Actul de culegerea de informații prin una sau mai multe surse și combinarea acestora într-o versiune rezumată este cunoscut ca Agregarea datelor.
Cu alte cuvinte, agregarea datelor presupune obținerea de date individuale din diverse surse și organizarea lor într-un format mai simplu, cum ar fi sume sau valori practice.
Puteți combina date nenumerice chiar dacă datele sunt de obicei agregate folosind operatorii de numărare, sumă și medie.
Ce este agregarea datelor?
Agregarea datelor este procesul de culegere a informațiilor din diverse baze de date, foi de calcul și site-uri web și condensându-l într-o raport singular, set de date sau vizualizare. Agregatorii de date se ocupă de această procedură.
Un instrument de agregare, mai detaliat, ia ca intrare informații eterogene
Ulterior, se extinde pentru a crea rezultate agregate. În cele din urmă, oferă caracteristicile pentru prezentarea și examinarea informațiilor adunate rezultate.
Deoarece permite examinarea rapidă și ușoară a unor cantități enorme de informații, agregarea datelor este deosebit de utilă pentru analiza datelor.
Acest lucru este astfel încât mii și mii, mii sau chiar milioane de intrări de date individuale să poată fi compactate într-un singur rând de date agregate.
Să examinăm acum agregarea datelor mai detaliat.
Cum funcționează procesul de agregare a datelor?
O procedură de agregare include de obicei următorii 3 pași:
1. Obținerea de informații din diverse surse: Datele sunt compilate de un agregator de date din diverse documente, baze de date și fișiere HTML
2. Pregătirea și curățarea datelor: Inconsecvențele, greșelile și valorile nevalide sunt eliminate din datele colectate prin preprocesare și filtrare.
Înainte de a deveni agregate, acest proces garantează că datele sunt precise și consecvente. Datele filtrate sunt apoi transformate într-o structură care facilitează agregarea.
3. Organizarea și combinarea datelor: Datele procesate sunt combinate într-un set de date unificat. În ultima etapă, datele sunt combinate, concatenate și rezumate într-o formă utilă și ușor de înțeles.
De obicei, acest proces presupune crearea de tabele pivot, rezumarea datelor sau producerea de vizualizări simplificate
Amintiți-vă că există numeroase tehnologii și instrumente de agregare. În funcție de rezultatul dorit și de formatul de intrare, acestea vă permit să combinați datele într-o varietate de moduri.
Datele combinate sunt apoi folosite fie pentru a face alegeri la nivel de afaceri, fie sunt păstrate într-un sistem de baze de date pentru analiza datelor.
Să ne uităm la câteva situații în care agregarea datelor poate fi utilă acum că știi cum să o faci.
Cazuri de utilizare pentru agregarea datelor
Datele agregate pot fi utilizate eficient într-o varietate de industrii, inclusiv:
1. finanțe: Pentru a determina solvabilitatea unui client, organizațiile financiare colectează informații din diverse surse. Ei îl folosesc, de exemplu, pentru a stabili dacă să acorde sau nu un împrumut.
În plus, datele agregate pot fi utilizate pentru analiza și identificarea pieței.
2. Sănătate: Facilitățile medicale creează opțiuni de tratament și îmbunătățesc îngrijirea coordonată folosind date compilate din dosarele de sănătate, teste de diagnostic și rezultate de laborator.
3. Marketing: Companiile compilează informații de pe site-urile lor web și din conturile de rețele sociale pentru a urmări mențiunile, hashtag-urile și interacțiunile.
Acesta este modul în care puteți determina dacă o strategie de marketing a avut succes. În plus, datele agregate ale clienților și vânzărilor sunt folosite pentru a face alegeri de afaceri pentru viitoarele campanii de marketing.
4. Monitorizarea aplicației: Pentru a urmări funcționalitatea aplicației, pentru a găsi noi erori și pentru a rezolva probleme, software-ul adună și adună în mod obișnuit date din aplicație și din rețea.
5 . Date mare: Prin combinarea datelor, este mai simplu să analizați informațiile care sunt ușor accesibile la scară globală și să le păstrați într-un sistem de baze de date pentru o utilizare ulterioară.
De ce este importantă agregarea datelor?
Agregarea este utilizată în principal pentru a ajuta analiza datelor. În special, analiza datelor agregate simplifică procesul de descoperire a ideilor care sunt ascunse în datele brute.
Astfel, datele brute pot fi analizate, vizualizate și înțelese mai ușor decât datele agregate.
Aveți toate informațiile de care aveți nevoie pentru a înțelege tendințele pieței și pentru a urmări procesele companiei doar cu câteva cifre sau KPI-uri (Indicatori de performanta).
Majoritatea agregatorilor bine-cunoscuți oferă și instrumente pentru prezentarea datelor în diferite metode. Ca rezultat, datele combinate pot fi explorate și utilizate de persoane netehnice.
1. Eficiență sporită și calitate a datelor
Cu ajutorul agregatoarelor de date, puteți colecta, filtra și rezuma fără efort datele. Apoi, puteți stimula cooperarea prin distribuirea datelor agregate în cadrul și între diferite echipe.
Acest lucru vă ajută să economisiți timp, energie și bani prin reducerea necesității muncii manuale și a cheltuielilor de comunicare.
În plus, trebuie să curățați datele înainte de a le agrega. Acest lucru ajută la găsirea și remedierea erorilor și anomaliilor de date. Ca rezultat, agregarea crește calitatea și fiabilitatea datelor, în același timp crește valoarea acestora.
2. Luare a deciziilor îmbunătățită
Utilizatorii pot obține o imagine completă a situației datorită agregării, care combină și rezumă date din diverse surse. Drept urmare, vă puteți susține alegerea cu date agregate.
Făcând alegeri mai adecvate și economii de cheltuieli sunt doar două avantaje ale alegerilor bazate pe date în special.
Informațiile combinate facilitează și sprijină luarea deciziilor. În mod interesant, nucleul analizei datelor, care este procedura de utilizare a datelor pentru a obține informații și a face alegeri strategice, este agregarea datelor.
Probleme cu agregarea datelor
Deși agregarea datelor are multe beneficii, există și unele dezavantaje. Acum să evaluăm cele trei dificultăți cele mai semnificative.
1. Integrarea diferitelor surse de date
Statisticile sunt de obicei colectate dintr-o varietate de surse. Prin urmare, este probabil ca datele de intrare să aibă formate destul de diverse.
În acest caz, datele trebuie mai întâi procesate, normalizate și transformate de către agregatorul de date înainte de a fi combinate.
În special atunci când aveți de-a face cu Big Data sau seturi de date extrem de complexe, această lucrare poate deveni extrem de consumatoare de timp și de complexă.
Se recomandă decodarea informațiilor înainte de a le agrega în acest scop. Analiza datelor este procesul de conversie a datelor originale într-o formă mai utilă.
2. Asigurarea conformității cu legile, reglementările și protecția
Confidențialitatea trebuie luată în considerare în mod constant atunci când lucrați cu date. Acest lucru este deosebit de precis atunci când discutăm despre agregare.
Motivul din spatele acestui lucru este că ar putea fi necesar să utilizați informații de identificare personală (PII) pentru a crea un rezumat care să reprezinte cu exactitate un grup în ansamblu.
De exemplu, aceasta este ceea ce are loc la publicarea sondajului public sau a rezultatelor alegerilor.
În consecință, anonimizarea datelor și agregarea datelor sunt frecvent utilizate împreună. Procesele și amenzile pot rezulta din încălcarea legilor privind confidențialitatea.
Ignorând Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR), care protejează confidențialitatea informațiilor personale ale rezidenților UE, ar putea costa mai mult decât $ 20 milioane.
Nu aveți nicio opțiune, în ciuda faptului că protejarea datelor sensibile în agregare este o provocare semnificativă.
3. Crearea de rezultate bune
Calitatea datelor sursă afectează cât de fiabile sunt rezultatele unei proceduri de agregare a datelor. Ca rezultat, trebuie mai întâi să confirmați că datele pe care le-ați adunat sunt autentice, cuprinzătoare și relevante.
Acest lucru nu este simplu, așa cum ați putea crede. De exemplu, luați în considerare asigurarea faptului că datele selectate sunt un eșantion decent din populația studiată. Aceasta este, fără îndoială, o sarcină dificilă.
În plus, luați în considerare și faptul că rezultatele de agregare variază în funcție de granularitate. Pentru cei dintre voi care nu sunt familiarizați, granularitatea dictează modul în care informațiile vor fi organizate și rezumate.
Când detaliul este prea mare, sensul se pierde. Nu puteți vedea imaginea generală dacă detaliul este prea mic. Prin urmare, precizia de utilizare se bazează pe rezultatele pe care încercați să le obțineți.
Ar putea fi nevoie de câteva încercări pentru a găsi precizia care se potrivește cel mai bine obiectivelor dvs.
4. Agregarea datelor Cu ajutorul Bright Data
După cum am descoperit anterior, o metodă de agregare a datelor începe cu preluarea datelor din diverse surse. Prin urmare, un agregator de date ar putea accesa date care au fost deja adunate sau le poate obține imediat.
Constatările agregării se vor baza pe acuratețea datelor, ceea ce trebuie reținut întotdeauna. Ca rezultat, agregarea datelor este crucială pentru compilare.
Din fericire, Bright Data oferă soluții specifice pentru fiecare etapă de colectare a informațiilor. Bright Data oferă în mod specific o interfață completă Web Scraper.
Puteți prelua mult mai multe date de pe internet folosind un astfel de instrument, scăpând în același timp de toate dificultățile asociate cu web scraping.
Web Scraper IDE din Bright Data poate fi folosit pentru a colecta informații ca prim pas într-o procedură de agregare. În plus, sunt furnizate baze de date organizate și gata de utilizare Bright Data.
Achiziționarea acestora vă va permite să ocoliți imediat toate etapele de colectare a datelor, simplificând foarte mult procesul de agregare.
Apoi, puteți aplica într-adevăr aceste baze de date într-o varietate de situații. Pentru a furniza datele site-ului lor, majoritatea mărcilor de ospitalitate depind Bright Dataeficiența lui în agregarea datelor de călătorie.
Ei pot compara prețurile cu rivalii, pot urmări modul în care clienții caută și rezervă excursii și pot prognoza modelele viitoare în industria călătoriilor datorită acestor date agregate.
Aceasta este doar una dintre numeroasele zone în care Bright Datacapabilitățile, know-how-ul și statisticile lui pot fi utile.
Link-uri rapide:
- De ce este importantă etica datelor în marketing?
- Câte încălcări ale datelor
- Care este cauza industriei de marketing
- Bright Data Planuri tarifare
Concluzie: Agregarea datelor 2024
Puteți maximiza valoarea datelor dvs. prin agregarea datelor. Puteți identifica rapid informații și modele combinând datele dvs. în rezumate și vizualizări.
În plus, vă puteți sprijini alegerea de afaceri cu date agregate. Acest lucru poate fi fezabil doar dacă rezultatele agregate sunt de încredere, ceea ce se bazează pe calibrul surselor de date.
De aceea, ar trebui să vă concentrați pe colectarea datelor și pe o aplicație asemănătoare Bright DataInstrumentul web scraping oferă toate instrumentele necesare pentru a prelua datele de care aveți nevoie.
În caz contrar, puteți achiziționa imediat unul dintre numeroasele seturi de date de top care Bright Data are de oferit.
