Tindakan mengumpulkan informasi melalui satu atau lebih sumber dan menggabungkannya menjadi versi ringkasan dikenal sebagai Agregasi data.
Dengan kata lain, agregasi data memerlukan perolehan data individual dari berbagai sumber dan mengaturnya ke dalam format yang lebih mudah, seperti penjumlahan atau metrik praktis.
Anda dapat menggabungkan data non-numerik meskipun data biasanya digabungkan menggunakan operator count, sum, dan mean.
Apa Itu Agregasi Data?
Agregasi data adalah proses pengumpulan informasi dari berbagai database, spreadsheet, dan situs web dan mengembunkannya menjadi a laporan tunggal, kumpulan data, atau tampilan. Agregator data menangani prosedur ini.
Alat agregasi, lebih terinci, mengambil informasi heterogen sebagai masukan
Setelah itu, ia mengembangkannya untuk membuat hasil gabungan. Akhirnya, ini menyediakan fitur untuk menyajikan dan memeriksa informasi yang dikumpulkan yang dihasilkan.
Karena memungkinkan sejumlah besar informasi diperiksa dengan cepat dan mudah, menggabungkan data sangat membantu untuk analisis data.
Ini agar ribuan dan ribuan, ribuan, atau bahkan jutaan entri data individu dapat dipadatkan menjadi satu baris data agregat.
Sekarang mari kita periksa agregasi data secara lebih rinci.
Bagaimana Proses Agregasi Data Bekerja?
Prosedur agregasi biasanya mencakup 3 langkah berikut:
1. Memperoleh informasi dari berbagai sumber: Data dikompilasi oleh agregator data dari berbagai dokumen, database, dan file HTML
2. Persiapan dan pembersihan data: Inkonsistensi, kesalahan, dan nilai yang tidak valid dihapus dari data yang dikumpulkan melalui pemrosesan awal dan pemfilteran.
Sebelum digabungkan, proses ini menjamin bahwa datanya tepat dan konsisten. Data yang disaring kemudian diubah menjadi struktur yang memfasilitasi agregasi.
3. Pengorganisasian dan penggabungan data: Data yang diproses digabungkan menjadi kumpulan data terpadu. Pada tahap terakhir, data digabungkan, digabungkan, dan diringkas menjadi bentuk yang berguna dan mudah dipahami.
Biasanya, proses ini memerlukan pembuatan tabel pivot, meringkas data, atau membuat tampilan yang disederhanakan
Ingatlah bahwa ada banyak teknologi dan instrumen agregasi di luar sana. Bergantung pada hasil yang diinginkan dan format input, ini memungkinkan Anda menggabungkan data dalam berbagai cara.
Data gabungan kemudian digunakan untuk membuat pilihan tingkat bisnis atau disimpan dalam sistem basis data untuk analisis data.
Mari kita lihat beberapa situasi di mana agregasi data dapat berguna sekarang setelah Anda mengetahui cara melakukannya.
Kasus Penggunaan Agregasi Data
Data agregat dapat digunakan secara efektif di berbagai industri, termasuk:
1. keuangan: Untuk menentukan kelayakan kredit pelanggan, organisasi keuangan mengumpulkan informasi dari berbagai sumber. Mereka menggunakannya, misalnya, untuk menentukan apakah akan memberikan pinjaman atau tidak.
Selain itu, data agregat dapat digunakan untuk analisis dan identifikasi pasar.
2. Peduli Kesehatan: Fasilitas medis membuat pilihan perawatan dan meningkatkan perawatan terkoordinasi menggunakan data yang dikumpulkan dari catatan kesehatan, tes diagnostik, dan hasil lab.
3. Pemasaran: Perusahaan mengumpulkan informasi dari situs web dan akun media sosial mereka untuk melacak penyebutan, tagar, dan interaksi.
Ini adalah cara Anda dapat menentukan apakah strategi pemasaran berhasil. Selain itu, data pelanggan dan penjualan gabungan digunakan untuk membuat pilihan bisnis untuk kampanye pemasaran di masa mendatang.
4. Pemantauan Aplikasi: Untuk melacak fungsionalitas aplikasi, menemukan bug baru, dan menyelesaikan masalah, perangkat lunak secara rutin mengumpulkan dan mengumpulkan data dari aplikasi dan jaringan.
5 . Data besar: Dengan menggabungkan data, lebih mudah untuk menganalisis informasi yang mudah diakses dalam skala global dan menyimpannya dalam sistem basis data untuk digunakan nanti.
Mengapa Agregasi Data Penting?
Agregasi terutama digunakan untuk membantu analisis data. Secara khusus, menganalisis data agregat menyederhanakan proses untuk mengungkap ide yang tersembunyi dalam data mentah.
Ini agar data mentah dapat lebih mudah dianalisis, dilihat, dan dipahami daripada data agregat.
Anda memiliki semua informasi yang Anda butuhkan untuk memahami tren pasar dan mengawasi proses perusahaan hanya dengan beberapa angka atau KPI (Indikator Kinerja Utama).
Mayoritas agregator terkenal juga menyediakan alat untuk menyajikan data dalam berbagai metode. Akibatnya, data gabungan dapat dieksplorasi dan digunakan oleh orang-orang non-teknis.
1. Peningkatan Efisiensi dan Kualitas Data
Dengan bantuan agregator data, Anda dapat dengan mudah mengumpulkan, memfilter, dan meringkas data. Kemudian, Anda dapat memupuk kerja sama dengan mendistribusikan data agregat di dalam dan di antara berbagai tim.
Ini membantu Anda menghemat waktu, tenaga, dan uang dengan menurunkan kebutuhan pekerjaan manual dan biaya komunikasi.
Selain itu, Anda harus membersihkan data sebelum menggabungkannya. Ini membantu dalam menemukan dan memperbaiki kesalahan dan anomali data. Akibatnya, agregasi meningkatkan kualitas dan ketergantungan data sekaligus meningkatkan nilainya.
2. Peningkatan Pengambilan Keputusan
Pengguna bisa mendapatkan gambaran lengkap tentang situasi berkat agregasi, yang menggabungkan dan merangkum data dari berbagai sumber. Akibatnya, Anda dapat mendukung pilihan Anda dengan data agregat.
Membuat pilihan yang lebih tepat dan penghematan biaya hanyalah dua keuntungan dari pilihan berbasis data pada khususnya.
Info gabungan memfasilitasi dan mendukung pengambilan keputusan. Menariknya, inti dari analitik data, yang merupakan prosedur penggunaan data untuk memperoleh informasi dan membuat pilihan strategis, adalah agregasi data.
Masalah dengan Agregasi Data
Meskipun agregasi data memiliki banyak manfaat, ada beberapa kelemahannya juga. Sekarang mari kita evaluasi tiga kesulitan paling signifikan.
1. Mengintegrasikan Berbagai Sumber Data
Statistik biasanya dikumpulkan dari berbagai sumber. Oleh karena itu, kemungkinan data masukan memiliki format yang cukup beragam.
Dalam hal ini, data terlebih dahulu harus diproses, dinormalisasi, dan diubah oleh agregator data sebelum digabungkan.
Terutama ketika berhadapan dengan Big Data atau kumpulan data yang sangat kompleks, pekerjaan ini dapat menjadi sangat memakan waktu dan rumit.
Disarankan untuk memecahkan kode informasi sebelum menggabungkannya untuk tujuan ini. Penguraian data adalah proses mengubah data asli menjadi bentuk yang lebih berguna.
2. Memastikan Kepatuhan terhadap Hukum, Peraturan, dan Perlindungan
Privasi harus selalu diperhitungkan saat bekerja dengan data. Ini sangat akurat ketika membahas agregasi.
Alasan di balik ini adalah bahwa Anda mungkin perlu menggunakan informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) untuk membuat sinopsis yang secara akurat mewakili grup secara keseluruhan.
Misalnya, inilah yang terjadi saat merilis survei publik atau hasil pemilu.
Akibatnya, anonimisasi data dan agregasi data sering digunakan bersama. Tuntutan hukum dan denda dapat diakibatkan oleh pelanggaran undang-undang privasi.
Mengabaikan Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR), yang melindungi privasi informasi pribadi penduduk UE, dapat dikenakan biaya lebih dari $ 20 juta.
Anda memiliki sedikit atau tidak ada pilihan, meskipun faktanya melindungi data sensitif dalam agregasi merupakan tantangan yang signifikan.
3. Menciptakan Hasil yang Baik
Kualitas data sumber memengaruhi seberapa andal hasil prosedur agregasi data. Sebagai hasilnya, Anda harus memastikan terlebih dahulu bahwa data yang Anda kumpulkan adalah asli, komprehensif, dan relevan.
Ini tidak sederhana, seperti yang mungkin Anda pikirkan. Misalnya, pertimbangkan untuk memastikan bahwa data yang dipilih adalah sampel yang layak dari populasi yang sedang dipelajari. Itu tidak diragukan lagi merupakan tugas yang sulit.
Selain itu, pertimbangkan juga bahwa hasil agregasi bervariasi tergantung pada granularitas. Bagi Anda yang tidak terbiasa, perincian menentukan bagaimana informasi akan diatur dan diringkas.
Ketika detailnya terlalu tinggi, maknanya hilang. Anda tidak dapat melihat gambaran luasnya jika detailnya terlalu kecil. Oleh karena itu, ketepatan penggunaan bergantung pada hasil yang ingin Anda capai.
Mungkin perlu beberapa kali percobaan untuk menemukan ketepatan yang paling sesuai dengan tujuan Anda.
4. Agregasi Data Dengan bantuan Bright Data
Seperti yang kita temukan sebelumnya, metode agregasi data dimulai dengan pengambilan data dari berbagai sumber. Oleh karena itu, agregator data dapat mengakses data yang telah dikumpulkan atau dapat diperoleh dengan segera.
Temuan agregasi akan bergantung pada keakuratan data, yang merupakan hal yang harus selalu diperhatikan. Akibatnya, mengumpulkan data sangat penting untuk kompilasi.
Untungnya, Bright Data menawarkan solusi khusus untuk setiap tahap pengumpulan informasi. Bright Data khusus menyediakan Antarmuka Scraper Web lengkap.
Anda dapat mengambil lebih banyak data dari internet menggunakan alat semacam itu sambil menghindari semua kesulitan yang terkait dengan pengikisan web.
Grafik IDE Pengikis Web dari Bright Data dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi sebagai langkah pertama dalam prosedur agregasi. Selain itu, database terorganisir dan siap pakai disediakan oleh Bright Data.
Membelinya akan memungkinkan Anda untuk segera melewati semua tahapan pengumpulan data, sangat menyederhanakan proses agregasi.
Kemudian, Anda memang bisa menerapkan database ini dalam berbagai situasi. Untuk menyediakan data situs web mereka, sebagian besar merek perhotelan bergantung pada Bright Dataefisiensi dalam agregasi data perjalanan.
Mereka dapat membandingkan harga dengan pesaing, melacak bagaimana pelanggan mencari dan memesan perjalanan, serta memperkirakan pola yang akan datang dalam industri perjalanan berkat data agregat ini.
Ini hanyalah salah satu dari banyak area di mana Bright Datakemampuan, pengetahuan, dan statistik dapat bermanfaat.
Link Cepat:
- Mengapa Etika Data Penting Dalam Pemasaran?
- Berapa Banyak Pelanggaran Data
- Apa Penyebab Industri Pemasaran
- Bright Data Paket Harga
Kesimpulan: Agregasi Data 2024
Anda dapat memaksimalkan nilai data Anda melalui agregasi data. Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi wawasan dan pola dengan menggabungkan data Anda dalam ringkasan dan tampilan.
Selain itu, Anda dapat mendukung pilihan bisnis Anda dengan data gabungan. Ini hanya dapat dilakukan jika hasil gabungan dapat dipercaya, yang bergantung pada kaliber sumber data.
Itu sebabnya Anda harus berkonsentrasi pada pengumpulan data, dan aplikasi sejenisnya Bright DataAlat pengikis web menyediakan semua alat yang diperlukan untuk mengambil data yang Anda perlukan.
Jika tidak, Anda dapat langsung membeli salah satu dari banyak kumpulan data terbaik itu Bright Data yang ditawarkan.
