De daad van informatie verzamelen via een of meer bronnen en deze combineren tot een samengevatte versie heet Data aggregatie.
Met andere woorden, gegevensaggregatie houdt in dat individuele gegevens uit verschillende bronnen worden verkregen en deze in een meer rechtlijnig formaat worden georganiseerd, zoals sommen of praktische statistieken.
U kunt niet-numerieke gegevens combineren, ook al worden gegevens meestal geaggregeerd met behulp van de operatoren aantal, som en gemiddelde.
Wat is gegevensaggregatie?
Gegevensaggregatie is het proces van het verzamelen van informatie uit verschillende databases, spreadsheets en websites en condenseren tot a enkelvoudig rapport, gegevensset of weergave. Gegevensaggregators handelen deze procedure af.
Een aggregatietool, in meer detail, neemt heterogene informatie als invoer
Daarna breidt het uit om geaggregeerde resultaten te creëren. Ten slotte biedt het de functies om de resulterende verzamelde informatie te presenteren en te onderzoeken.
Omdat hiermee enorme hoeveelheden informatie snel en gemakkelijk kunnen worden onderzocht, is het aggregeren van gegevens vooral nuttig voor gegevensanalyse.
Dit is zodat duizenden en duizenden, duizenden of misschien zelfs miljoenen individuele gegevensinvoeren kunnen worden gecomprimeerd tot een enkele rij geaggregeerde gegevens.
Laten we nu de gegevensaggregatie in meer detail bekijken.
Hoe werkt het gegevensaggregatieproces?
Een aggregatieprocedure omvat meestal de volgende 3 stappen:
1. Informatie verkrijgen uit verschillende bronnen: Gegevens worden samengesteld door een gegevensaggregator uit verschillende documenten, databases en HTML-bestanden
2. Gegevensvoorbereiding en opschoning: Inconsistenties, fouten en ongeldige waarden worden verwijderd uit de verzamelde gegevens door middel van voorbewerking en filtering.
Voordat ze worden geaggregeerd, garandeert dit proces dat de gegevens nauwkeurig en consistent zijn. De gefilterde gegevens worden vervolgens omgezet in een structuur die aggregatie vergemakkelijkt.
3. Gegevens organiseren en combineren: De verwerkte gegevens worden gecombineerd tot een uniforme dataset. In de laatste fase worden gegevens gecombineerd, samengevoegd en samengevat tot een bruikbare en begrijpelijke vorm.
Dit proces omvat meestal het maken van draaitabellen, het samenvatten van gegevens of het maken van vereenvoudigde weergaven
Vergeet niet dat er tal van aggregatietechnologieën en -instrumenten zijn. Afhankelijk van het beoogde resultaat en het invoerformaat kunt u hiermee gegevens op verschillende manieren combineren.
De gecombineerde gegevens worden vervolgens gebruikt om keuzes op bedrijfsniveau te maken of worden bewaard in een databasesysteem voor gegevensanalyse.
Laten we eens kijken naar enkele situaties waarin gegevensaggregatie nuttig kan zijn nu u weet hoe u dit moet doen.
Use-cases voor gegevensaggregatie
Geaggregeerde gegevens kunnen effectief worden gebruikt in verschillende sectoren, waaronder:
1. financiën: Om de kredietwaardigheid van een klant te bepalen, verzamelen financiële instellingen informatie uit verschillende bronnen. Ze gebruiken het bijvoorbeeld om te bepalen of ze al dan niet een lening verstrekken.
Bovendien kunnen geaggregeerde gegevens worden gebruikt voor marktanalyse en identificatie.
2. Gezondheidszorg: Medische faciliteiten creëren behandelingskeuzes en verbeteren gecoördineerde zorg met behulp van gegevens die zijn verzameld uit medische dossiers, diagnostische tests en laboratoriumresultaten.
3. afzet: Bedrijven verzamelen informatie van hun websites en sociale media-accounts om vermeldingen, hashtags en interacties bij te houden.
Zo kun je bepalen of een marketingstrategie succesvol was. Daarnaast worden geaggregeerde klant- en verkoopgegevens gebruikt om zakelijke keuzes te maken voor toekomstige marketingcampagnes.
4. Toepassingsbewaking: Om de applicatiefunctionaliteit te volgen, nieuwe bugs te vinden en problemen op te lossen, verzamelt en verzamelt software routinematig gegevens van de applicatie en het netwerk.
5 . Grote gegevens: Door gegevens te combineren, is het eenvoudiger om de informatie die op wereldschaal gemakkelijk toegankelijk is, te analyseren en in een databasesysteem op te slaan voor later gebruik.
Waarom is gegevensaggregatie belangrijk?
Aggregatie wordt voornamelijk gebruikt om gegevensanalyse te ondersteunen. Met name het analyseren van geaggregeerde gegevens vereenvoudigt het proces om ideeën te ontdekken die verborgen zijn in onbewerkte gegevens.
Dit is zodat onbewerkte gegevens gemakkelijker kunnen worden geanalyseerd, bekeken en begrepen dan geaggregeerde gegevens.
U heeft alle informatie die u nodig heeft om markttrends te begrijpen en bedrijfsprocessen in de gaten te houden met slechts een paar cijfers of KPI's (Kritieke Prestatie Indicatoren).
De meeste bekende aggregators bieden ook hulpmiddelen om gegevens op verschillende manieren te presenteren. Als gevolg hiervan kunnen gecombineerde gegevens worden verkend en gebruikt door niet-technische mensen.
1. Verbeterde efficiëntie en gegevenskwaliteit
Met behulp van gegevensaggregators kunt u moeiteloos gegevens verzamelen, filteren en samenvatten. Vervolgens kun je de samenwerking bevorderen door geaggregeerde gegevens binnen en tussen verschillende teams te verspreiden.
Dit helpt u tijd, energie en geld te besparen door de noodzaak van handmatig werk en communicatiekosten te verminderen.
Bovendien moet u de gegevens opschonen voordat u deze aggregeert. Dit helpt bij het opsporen en oplossen van gegevensfouten en afwijkingen. Als gevolg hiervan verhoogt aggregatie de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens en verhoogt het ook de waarde ervan.
2. Verbeterde besluitvorming
Gebruikers kunnen een volledig beeld van de situatie krijgen dankzij aggregatie, waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden gecombineerd en samengevat. Hierdoor kunt u uw keuze onderbouwen met geaggregeerde gegevens.
Meer passende keuzes maken en kosten besparen zijn slechts twee voordelen van met name datagedreven keuzes.
Gecombineerde info vergemakkelijkt en ondersteunt de besluitvorming. Interessant is dat de kern van data-analyse, de procedure waarbij data wordt gebruikt om informatie te verkrijgen en strategische keuzes te maken, data-aggregatie is.
Problemen met gegevensaggregatie
Hoewel data-aggregatie veel voordelen heeft, zijn er ook enkele nadelen. Laten we nu de drie belangrijkste moeilijkheden evalueren.
1. Integratie van verschillende gegevensbronnen
Statistieken worden meestal verzameld uit verschillende bronnen. Daarom is het waarschijnlijk dat de invoergegevens behoorlijk verschillende formaten hebben.
In dit geval moeten de gegevens eerst worden verwerkt, genormaliseerd en getransformeerd door de gegevensaggregator voordat ze worden gecombineerd.
Vooral als het gaat om Big Data of extreem complexe datasets, kan deze taak extreem tijdrovend en complex worden.
Het is raadzaam om de informatie te decoderen voordat u deze voor dit doel samenvoegt. Gegevensparsing is het proces waarbij originele gegevens worden omgezet in een meer bruikbare vorm.
2. Zorgen voor naleving van wetten, voorschriften en bescherming
Bij het werken met data moet continu rekening worden gehouden met privacy. Dit is met name nauwkeurig bij het bespreken van aggregatie.
De grondgedachte hierachter is dat u mogelijk moet gebruiken persoonlijk identificeerbare informatie (PII) om een samenvatting te maken die een groep als geheel nauwkeurig weergeeft.
Dit gebeurt bijvoorbeeld bij het vrijgeven van de openbare enquête of de verkiezingsuitslag.
Als gevolg hiervan worden data-anonimisering en data-aggregatie vaak samen gebruikt. Rechtszaken en boetes kunnen het gevolg zijn van het schenden van privacywetten.
Het negeren van de Algemene Gegevensbeschermingsverordening (GDPR), dat de privacy van de persoonlijke informatie van EU-ingezetenen beschermt, kan u meer kosten dan $ 20 miljoen.
Je hebt weinig tot geen keus, ondanks het feit dat het beschermen van gevoelige data in aggregatie een behoorlijke uitdaging is.
3. Goede resultaten creëren
De kwaliteit van de brongegevens is van invloed op de betrouwbaarheid van de uitkomsten van een procedure voor gegevensaggregatie. Daarom moet u eerst bevestigen dat de gegevens die u hebt verzameld echt, volledig en relevant zijn.
Dit is niet eenvoudig, zoals je zou denken. Overweeg bijvoorbeeld om ervoor te zorgen dat de geselecteerde gegevens een behoorlijke steekproef zijn van de populatie die wordt bestudeerd. Dat is ongetwijfeld een moeilijke opgave.
Houd er bovendien rekening mee dat de aggregatieresultaten variëren afhankelijk van de gedetailleerdheid. Voor degenen onder u die niet bekend zijn, dicteert granulariteit hoe de informatie wordt georganiseerd en samengevat.
Wanneer het detail te hoog is, gaat de betekenis verloren. Je kunt het brede plaatje niet zien als het detail te klein is. De te gebruiken precisie hangt daarom af van de resultaten die u probeert te bereiken.
Het kan enkele pogingen kosten om de precisie te vinden die het beste bij uw doelstellingen past.
4. Gegevensaggregatie Met behulp van Bright Data
Zoals we eerder ontdekten, begint een data-aggregatiemethode met het ophalen van gegevens uit verschillende bronnen. Een data-aggregator kan dus toegang krijgen tot gegevens die al zijn verzameld of kan deze onmiddellijk verkrijgen.
De bevindingen van de aggregatie zijn afhankelijk van de nauwkeurigheid van de gegevens, iets dat altijd in gedachten moet worden gehouden. Als gevolg hiervan is het aggregeren van gegevens cruciaal voor compilatie.
Gelukkig, Bright Data biedt specifieke oplossingen voor elke fase van informatieverzameling. Bright Data biedt specifiek een volledige Web Scraper-interface.
U kunt met zo'n tool veel meer gegevens van internet halen en tegelijkertijd ontsnappen aan alle moeilijkheden die gepaard gaan met webschrapen.
De Webschraper IDE oppompen van Bright Data kan worden gebruikt om informatie te verzamelen als de allereerste stap in een aggregatieprocedure. Daarnaast worden georganiseerde en gebruiksklare databases geleverd door Bright Data.
Door ze te kopen, kunt u onmiddellijk alle stadia van gegevensverzameling omzeilen, waardoor het aggregatieproces aanzienlijk wordt vereenvoudigd.
Dan zou je deze databases inderdaad in verschillende situaties kunnen toepassen. Voor het verstrekken van hun websitegegevens zijn de meeste horecamerken afhankelijk van Bright Data's efficiëntie in aggregatie van reisgegevens.
Dankzij deze geaggregeerde gegevens kunnen ze de prijzen vergelijken met rivalen, volgen hoe klanten reizen zoeken en boeken, en toekomstige patronen in de reisindustrie voorspellen.
Dit is slechts een van de vele gebieden waar Bright DataDe capaciteiten, knowhow en statistieken van het bedrijf kunnen nuttig zijn.
Quick Links:
- Waarom is data-ethiek belangrijk in marketing?
- Hoeveel datalekken
- Wat is de oorzaak van de marketingindustrie
- Bright Data Betaalbare prijzen
Conclusie: Data Aggregatie 2024
U kunt de waarde van uw gegevens maximaliseren door gegevensaggregatie. U kunt snel inzichten en patronen identificeren door uw gegevens te combineren in samenvattingen en weergaven.
Bovendien kunt u uw zakelijke keuze ondersteunen met geaggregeerde gegevens. Dit kan alleen haalbaar zijn als de geaggregeerde resultaten betrouwbaar zijn, wat afhankelijk is van het kaliber van de gegevensbronnen.
Daarom moet u zich concentreren op het verzamelen van gegevens en een applicatie zoals Bright Data's webscraping-tool biedt alle tools die nodig zijn om de gewenste gegevens op te halen.
Anders kunt u meteen een van de vele eersteklas datasets aanschaffen die Bright Data te bieden heeft.
