normalerweise mit den Operatoren „Anzahl“, „Summe“ und „Mittelwert“ aggregiert werden.
Was ist Datenaggregation?
Datenaggregation ist der Prozess des Sammelns von Informationen aus verschiedenen Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Websites und kondensiert es zu a einzelner Bericht, Datensatz oder Ansicht. Datenaggregatoren übernehmen dieses Verfahren.
Genauer gesagt nimmt ein Aggregationswerkzeug heterogene Informationen als Eingabe
Anschließend wird es erweitert, um aggregierte Ergebnisse zu erstellen. Schließlich stellt es die Funktionen bereit, um die resultierenden gesammelten Informationen zu präsentieren und zu untersuchen.
Da enorme Mengen an Informationen schnell und einfach untersucht werden können, ist die Aggregation von Daten besonders hilfreich für die Datenanalyse.
Auf diese Weise können Tausende und Abertausende, Tausende oder vielleicht sogar Millionen einzelner Dateneinträge zu einer einzigen Zeile aggregierter Daten komprimiert werden.
Lassen Sie uns nun die Datenaggregation genauer untersuchen.
Wie funktioniert der Datenaggregationsprozess?
Ein Aggregationsverfahren umfasst in der Regel die folgenden 3 Schritte:
1. Beschaffung von Informationen aus verschiedenen Quellen: Daten werden von einem Datenaggregator aus verschiedenen Dokumenten, Datenbanken und HTML-Dateien zusammengestellt
2. Datenvorbereitung und -bereinigung: Inkonsistenzen, Fehler und ungültige Werte werden durch Vorverarbeitung und Filterung aus den gesammelten Daten entfernt.
Dieser Prozess garantiert vor der Aggregierung, dass die Daten präzise und konsistent sind. Die gefilterten Daten werden dann in eine Struktur umgewandelt, die eine Aggregation erleichtert.
3. Datenorganisation und -kombination: Die verarbeiteten Daten werden zu einem einheitlichen Datensatz kombiniert. In der letzten Phase werden Daten kombiniert, verkettet und in einer nützlichen und verständlichen Form zusammengefasst.
Typischerweise umfasst dieser Prozess das Erstellen von Pivot-Tabellen, das Zusammenfassen von Daten oder das Erstellen vereinfachter Ansichten
Denken Sie daran, dass es zahlreiche Aggregationstechnologien und -instrumente gibt. Je nach gewünschtem Ergebnis und Eingabeformat können Sie damit Daten auf vielfältige Weise kombinieren.
Die kombinierten Daten werden dann verwendet, um entweder Entscheidungen auf Geschäftsebene zu treffen, oder werden in einem Datenbanksystem zur Datenanalyse gespeichert.
Sehen wir uns einige Situationen an, in denen die Datenaggregation nützlich sein kann, nachdem Sie nun wissen, wie es geht.
Anwendungsfälle der Datenaggregation
Aggregierte Daten können in einer Vielzahl von Branchen effektiv genutzt werden, darunter:
1. Finanzen: Um die Kreditwürdigkeit eines Kunden zu bestimmen, stellen Finanzinstitute Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen. Sie verwenden es zum Beispiel, um zu entscheiden, ob sie einen Kredit vergeben oder nicht.
Darüber hinaus können aggregierte Daten zur Marktanalyse und -identifikation verwendet werden.
2. Gesundheitspflege: Medizinische Einrichtungen erstellen Behandlungsoptionen und verbessern die koordinierte Versorgung mithilfe von Daten, die aus Krankenakten, diagnostischen Tests und Laborergebnissen zusammengestellt wurden.
3. Marketing: Unternehmen sammeln Informationen von ihren Websites und Social-Media-Konten, um Erwähnungen, Hashtags und Interaktionen zu verfolgen.
So lässt sich feststellen, ob eine Marketingstrategie erfolgreich war. Darüber hinaus werden aggregierte Kunden- und Verkaufsdaten verwendet, um Geschäftsentscheidungen für zukünftige Marketingkampagnen zu treffen.
4. Anwendungsüberwachung: Um die Anwendungsfunktionalität zu verfolgen, neue Fehler zu finden und Probleme zu lösen, sammelt und aggregiert Software routinemäßig Daten aus der Anwendung und dem Netzwerk.
5 . Große Daten: Durch die Kombination von Daten ist es einfacher, die weltweit leicht zugänglichen Informationen zu analysieren und für eine spätere Verwendung in einem Datenbanksystem vorzuhalten.
Warum ist Datenaggregation wichtig?
Die Aggregation wird hauptsächlich zur Unterstützung der Datenanalyse verwendet. Insbesondere die Analyse von aggregierten Daten vereinfacht den Prozess, um Ideen aufzudecken, die in Rohdaten verborgen sind.
Dadurch können Rohdaten einfacher analysiert, angezeigt und verstanden werden als aggregierte Daten.
Mit wenigen Zahlen haben Sie alle Informationen, die Sie brauchen, um Markttrends zu verstehen und Unternehmensprozesse im Auge zu behalten KPIs (Leistungskennzahlen).
Die meisten bekannten Aggregatoren bieten auch Tools zur Präsentation von Daten in verschiedenen Methoden an. Infolgedessen können kombinierte Daten von technisch nicht versierten Personen untersucht und verwendet werden.
1. Verbesserte Effizienz und Datenqualität
Mithilfe von Datenaggregatoren können Sie mühelos Daten sammeln, filtern und zusammenfassen. Anschließend können Sie die Zusammenarbeit fördern, indem Sie aggregierte Daten innerhalb und zwischen verschiedenen Teams verteilen.
Dies hilft Ihnen, Zeit, Energie und Geld zu sparen, indem Sie die Notwendigkeit manueller Arbeit und den Kommunikationsaufwand verringern.
Außerdem müssen Sie die Daten bereinigen, bevor Sie sie aggregieren. Dies hilft beim Auffinden und Beheben von Datenfehlern und Anomalien. Im Ergebnis erhöht die Aggregation die Qualität und Verlässlichkeit der Daten und erhöht gleichzeitig deren Wert.
2. Verbesserte Entscheidungsfindung
Dank der Aggregation, die Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und zusammenfasst, erhalten Benutzer einen vollständigen Überblick über die Situation. Dadurch können Sie Ihre Wahl mit aggregierten Daten untermauern.
Geeignetere Entscheidungen zu treffen und Kosten zu sparen sind nur zwei Vorteile von datengesteuerten Entscheidungen im Besonderen.
Kombinierte Informationen erleichtern und unterstützen die Entscheidungsfindung. Interessanterweise ist der Kern der Datenanalyse, d. h. des Verfahrens, Daten zu verwenden, um Informationen zu erhalten und strategische Entscheidungen zu treffen, die Datenaggregation.
Probleme mit der Datenaggregation
Während die Datenaggregation viele Vorteile hat, gibt es auch einige Nachteile. Lassen Sie uns nun die drei wichtigsten Schwierigkeiten bewerten.
1. Integration verschiedener Datenquellen
Statistiken werden typischerweise aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt. Daher ist es wahrscheinlich, dass die Eingabedaten ziemlich unterschiedliche Formate haben.
In diesem Fall müssen die Daten vor dem Kombinieren zunächst vom Datenaggregator verarbeitet, normalisiert und transformiert werden.
Gerade im Umgang mit Big Data oder extrem komplexen Datensätzen kann dieser Job sehr zeitaufwändig und komplex werden.
Es wird empfohlen, die Informationen zu entschlüsseln, bevor sie für diesen Zweck aggregiert werden. Beim Datenparsing werden Originaldaten in eine nützlichere Form umgewandelt.
2. Gewährleistung der Einhaltung von Gesetzen, Vorschriften und Schutzmaßnahmen
Beim Umgang mit Daten muss der Datenschutz stets berücksichtigt werden. Dies ist besonders genau, wenn es um die Aggregation geht.
Der Grund dafür ist, dass Sie möglicherweise verwenden müssen persönlich identifizierbare Informationen (PII), um eine Zusammenfassung zu erstellen, die eine Gruppe als Ganzes genau darstellt.
Dies geschieht beispielsweise bei der Veröffentlichung der Ergebnisse der öffentlichen Umfrage oder der Wahlen.
Infolgedessen werden Datenanonymisierung und Datenaggregation häufig zusammen verwendet. Klagen und Bußgelder können aus der Verletzung von Datenschutzgesetzen resultieren.
Ignorieren der Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR/DSGVO), das die Privatsphäre der personenbezogenen Daten von EU-Bürgern schützt, könnte Sie mehr kosten als $ 20 Millionen.
Sie haben wenig bis gar keine Wahl, obwohl der Schutz sensibler Daten in Aggregation eine große Herausforderung darstellt.
3. Gute Ergebnisse erzielen
Die Qualität der Quelldaten beeinflusst, wie zuverlässig die Ergebnisse eines Datenaggregationsverfahrens sind. Als Ergebnis müssen Sie zunächst bestätigen, dass die von Ihnen gesammelten Daten echt, umfassend und relevant sind.
Das ist nicht einfach, wie Sie vielleicht denken. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass die ausgewählten Daten eine anständige Stichprobe der untersuchten Bevölkerung sind. Das ist zweifellos eine schwierige Aufgabe.
Berücksichtigen Sie außerdem, dass die Aggregationsergebnisse je nach Granularität variieren. Für diejenigen unter Ihnen, die nicht vertraut sind, bestimmt die Granularität, wie die Informationen organisiert und zusammengefasst werden.
Wenn das Detail zu hoch ist, geht die Bedeutung verloren. Sie können das Gesamtbild nicht sehen, wenn das Detail zu klein ist. Die zu verwendende Genauigkeit hängt daher von den Ergebnissen ab, die Sie erreichen möchten.
Es kann einige Versuche dauern, bis Sie die Genauigkeit gefunden haben, die Ihren Zielen am besten entspricht.
4. Datenaggregation mit Hilfe von Bright Data
Wie wir bereits festgestellt haben, beginnt eine Datenaggregationsmethode mit dem Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen. Ein Datenaggregator könnte also auf bereits erhobene Daten zugreifen oder diese sofort abrufen.
Die Ergebnisse der Aggregation hängen von der Genauigkeit der Daten ab, was immer im Auge behalten werden muss. Daher ist die Aggregation von Daten für die Zusammenstellung von entscheidender Bedeutung.
Zum Glück Bright Data bietet spezifische Lösungen für jede Phase der Informationserfassung. Bright Data Bietet insbesondere eine vollständige Web-Scraper-Schnittstelle.
Sie können mit einem solchen Tool viel mehr Daten aus dem Internet abrufen und sich gleichzeitig allen Schwierigkeiten entziehen, die mit Web Scraping verbunden sind.
Das Web-Scraper-IDE für Bright Data kann zum Sammeln von Informationen als allererster Schritt in einem Aggregationsverfahren verwendet werden. Darüber hinaus werden organisierte und gebrauchsfertige Datenbanken bereitgestellt von Bright Data.
Wenn Sie sie kaufen, können Sie sofort alle Phasen der Datenerfassung umgehen, was den Aggregationsprozess erheblich vereinfacht.
Dann könnten Sie diese Datenbanken tatsächlich in einer Vielzahl von Situationen anwenden. Bei der Bereitstellung ihrer Website-Daten sind die meisten Hotelmarken darauf angewiesen Bright DataEffizienz bei der Aggregation von Reisedaten.
Sie können die Preise mit Konkurrenten vergleichen, verfolgen, wie Kunden nach Reisen suchen und buchen, und dank dieser aggregierten Daten zukünftige Muster in der Reisebranche vorhersagen.
Dies ist nur einer der zahlreichen Bereiche, in denen Bright DataDie Fähigkeiten, das Know-how und die Statistiken von können hilfreich sein.
Quick-Links:
- Warum ist Datenethik im Marketing wichtig?
- Wie viele Datenschutzverletzungen
- Was ist die Ursache der Marketingbranche?
- Bright Data Tarifpläne
Fazit: Datenaggregation 2024
Sie können den Wert Ihrer Daten durch Datenaggregation maximieren. Sie können Erkenntnisse und Muster schnell identifizieren, indem Sie Ihre Daten in Zusammenfassungen und Ansichten kombinieren.
Darüber hinaus können Sie Ihre Geschäftsentscheidung mit aggregierten Daten unterstützen. Dies ist nur möglich, wenn die aggregierten Ergebnisse vertrauenswürdig sind, was von der Qualität der Datenquellen abhängt.
Deshalb sollten Sie sich auf die Datenerfassung und eine entsprechende Anwendung konzentrieren Bright DataDas Web-Scraping-Tool von bietet alle erforderlichen Tools zum Abrufen der benötigten Daten.
Andernfalls können Sie sofort einen der vielen erstklassigen Datensätze erwerben Bright Data zu bieten hat.
