El acto de recopilar información a través de una o más fuentes y combinarla en una versión resumida se conoce como agregación de datos.
Para decirlo de otra manera, la agregación de datos implica obtener datos individuales de varias fuentes y organizarlos en un formato más sencillo, como sumas o métricas prácticas.
Puede combinar datos no numéricos, aunque los datos normalmente se agregan mediante los operadores de recuento, suma y media.
¿Qué es la agregación de datos?
La agregación de datos es el proceso de recopilar información de varios bases de datos, hojas de cálculo y sitios web y condensarlo en un informe, conjunto de datos o vista singular. Los agregadores de datos manejan este procedimiento.
Una herramienta de agregación, más detalladamente, toma información heterogénea como entrada
Luego, lo expande para crear resultados agregados. Finalmente, proporciona las características para presentar y examinar la información recopilada resultante.
Dado que permite examinar de forma rápida y sencilla enormes cantidades de información, la agregación de datos es especialmente útil para el análisis de datos.
Esto es para que miles y miles, miles o incluso millones de entradas de datos individuales puedan compactarse en una sola fila de datos agregados.
Ahora examinemos la agregación de datos con más detalle.
¿Cómo funciona el proceso de agregación de datos?
Un procedimiento de agregación generalmente incluye los siguientes 3 pasos:
1. Obtención de información de diversas fuentes: Los datos son compilados por un agregador de datos de varios documentos, bases de datos y archivos HTML
2. Preparación y limpieza de datos: Las inconsistencias, los errores y los valores no válidos se eliminan de los datos recopilados mediante el preprocesamiento y el filtrado.
Antes de ser agregado, este proceso garantiza que los datos sean precisos y consistentes. Los datos filtrados luego se transforman en una estructura que facilita la agregación.
3. Organización y combinación de datos: Los datos procesados se combinan en un conjunto de datos unificado. En la última etapa, los datos se combinan, concatenan y resumen en una forma útil y comprensible..
Por lo general, este proceso implica la creación de tablas dinámicas, el resumen de datos o la producción de vistas simplificadas.
Recuerde que existen numerosas tecnologías e instrumentos de agregación. Según el resultado previsto y el formato de entrada, estos le permiten combinar datos de diversas formas.
Luego, los datos combinados se utilizan para tomar decisiones a nivel comercial o se guardan en un sistema de base de datos para el análisis de datos.
Veamos algunas situaciones en las que la agregación de datos puede ser útil ahora que sabe cómo hacerlo.
Casos de uso de agregación de datos
Los datos agregados se pueden usar de manera efectiva en una variedad de industrias, que incluyen:
1. finanzas: Para determinar la solvencia de un cliente, las organizaciones financieras recopilan información de varias fuentes. Lo utilizan, por ejemplo, para determinar si conceder o no un préstamo.
Además, los datos agregados se pueden utilizar para el análisis y la identificación del mercado.
2. Cuidado De La Salud: Las instalaciones médicas crean opciones de tratamiento y mejoran la atención coordinada utilizando datos recopilados de registros de salud, pruebas de diagnóstico y resultados de laboratorio.
3. Mercadeo.: las empresas recopilan información de sus sitios web y cuentas de redes sociales para realizar un seguimiento de las menciones, los hashtags y las interacciones.
Esta es la forma en que puede determinar si una estrategia de marketing fue exitosa. Además, los datos agregados de clientes y ventas se utilizan para tomar decisiones comerciales para futuras campañas de marketing.
4. Monitoreo de aplicaciones: Para realizar un seguimiento de la funcionalidad de la aplicación, encontrar nuevos errores y resolver problemas, el software recopila y agrega datos de forma rutinaria de la aplicación y la red.
5 . Grandes datos: Al combinar datos, es más sencillo analizar la información a la que se puede acceder fácilmente a escala mundial y guardarla en un sistema de base de datos para su uso posterior.
¿Por qué es importante la agregación de datos?
La agregación se utiliza principalmente para ayudar en el análisis de datos. En particular, el análisis de datos agregados simplifica el proceso para descubrir ideas que están ocultas en los datos sin procesar.
Esto es para que los datos sin procesar se puedan analizar, ver y comprender más fácilmente que los datos agregados.
Tiene toda la información que necesita para comprender las tendencias del mercado y controlar los procesos de la empresa con solo unas pocas cifras o KPI (Indicadores clave de rendimiento).
La mayoría de los agregadores conocidos también brindan herramientas para presentar datos en varios métodos. Como resultado, los datos combinados pueden ser explorados y utilizados por personas sin conocimientos técnicos.
1. Eficiencia mejorada y calidad de datos
Con la ayuda de los agregadores de datos, puede recopilar, filtrar y resumir datos sin esfuerzo. Luego, puede fomentar la cooperación mediante la distribución de datos agregados dentro y entre varios equipos.
Esto le ayuda a ahorrar tiempo, energía y dinero al reducir la necesidad de trabajo manual y los gastos generales de comunicación.
Además, debe limpiar los datos antes de agregarlos. Esto ayuda a encontrar y corregir errores y anomalías en los datos. Como resultado, la agregación aumenta la calidad y confiabilidad de los datos al tiempo que aumenta su valor.
2. Toma de decisiones mejorada
Los usuarios pueden obtener una visión completa de la situación gracias a la agregación, que combina y resume datos de varias fuentes. Como resultado de esto, puede respaldar su elección con datos agregados.
Hacer elecciones más apropiadas y ahorrar gastos son solo dos ventajas de las elecciones basadas en datos en particular.
La información combinada facilita y apoya la toma de decisiones. Curiosamente, el núcleo del análisis de datos, que es el procedimiento de uso de datos para obtener información y tomar decisiones estratégicas, es la agregación de datos.
Problemas con la agregación de datos
Si bien la agregación de datos tiene muchos beneficios, también existen algunos inconvenientes. Ahora vamos a evaluar las tres dificultades más significativas.
1. Integración de varias fuentes de datos
Las estadísticas generalmente se recopilan de una variedad de fuentes. Por lo tanto, es probable que los datos de entrada tengan formatos bastante diversos.
En este caso, el agregador de datos primero debe procesar, normalizar y transformar los datos antes de combinarlos.
Particularmente cuando se trata de Big Data o conjuntos de datos extremadamente complejos, este trabajo puede volverse extremadamente lento y complejo.
Se recomienda decodificar la información antes de agregarla para este fin. El análisis de datos es el proceso de convertir los datos originales en una forma más útil.
2. Garantizar el cumplimiento de las leyes, los reglamentos y la protección
La privacidad debe tenerse en cuenta constantemente cuando se trabaja con datos. Esto es particularmente preciso cuando se habla de agregación.
La razón detrás de esto es que es posible que necesite usar información de identificación personal (PII) para crear una sinopsis que represente con precisión a un grupo como un todo.
Por ejemplo, esto es lo que ocurre cuando se hacen públicas las encuestas públicas o los resultados de las elecciones.
Como consecuencia, la anonimización de datos y la agregación de datos se utilizan con frecuencia juntas. Demandas y multas pueden resultar de la violación de las leyes de privacidad.
Ignorando el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que protege la privacidad de la información personal de los residentes de la UE, podría costarle más de $20 millones.
Tiene poca o ninguna opción, a pesar de que proteger los datos confidenciales en conjunto es un desafío importante.
3. Crear buenos resultados
La calidad de los datos de origen afecta la fiabilidad de los resultados de un procedimiento de agregación de datos. Como resultado, primero debe confirmar que los datos que ha recopilado son genuinos, completos y relevantes.
Esto no es simple, como se podría pensar. Por ejemplo, considere asegurarse de que los datos seleccionados sean una muestra decente de la población que se está estudiando. Sin duda es una tarea difícil.
Además, también tenga en cuenta que los resultados de la agregación varían según la granularidad. Para aquellos de ustedes que no están familiarizados, la granularidad dicta cómo se organizará y resumirá la información.
Cuando el detalle es demasiado alto, el significado se pierde. No puede ver el panorama general si el detalle es demasiado pequeño. Por lo tanto, la precisión de uso depende de los resultados que está tratando de lograr.
Puede que necesite algunos intentos para encontrar la precisión que mejor se adapte a sus objetivos.
4. Agregación de datos Con la ayuda de Bright Data
Como descubrimos anteriormente, un método de agregación de datos comienza con la recuperación de datos de varias fuentes. Por lo tanto, un agregador de datos podría acceder a los datos que ya se han recopilado o puede obtenerlos de inmediato.
Los resultados de la agregación dependerán de la precisión de los datos, algo que siempre debe tenerse en cuenta. Como resultado, la agregación de datos es crucial para la compilación.
Gracias a Dios, Bright Data ofrece soluciones específicas para cada etapa de recolección de información. Bright Data proporciona específicamente una interfaz Web Scraper completa.
Puede recuperar muchos más datos de Internet utilizando una herramienta de este tipo mientras escapa de todas las dificultades asociadas con el web scraping.
La Rascador web IDE en Bright Data se puede utilizar para recopilar información como el primer paso en un procedimiento de agregación. Además, las bases de datos organizadas y listas para usar son proporcionadas por Bright Data.
Comprarlos le permitirá omitir inmediatamente todas las etapas de recopilación de datos, simplificando enormemente el proceso de agregación.
Entonces, podría aplicar estas bases de datos en una variedad de situaciones. Para proporcionar los datos de su sitio web, la mayoría de las marcas de hostelería dependen de Bright DataLa eficiencia de 's en la agregación de datos de viajes.
Pueden comparar los precios con los rivales, hacer un seguimiento de cómo los clientes buscan y reservan viajes, y pronosticar los próximos patrones en la industria de viajes gracias a estos datos agregados.
Esta es sólo una de las numerosas áreas donde Bright DataLas capacidades, el conocimiento y las estadísticas de 's pueden ser útiles.
Quick Links:
- ¿Por qué es importante la ética de datos en el marketing?
- Cuántas violaciones de datos
- ¿Cuál es la causa de la industria del marketing?
- Bright Data Planes de precios
Conclusión: Agregación de datos 2024
Puede maximizar el valor de sus datos a través de la agregación de datos. Puede identificar rápidamente ideas y patrones combinando sus datos en resúmenes y vistas.
Además, puede respaldar su elección comercial con datos agregados. Esto solo puede ser factible si los resultados agregados son confiables, lo que depende del calibre de las fuentes de datos.
Es por eso que debe concentrarse en la recopilación de datos y una aplicación como Bright DataLa herramienta de web scraping de proporciona todas las herramientas necesarias para recuperar los datos que necesita.
De lo contrario, puede comprar de inmediato uno de los muchos conjuntos de datos de primer nivel que Bright Data tiene que ofrecer.
