L'atto di raccogliere informazioni attraverso una o più fonti e combinarle in una versione riassuntiva è noto come Aggregazione dei dati.
Per dirla in altro modo, l'aggregazione dei dati comporta l'ottenimento di dati individuali da varie fonti e l'organizzazione in un formato più diretto, come somme o metriche pratiche.
È possibile combinare dati non numerici anche se i dati vengono in genere aggregati utilizzando gli operatori di conteggio, somma e media.
Cos'è l'aggregazione dei dati?
L'aggregazione dei dati è il processo di raccolta di informazioni da vari database, fogli di calcolo e siti web e condensandolo in a singolo report, set di dati o vista. Gli aggregatori di dati gestiscono questa procedura.
Uno strumento di aggregazione, più in dettaglio, prende informazioni eterogenee come input
Successivamente, si espande su di esso per creare risultati aggregati. Infine, fornisce le funzionalità per presentare ed esaminare le informazioni raccolte risultanti.
Poiché consente di esaminare rapidamente e facilmente enormi quantità di informazioni, l'aggregazione dei dati è particolarmente utile per l'analisi dei dati.
Questo è così che migliaia e migliaia, migliaia o forse anche milioni di singole voci di dati possono essere compattate in una singola riga di dati aggregati.
Esaminiamo ora l'aggregazione dei dati in modo più dettagliato.
Come funziona il processo di aggregazione dei dati?
Una procedura di aggregazione di solito include i seguenti 3 passaggi:
1. Ottenere informazioni da varie fonti: I dati vengono compilati da un aggregatore di dati da vari documenti, database e file HTML
2. Preparazione e pulizia dei dati: Incoerenze, errori e valori non validi vengono rimossi dai dati raccolti tramite pre-elaborazione e filtraggio.
Questo processo, prima di essere aggregato, garantisce che i dati siano precisi e coerenti. I dati filtrati vengono poi trasformati in una struttura che facilita l'aggregazione.
3. Organizzazione e combinazione dei dati: i dati elaborati vengono combinati in un set di dati unificato. Nell'ultima fase, i dati vengono combinati, concatenati e riassunti in una forma utile e comprensibile.
In genere, questo processo comporta la creazione di tabelle pivot, il riepilogo dei dati o la produzione di viste semplificate
Ricorda che esistono numerose tecnologie e strumenti di aggregazione là fuori. A seconda del risultato previsto e del formato di input, questi consentono di combinare i dati in vari modi.
I dati combinati vengono quindi utilizzati per effettuare scelte a livello aziendale o vengono conservati in un sistema di database per l'analisi dei dati.
Diamo un'occhiata ad alcune situazioni in cui l'aggregazione dei dati può essere utile ora che sai come farlo.
Casi d'uso di aggregazione dei dati
I dati aggregati possono essere efficacemente utilizzati in una varietà di settori, tra cui:
1. finanza: Per determinare l'affidabilità creditizia di un cliente, le organizzazioni finanziarie raccolgono informazioni da varie fonti. Lo usano, ad esempio, per determinare se concedere o meno un prestito.
Inoltre, i dati aggregati possono essere utilizzati per l'analisi e l'identificazione del mercato.
2. Assistenza Sanitaria: Le strutture mediche creano scelte terapeutiche e migliorano l'assistenza coordinata utilizzando dati raccolti da cartelle cliniche, test diagnostici e risultati di laboratorio.
3. Marketing: le aziende raccolgono informazioni dai loro siti Web e account di social media per tenere traccia di menzioni, hashtag e interazioni.
Questo è il modo in cui puoi determinare se una strategia di marketing ha avuto successo. Inoltre, i dati aggregati sui clienti e sulle vendite vengono utilizzati per effettuare scelte commerciali per future campagne di marketing.
4. Monitoraggio dell'applicazione: Per tenere traccia della funzionalità dell'applicazione, trovare nuovi bug e risolvere problemi, il software raccoglie e aggrega regolarmente i dati dall'applicazione e dalla rete.
5 . Grandi dati: Combinando i dati, è più semplice analizzare le informazioni che sono facilmente accessibili su scala globale e conservarle in un sistema di database per un uso successivo.
Perché è importante l'aggregazione dei dati?
L'aggregazione viene utilizzata principalmente per assistere l'analisi dei dati. In particolare, l'analisi dei dati aggregati semplifica il processo per scoprire idee nascoste nei dati grezzi.
In questo modo i dati grezzi possono essere analizzati, visualizzati e compresi più facilmente rispetto ai dati aggregati.
Hai tutte le informazioni di cui hai bisogno per comprendere le tendenze del mercato e tenere d'occhio i processi aziendali solo con poche cifre o KPI (Indicatore chiave di prestazione).
La maggior parte degli aggregatori noti fornisce anche strumenti per presentare i dati in vari modi. Di conseguenza, i dati combinati possono essere esplorati e utilizzati da persone non tecniche.
1. Maggiore efficienza e qualità dei dati
Con l'aiuto degli aggregatori di dati, puoi facilmente raccogliere, filtrare e riepilogare i dati. Quindi, puoi favorire la cooperazione distribuendo i dati aggregati all'interno e tra i vari team.
Questo ti aiuta a risparmiare tempo, energia e denaro riducendo la necessità di lavoro manuale e il sovraccarico di comunicazione.
Inoltre, è necessario pulire i dati prima di aggregarli. Questo aiuta a trovare e correggere errori e anomalie dei dati. Di conseguenza, l'aggregazione aumenta la qualità e l'affidabilità dei dati, aumentandone anche il valore.
2. Processo decisionale migliorato
Gli utenti possono avere una visione completa della situazione grazie all'aggregazione, che combina e sintetizza i dati provenienti da varie fonti. Di conseguenza, puoi supportare la tua scelta con dati aggregati.
Fare scelte più appropriate e risparmiare sulle spese sono solo due dei vantaggi delle scelte basate sui dati in particolare.
Le informazioni combinate facilitano e supportano il processo decisionale. È interessante notare che il nucleo dell'analisi dei dati, che è la procedura di utilizzo dei dati per ottenere informazioni e fare scelte strategiche, è l'aggregazione dei dati.
Problemi con l'aggregazione dei dati
Mentre l'aggregazione dei dati ha molti vantaggi, ci sono anche alcuni svantaggi. Valutiamo ora le tre difficoltà più significative.
1. Integrazione di varie fonti di dati
Le statistiche sono in genere raccolte da una varietà di fonti. Pertanto, è probabile che i dati di input abbiano formati piuttosto diversi.
In questo caso, i dati devono essere prima elaborati, normalizzati e trasformati dall'aggregatore di dati prima di essere combinati.
In particolare quando si ha a che fare con Big Data o set di dati estremamente complessi, questo lavoro può rivelarsi estremamente lungo e complesso.
Si consiglia di decodificare le informazioni prima di aggregarle a tale scopo. L'analisi dei dati è il processo di conversione dei dati originali in una forma più utile.
2. Garantire il rispetto di leggi, regolamenti e protezione
La privacy deve essere costantemente presa in considerazione quando si lavora con i dati. Ciò è particolarmente accurato quando si parla di aggregazione.
La logica alla base di questo è che potrebbe essere necessario utilizzare informazioni personali identificabili (PII) per creare una sinossi che rappresenti accuratamente un gruppo nel suo insieme.
Ad esempio, questo è ciò che accade quando si pubblicano i sondaggi pubblici oi risultati delle elezioni.
Di conseguenza, l'anonimizzazione e l'aggregazione dei dati vengono spesso utilizzate insieme. Azioni legali e multe possono derivare dalla violazione delle leggi sulla privacy.
Ignorando il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che protegge la privacy delle informazioni personali dei residenti nell'UE, potrebbe costarti di più $ 20 milioni.
Hai poca o nessuna opzione, nonostante il fatto che proteggere i dati sensibili in aggregazione sia una sfida significativa.
3. Creazione di buoni risultati
La qualità dei dati di origine influisce sull'affidabilità dei risultati di una procedura di aggregazione dei dati. Di conseguenza, devi prima confermare che i dati che hai raccolto sono autentici, completi e pertinenti.
Questo non è semplice, come potresti pensare. Ad esempio, considera di assicurarti che i dati selezionati siano un campione decente della popolazione studiata. Questo è senza dubbio un compito difficile.
Inoltre, tieni presente che i risultati dell'aggregazione variano a seconda della granularità. Per quelli di voi che non hanno familiarità, la granularità determina il modo in cui le informazioni saranno organizzate e riassunte.
Quando il dettaglio è troppo alto, il significato si perde. Non puoi vedere il quadro generale se il dettaglio è troppo piccolo. La precisione da usare si basa quindi sui risultati che stai cercando di ottenere.
Potrebbero essere necessari alcuni tentativi per trovare la precisione più adatta ai tuoi obiettivi.
4. Aggregazione dei dati Con l'aiuto di Bright Data
Come abbiamo scoperto in precedenza, un metodo di aggregazione dei dati inizia con il recupero dei dati da varie fonti. Un aggregatore di dati potrebbe quindi accedere a dati già raccolti o ottenerli immediatamente.
I risultati dell'aggregazione si baseranno sull'accuratezza dei dati, che è qualcosa che deve essere sempre tenuto presente. Di conseguenza, l'aggregazione dei dati è fondamentale per la compilazione.
Per fortuna, Bright Data offre soluzioni specifiche per ogni fase della raccolta delle informazioni. Bright Data fornisce specificamente un'interfaccia Web Scraper completa.
Puoi recuperare molti più dati da Internet utilizzando uno strumento di questo tipo, sfuggendo a tutte le difficoltà associate al web scraping.
I IDE raschietto web da Bright Data può essere utilizzato per raccogliere informazioni come primo passo in una procedura di aggregazione. Inoltre, vengono forniti database organizzati e pronti all'uso Bright Data.
Acquistarli ti permetterà di saltare immediatamente tutte le fasi di raccolta dei dati, semplificando notevolmente il processo di aggregazione.
Quindi, potresti davvero applicare questi database in una varietà di situazioni. Per fornire i dati del proprio sito Web, la maggior parte dei marchi di ospitalità dipende da Bright Datadell'efficienza nell'aggregazione dei dati di viaggio.
Possono confrontare i prezzi con i concorrenti, tenere traccia di come i clienti cercano e prenotano viaggi e prevedere i modelli imminenti nel settore dei viaggi grazie a questi dati aggregati.
Questa è solo una delle numerose aree in cui Bright Datale capacità, il know-how e le statistiche di possono essere utili.
Link veloci:
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Conclusione: aggregazione dei dati 2024
Puoi massimizzare il valore dei tuoi dati attraverso l'aggregazione dei dati. Puoi identificare rapidamente approfondimenti e modelli combinando i tuoi dati in riepiloghi e visualizzazioni.
Inoltre, puoi supportare la tua scelta aziendale con dati aggregati. Ciò può essere fattibile solo se i risultati aggregati sono affidabili, il che si basa sul calibro delle fonti di dati.
Ecco perché dovresti concentrarti sulla raccolta dei dati e su un'applicazione come Bright DataLo strumento di web scraping di fornisce tutti gli strumenti necessari per recuperare i dati richiesti.
Altrimenti, puoi acquistare immediatamente uno dei tanti set di dati di prim'ordine che Bright Data ha da offrire.
