O ato de reunir informações por meio de uma ou mais fontes e combiná-las em uma versão resumida é conhecido como Agregação de dados.
Em outras palavras, a agregação de dados envolve a obtenção de dados individuais de várias fontes e sua organização em um formato mais direto, como somas ou métricas práticas.
Você pode combinar dados não numéricos, mesmo que os dados sejam normalmente agregados usando os operadores contagem, soma e média.
O que é agregação de dados?
A agregação de dados é o processo de reunir informações de vários bancos de dados, planilhas e sites e condensando-o em um relatório singular, conjunto de dados ou visualização. Os agregadores de dados lidam com esse procedimento.
Uma ferramenta de agregação, mais detalhadamente, leva informações heterogêneas como entrada
Depois, ele se expande para criar resultados agregados. Por fim, fornece os recursos para apresentar e examinar as informações coletadas resultantes.
Como permite que grandes quantidades de informações sejam examinadas de forma rápida e fácil, a agregação de dados é especialmente útil para a análise de dados.
Isso ocorre para que milhares e milhares, milhares ou talvez até milhões de entradas de dados individuais possam ser compactadas em uma única linha de dados agregados.
Vamos agora examinar a agregação de dados com mais detalhes.
Como funciona o processo de agregação de dados?
Um procedimento de agregação geralmente inclui as 3 etapas a seguir:
1. Obtenção de informações de várias fontes: os dados são compilados por um agregador de dados de vários documentos, bancos de dados e arquivos HTML
2. Preparação e limpeza de dados: Inconsistências, erros e valores inválidos são removidos dos dados coletados por meio de pré-processamento e filtragem.
Antes de serem agregados, esse processo garante que os dados sejam precisos e consistentes. Os dados filtrados são então transformados em uma estrutura que facilita a agregação.
3. Organização e combinação de dados: os dados processados são combinados em um conjunto de dados unificado. No último estágio, os dados são combinados, concatenados e resumidos em uma forma útil e compreensível.
Normalmente, esse processo envolve a criação de tabelas dinâmicas, resumo de dados ou produção de exibições simplificadas
Lembre-se de que existem inúmeras tecnologias e instrumentos de agregação por aí. Dependendo do resultado pretendido e do formato de entrada, eles permitem combinar dados de várias maneiras.
Os dados combinados são usados para fazer escolhas em nível de negócios ou são mantidos em um sistema de banco de dados para análise de dados.
Vejamos algumas situações em que a agregação de dados pode ser útil agora que você sabe como fazê-lo.
Casos de uso de agregação de dados
Os dados agregados podem ser usados de forma eficaz em vários setores, incluindo:
1. finanças: para determinar a capacidade de crédito de um cliente, as organizações financeiras compilam informações de várias fontes. Eles o usam, por exemplo, para determinar se devem ou não conceder um empréstimo.
Além disso, dados agregados podem ser usados para análise e identificação de mercado.
2. Assistência Médica: As instalações médicas criam opções de tratamento e aprimoram o atendimento coordenado usando dados compilados de registros de saúde, testes de diagnóstico e resultados de laboratório.
3. Marketing: as empresas compilam informações de seus sites e contas de mídia social para rastrear menções, hashtags e interações.
É assim que você pode determinar se uma estratégia de marketing foi bem-sucedida. Além disso, dados agregados de clientes e vendas são usados para fazer escolhas de negócios para futuras campanhas de marketing.
4. Monitoramento de aplicativos: Para rastrear a funcionalidade do aplicativo, encontrar novos bugs e resolver problemas, o software rotineiramente coleta e agrega dados do aplicativo e da rede.
5 . Grandes dados: Ao combinar dados, é mais simples analisar as informações que estão prontamente acessíveis em escala global e mantê-las em um sistema de banco de dados para uso posterior.
Por que a agregação de dados é importante?
A agregação é usada principalmente para auxiliar na análise de dados. Em particular, a análise de dados agregados simplifica o processo de descoberta de ideias ocultas em dados brutos.
Isso é feito para que os dados brutos possam ser analisados, visualizados e compreendidos com mais facilidade do que os dados agregados.
Você tem todas as informações necessárias para entender as tendências do mercado e acompanhar os processos da empresa com apenas alguns números ou KPIs (Indicadores Chave de Performance).
A maioria dos agregadores conhecidos também fornece ferramentas para apresentar dados em vários métodos. Como resultado, os dados combinados podem ser explorados e usados por pessoas não técnicas.
1. Maior eficiência e qualidade de dados
Com a ajuda de agregadores de dados, você pode coletar, filtrar e resumir dados sem esforço. Em seguida, você pode promover a cooperação distribuindo dados agregados dentro e entre várias equipes.
Isso ajuda você a economizar tempo, energia e dinheiro, diminuindo a necessidade de trabalho manual e sobrecarga de comunicação.
Além disso, você deve limpar os dados antes de agregá-los. Isso ajuda a encontrar e corrigir erros e anomalias de dados. Como resultado, a agregação aumenta a qualidade e a confiabilidade dos dados, ao mesmo tempo em que aumenta seu valor.
2. Tomada de decisão aprimorada
Os usuários podem obter uma visão completa da situação graças à agregação, que combina e resume dados de várias fontes. Como resultado disso, você pode apoiar sua escolha com dados agregados.
Fazer escolhas mais apropriadas e economizar despesas são apenas duas vantagens das escolhas baseadas em dados em particular.
Informações combinadas facilitam e apóiam a tomada de decisões. Curiosamente, o núcleo da análise de dados, que é o procedimento de usar dados para obter informações e fazer escolhas estratégicas, é a agregação de dados.
Problemas com agregação de dados
Embora a agregação de dados tenha muitos benefícios, também existem algumas desvantagens. Agora vamos avaliar as três dificuldades mais significativas.
1. Integração de várias fontes de dados
As estatísticas são geralmente coletadas de uma variedade de fontes. Portanto, é provável que os dados de entrada tenham formatos bastante diversos.
Nesse caso, os dados devem primeiro ser processados, normalizados e transformados pelo agregador de dados antes de serem combinados.
Particularmente ao lidar com Big Data ou conjuntos de dados extremamente complexos, esse trabalho pode se tornar extremamente demorado e complexo.
Aconselha-se descodificar a informação antes de agregá-la para este fim. A análise de dados é o processo de conversão de dados originais em uma forma mais útil.
2. Garantir a conformidade com as leis, regulamentos e proteção
A privacidade deve ser constantemente levada em consideração ao trabalhar com dados. Isso é particularmente preciso quando se discute agregação.
A lógica por trás disso é que você pode precisar usar informação pessoalmente identificável (PII) para criar uma sinopse que represente com precisão um grupo como um todo.
Por exemplo, isso é o que acontece quando se divulga a pesquisa pública ou os resultados das eleições.
Como consequência, a anonimização e a agregação de dados são freqüentemente usadas juntas. Ações judiciais e multas podem resultar da violação das leis de privacidade.
Ignorando o Regulamento geral de proteção de dados (GDPR), que protege a privacidade das informações pessoais dos residentes da UE, pode custar mais do que US $ 20 milhões.
Você tem pouca ou nenhuma opção, apesar do fato de que proteger dados confidenciais na agregação é um desafio significativo.
3. Criando Bons Resultados
A qualidade dos dados de origem afeta a confiabilidade dos resultados de um procedimento de agregação de dados. Como resultado, você deve primeiro confirmar se os dados coletados são genuínos, abrangentes e relevantes.
Isso não é simples, como você pode pensar. Por exemplo, considere garantir que os dados selecionados sejam uma amostra decente da população que está sendo estudada. Essa é, sem dúvida, uma tarefa difícil.
Além disso, leve em consideração também que os resultados da agregação variam dependendo da granularidade. Para aqueles que não estão familiarizados, a granularidade determina como as informações serão organizadas e resumidas.
Quando o detalhe é muito alto, o significado se perde. Você não pode ver a imagem ampla se o detalhe for muito pequeno. A precisão a ser usada, portanto, depende dos resultados que você está tentando alcançar.
Pode levar algumas tentativas para encontrar a precisão que melhor se adapta aos seus objetivos.
4. Agregação de dados Com a ajuda de Bright Data
Como descobrimos anteriormente, um método de agregação de dados começa com a recuperação de dados de várias fontes. Um agregador de dados pode, portanto, acessar dados que já foram coletados ou obtê-los imediatamente.
As descobertas da agregação dependerão da precisão dos dados, algo que sempre deve ser levado em consideração. Como resultado, a agregação de dados é crucial para a compilação.
Felizmente, Bright Data oferece soluções específicas para cada etapa da coleta de informações. Bright Data fornece especificamente uma interface Web Scraper completa.
Você pode recuperar muito mais dados da Internet usando essa ferramenta enquanto escapa de todas as dificuldades associadas à raspagem da web.
A IDE de raspador de web da Bright Data pode ser usado para coletar informações como o primeiro passo em um procedimento de agregação. Além disso, bancos de dados organizados e prontos para uso são fornecidos por Bright Data.
Comprá-los permitirá que você ignore imediatamente todas as etapas de coleta de dados, simplificando muito o processo de agregação.
Então, você poderia realmente aplicar esses bancos de dados em uma variedade de situações. Para fornecer os dados de seus sites, a maioria das marcas de hospitalidade depende de Bright Datada eficiência na agregação de dados de viagens.
Eles podem comparar os preços com os concorrentes, acompanhar como os clientes procuram e reservam viagens e prever os próximos padrões no setor de viagens graças a esses dados agregados.
Esta é apenas uma das inúmeras áreas onde Bright DataAs capacidades, know-how e estatísticas da empresa podem ser úteis.
Links Rápidos:
- Por que a ética dos dados é importante no marketing?
- Quantas violações de dados
- Qual é a causa da indústria de marketing
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Conclusão: agregação de dados 2024
Você pode maximizar o valor de seus dados por meio da agregação de dados. Você pode identificar insights e padrões rapidamente combinando seus dados em resumos e exibições.
Além disso, você pode apoiar sua escolha de negócios com dados agregados. Isso só pode ser viável se os resultados agregados forem confiáveis, o que depende do calibre das fontes de dados.
É por isso que você deve se concentrar na coleta de dados e um aplicativo como Bright DataA ferramenta de raspagem da web fornece todas as ferramentas necessárias para recuperar os dados de que você precisa.
Caso contrário, você pode comprar imediatamente um dos muitos conjuntos de dados de alto nível que Bright Data tem para oferecer.
