Akt zbieranie informacji z jednego lub kilku źródeł i łączenie ich w skróconą wersję jest znany jako agregacja danych.
Innymi słowy, agregacja danych polega na pozyskiwaniu indywidualnych danych z różnych źródeł i organizowaniu ich w prostszy format, taki jak sumy lub praktyczne wskaźniki.
Można łączyć dane nieliczbowe, mimo że dane są zazwyczaj agregowane przy użyciu operatorów count, sum i mean.
Co to jest agregacja danych?
Agregacja danych to proces zbierania informacji z różnych źródeł baz danych, arkuszy kalkulacyjnych i stron internetowych i skondensowanie go do a pojedynczy raport, zestaw danych lub widok. Agregatory danych obsługują tę procedurę.
Narzędzie do agregacji, bardziej szczegółowo, przyjmuje heterogeniczne informacje jako dane wejściowe
Następnie rozszerza się na nim, tworząc zagregowane wyniki. Wreszcie zapewnia funkcje do prezentacji i analizy zebranych informacji.
Ponieważ umożliwia szybkie i łatwe badanie ogromnych ilości informacji, agregacja danych jest szczególnie pomocna w analizie danych.
Dzieje się tak, aby tysiące, tysiące, a może nawet miliony pojedynczych wpisów danych można było upakować w jednym wierszu zagregowanych danych.
Przyjrzyjmy się teraz bardziej szczegółowo agregacji danych.
Jak działa proces agregacji danych?
Procedura agregacji zwykle obejmuje następujące 3 kroki:
1. Pozyskiwanie informacji z różnych źródeł: Dane są kompilowane przez agregator danych z różnych dokumentów, baz danych i plików HTML
2. Przygotowanie i czyszczenie danych: Niespójności, błędy i nieprawidłowe wartości są usuwane z zebranych danych poprzez wstępne przetwarzanie i filtrowanie.
Proces ten, zanim zostanie zagregowany, gwarantuje, że dane są precyzyjne i spójne. Przefiltrowane dane są następnie przekształcane w strukturę ułatwiającą agregację.
3. Organizacja i łączenie danych: Przetworzone dane są łączone w ujednolicony zbiór danych. Na ostatnim etapie dane są łączone, konkatenowane i podsumowywane w użytecznej i zrozumiałej formie.
Zazwyczaj proces ten obejmuje tworzenie tabel przestawnych, podsumowywanie danych lub tworzenie uproszczonych widoków
Pamiętaj, że istnieje wiele technologii i instrumentów agregacji. W zależności od zamierzonego wyniku i formatu danych wejściowych umożliwiają one łączenie danych na różne sposoby.
Połączone dane są następnie wykorzystywane do dokonywania wyborów na poziomie biznesowym lub są przechowywane w systemie baz danych do analizy danych.
Przyjrzyjmy się niektórym sytuacjom, w których agregacja danych może być przydatna teraz, gdy wiesz, jak to zrobić.
Przypadki użycia agregacji danych
Zagregowane dane mogą być efektywnie wykorzystywane w różnych branżach, w tym:
1. finanse: Aby określić zdolność kredytową klienta, organizacje finansowe gromadzą informacje z różnych źródeł. Używają go na przykład do ustalenia, czy udzielić pożyczki.
Dodatkowo zagregowane dane mogą być wykorzystane do analizy i identyfikacji rynku.
2. Opieka zdrowotna: Placówki medyczne tworzą opcje leczenia i usprawniają skoordynowaną opiekę na podstawie danych skompilowanych z dokumentacji medycznej, testów diagnostycznych i wyników laboratoryjnych.
3. Marketing: Firmy gromadzą informacje ze swoich stron internetowych i kont w mediach społecznościowych, aby śledzić wzmianki, hashtagi i interakcje.
W ten sposób można określić, czy strategia marketingowa odniosła sukces. Ponadto zagregowane dane dotyczące klientów i sprzedaży są wykorzystywane do dokonywania wyborów biznesowych dla przyszłych kampanii marketingowych.
4. Monitorowanie aplikacji: Aby śledzić funkcjonalność aplikacji, znajdować nowe błędy i rozwiązywać problemy, oprogramowanie rutynowo gromadzi i agreguje dane z aplikacji i sieci.
5 . Duże dane: Łącząc dane, łatwiej jest analizować informacje, które są łatwo dostępne w skali globalnej i przechowywać je w systemie bazodanowym do późniejszego wykorzystania.
Dlaczego agregacja danych jest ważna?
Agregacja służy przede wszystkim do wspomagania analizy danych. W szczególności analiza danych zagregowanych upraszcza proces odkrywania pomysłów ukrytych w surowych danych.
Dzieje się tak, aby surowe dane można było łatwiej analizować, przeglądać i rozumieć niż dane zagregowane.
Masz wszystkie informacje potrzebne do zrozumienia trendów rynkowych i śledzenia procesów firmy za pomocą kilku liczb KPI (Kluczowe wskaźniki efektywności).
Większość znanych agregatorów udostępnia również narzędzia do prezentacji danych różnymi metodami. W rezultacie połączone dane mogą być eksplorowane i wykorzystywane przez osoby nietechniczne.
1. Zwiększona wydajność i jakość danych
Z pomocą agregatorów danych możesz bez wysiłku gromadzić, filtrować i podsumowywać dane. Następnie możesz wspierać współpracę, dystrybuując zagregowane dane w różnych zespołach i między nimi.
Pomaga to zaoszczędzić czas, energię i pieniądze, zmniejszając konieczność pracy ręcznej i koszty komunikacji.
Ponadto należy wyczyścić dane przed ich agregacją. Pomaga to w znajdowaniu i naprawianiu błędów i anomalii danych. W rezultacie agregacja podnosi jakość i niezawodność danych, jednocześnie zwiększając ich wartość.
2. Ulepszone podejmowanie decyzji
Użytkownicy mogą uzyskać pełny obraz sytuacji dzięki agregacji, która łączy i podsumowuje dane z różnych źródeł. Dzięki temu możesz wesprzeć swój wybór danymi zagregowanymi.
Dokonywanie trafniejszych wyborów i ograniczanie wydatków to tylko dwie zalety wyborów opartych na danych.
Połączone informacje ułatwiają i wspierają podejmowanie decyzji. Co ciekawe, rdzeniem analityki danych, czyli procedurą wykorzystania danych do pozyskiwania informacji i dokonywania strategicznych wyborów, jest agregacja danych.
Problemy z agregacją danych
Chociaż agregacja danych ma wiele zalet, ma również pewne wady. Teraz oceńmy trzy najważniejsze trudności.
1. Integracja różnych źródeł danych
Statystyki są zazwyczaj zbierane z różnych źródeł. Jest więc prawdopodobne, że dane wejściowe mają dość zróżnicowane formaty.
W tym przypadku dane muszą najpierw zostać przetworzone, znormalizowane i przekształcone przez agregator danych przed połączeniem.
Szczególnie w przypadku Big Data lub niezwykle złożonych zbiorów danych ta praca może okazać się niezwykle czasochłonna i złożona.
Zaleca się zdekodowanie informacji przed zagregowaniem ich w tym celu. Analiza danych to proces przekształcania oryginalnych danych w bardziej użyteczną formę.
2. Zapewnienie zgodności z przepisami prawa, regulacjami i ochroną
Prywatność musi być stale brana pod uwagę podczas pracy z danymi. Jest to szczególnie dokładne podczas omawiania agregacji.
Powodem tego jest to, że być może będziesz musiał użyć dane osobowe (PII), aby stworzyć streszczenie, które dokładnie przedstawia grupę jako całość.
Dzieje się tak na przykład podczas publikowania wyników ankiety lub wyborów.
W rezultacie anonimizacja danych i agregacja danych są często stosowane razem. Pozwy sądowe i grzywny mogą wynikać z naruszenia przepisów dotyczących prywatności.
Ignorowanie Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (GDPR), która chroni prywatność danych osobowych mieszkańców UE, może kosztować więcej niż $ 20 million.
Masz niewiele opcji lub nie masz ich wcale, mimo że ochrona poufnych danych w agregacji jest poważnym wyzwaniem.
3. Tworzenie dobrych wyników
Jakość danych źródłowych wpływa na to, jak wiarygodne są wyniki procedury agregacji danych. W rezultacie musisz najpierw potwierdzić, że zebrane dane są autentyczne, wyczerpujące i odpowiednie.
To nie jest proste, jak mogłoby się wydawać. Na przykład rozważ upewnienie się, że wybrane dane stanowią przyzwoitą próbkę badanej populacji. To niewątpliwie trudne zadanie.
Ponadto weź pod uwagę, że wyniki agregacji różnią się w zależności od stopnia szczegółowości. Dla tych z Was, którzy nie są zaznajomieni, szczegółowość określa sposób organizacji i podsumowania informacji.
Gdy szczegółowość jest zbyt duża, traci się znaczenie. Nie można zobaczyć szerokiego obrazu, jeśli szczegóły są zbyt małe. Precyzja użycia zależy zatem od wyników, które próbujesz osiągnąć.
Znalezienie precyzji, która najlepiej odpowiada Twoim celom, może zająć kilka prób.
4. Agregacja danych Za pomocą Bright Data
Jak odkryliśmy wcześniej, metoda agregacji danych rozpoczyna się od pobrania danych z różnych źródeł. Agregator danych mógłby zatem uzyskać dostęp do danych, które zostały już zebrane lub może je uzyskać natychmiast.
Wyniki agregacji będą zależeć od dokładności danych, o czym zawsze należy pamiętać. W rezultacie agregacja danych ma kluczowe znaczenie dla kompilacji.
Na szczęście, Bright Data oferuje specyficzne rozwiązania dla każdego etapu zbierania informacji. Bright Data w szczególności zapewnia pełny interfejs Web Scraper.
Za pomocą takiego narzędzia możesz pobrać znacznie więcej danych z Internetu, unikając jednocześnie wszelkich trudności związanych ze skrobaniem sieci.
Połączenia IDE skrobaka sieciowego od Bright Data może służyć do zbierania informacji jako pierwszy krok w procedurze agregacji. Dodatkowo uporządkowane i gotowe do użycia bazy danych udostępniają m.in Bright Data.
Ich zakup pozwoli na natychmiastowe pominięcie wszystkich etapów zbierania danych, znacznie upraszczając proces agregacji.
Wtedy rzeczywiście można zastosować te bazy danych w różnych sytuacjach. Większość marek z branży hotelarskiej polega na dostarczaniu danych na swoich stronach internetowych Bright Datawydajność agregacji danych dotyczących podróży.
Dzięki zagregowanym danym mogą porównywać ceny z rywalami, śledzić, w jaki sposób klienci szukają i rezerwują wycieczki, a także prognozować nadchodzące wzorce w branży turystycznej.
To tylko jeden z wielu obszarów, w których Bright DataMożliwości, know-how i statystyki firmy mogą być przydatne.
Szybkie linki:
- Dlaczego etyka danych jest ważna w marketingu?
- Ile naruszeń danych
- Jaka jest przyczyna branży marketingowej
- Bright Data Plany taryfowe
Wniosek: Agregacja danych 2024
Możesz zmaksymalizować wartość swoich danych poprzez agregację danych. Możesz szybko identyfikować spostrzeżenia i wzorce, łącząc dane w podsumowaniach i widokach.
Ponadto możesz wesprzeć swój wybór biznesowy za pomocą zagregowanych danych. Może to być wykonalne tylko wtedy, gdy zagregowane wyniki są godne zaufania, co zależy od kalibru źródeł danych.
Dlatego powinieneś skoncentrować się na zbieraniu danych i aplikacji takiej jak Bright DataNarzędzie Web Scraping zapewnia wszystkie narzędzia wymagane do odzyskania potrzebnych danych.
W przeciwnym razie możesz od razu kupić jeden z wielu najwyższej klasy zestawów danych Bright Data ma do zaoferowania.
