Акт о сбор информации из одного или нескольких источников и объединение ее в сводную версию известен как агрегация данных.
Иными словами, агрегация данных предполагает получение отдельных данных из различных источников и организацию их в более простой формат, такой как суммы или практические показатели.
Вы можете комбинировать нечисловые данные, даже если данные обычно агрегируются с использованием операторов подсчета, суммы и среднего.
Что такое агрегация данных?
Агрегация данных — это процесс сбора информации из различных базы данных, электронные таблицы и веб-сайты и конденсация его в отдельный отчет, набор данных или представление. Агрегаторы данных обрабатывают эту процедуру.
Инструмент агрегации, более подробно, принимает разнородную информацию в качестве входных данных.
После этого он расширяется для создания агрегированных результатов. Наконец, он предоставляет функции для представления и изучения полученной в результате собранной информации.
Поскольку это позволяет быстро и легко анализировать огромные объемы информации, агрегирование данных особенно полезно для анализа данных.
Это делается для того, чтобы тысячи и тысячи, тысячи или, возможно, даже миллионы отдельных записей данных можно было сжать в одну строку агрегированных данных.
Теперь рассмотрим агрегацию данных более подробно.
Как работает процесс агрегации данных?
Процедура агрегации обычно включает следующие 3 шага:
1. Получение информации из различных источников: Данные собираются агрегатором данных из различных документов, баз данных и HTML-файлов.
2. Подготовка и очистка данных: Несоответствия, ошибки и недопустимые значения удаляются из собранных данных с помощью предварительной обработки и фильтрации.
Перед агрегированием этот процесс гарантирует точность и согласованность данных. Затем отфильтрованные данные преобразуются в структуру, облегчающую агрегирование.
3. Организация и объединение данных: Обработанные данные объединяются в единый набор данных. На последнем этапе данные объединяются, объединяются и обобщаются в удобной и понятной форме..
Как правило, этот процесс включает в себя создание сводных таблиц, обобщение данных или создание упрощенных представлений.
Помните, что существует множество технологий и инструментов агрегации. В зависимости от предполагаемого результата и формата ввода они позволяют комбинировать данные различными способами.
Объединенные данные затем используются либо для принятия решений на уровне предприятия, либо сохраняются в системе баз данных для анализа данных.
Теперь, когда вы знаете, как это сделать, давайте рассмотрим некоторые ситуации, когда агрегирование данных может быть полезно.
Примеры использования агрегации данных
Агрегированные данные могут быть эффективно использованы в различных отраслях, в том числе:
1. финансов: Для определения кредитоспособности клиента финансовые организации собирают информацию из различных источников. Они используют его, например, чтобы определить, предоставлять ли кредит.
Кроме того, агрегированные данные могут использоваться для анализа рынка и идентификации.
2. Здравоохранение: Медицинские учреждения создают варианты лечения и улучшают скоординированное лечение, используя данные, собранные из медицинских карт, диагностических тестов и результатов лабораторных исследований.
3. Маркетинг: компании собирают информацию со своих веб-сайтов и учетных записей в социальных сетях для отслеживания упоминаний, хэштегов и взаимодействий.
Так вы можете определить, была ли маркетинговая стратегия успешной. Кроме того, агрегированные данные о клиентах и продажах используются для выбора бизнеса для будущих маркетинговых кампаний.
4. Мониторинг приложений: Чтобы отслеживать функциональность приложения, находить новые ошибки и решать проблемы, программное обеспечение регулярно собирает и объединяет данные из приложения и сети.
5 . Большие данные: Комбинируя данные, проще анализировать легкодоступную информацию в глобальном масштабе и хранить ее в базе данных для последующего использования.
Почему важна агрегация данных?
Агрегирование в основном используется для помощи в анализе данных. В частности, анализ совокупных данных упрощает процесс выявления идей, скрытых в необработанных данных.
Это делается для того, чтобы необработанные данные было легче анализировать, просматривать и понимать, чем агрегированные данные.
У вас есть вся необходимая информация, чтобы понимать тенденции рынка и следить за процессами компании, используя всего несколько цифр или КПЭ (Ключевые показатели эффективности).
Большинство известных агрегаторов также предоставляют инструменты для представления данных различными способами. В результате объединенные данные могут быть изучены и использованы нетехническими людьми.
1. Повышенная эффективность и качество данных
С помощью агрегаторов данных вы можете легко собирать, фильтровать и суммировать данные. Затем вы можете способствовать сотрудничеству, распределяя агрегированные данные внутри и между различными командами.
Это поможет вам сэкономить время, энергию и деньги за счет снижения необходимости ручной работы и накладных расходов на связь.
Кроме того, вы должны очистить данные перед их агрегированием. Это помогает находить и исправлять ошибки и аномалии в данных. В результате агрегирование повышает качество и надежность данных, а также повышает их ценность.
2. Улучшенное принятие решений
Пользователи могут получить полное представление о ситуации благодаря агрегации, которая объединяет и обобщает данные из различных источников. В результате вы можете поддержать свой выбор агрегированными данными.
Выбор более подходящего решения и экономия средств — это лишь два преимущества выбора, основанного на данных.
Комбинированная информация облегчает и поддерживает принятие решений. Интересно, что ядром анализа данных, который представляет собой процедуру использования данных для получения информации и принятия стратегических решений, является агрегация данных.
Проблемы с агрегацией данных
Хотя агрегация данных имеет много преимуществ, есть и некоторые недостатки. Теперь давайте оценим три наиболее существенные трудности.
1. Интеграция различных источников данных
Статистические данные обычно собираются из различных источников. Поэтому вполне вероятно, что входные данные имеют достаточно разнообразные форматы.
В этом случае данные должны быть сначала обработаны, нормализованы и преобразованы агрегатором данных, прежде чем объединяться.
В частности, при работе с большими данными или чрезвычайно сложными наборами данных эта работа может оказаться чрезвычайно трудоемкой и сложной.
Рекомендуется декодировать информацию перед ее агрегированием для этой цели. Синтаксический анализ данных — это процесс преобразования исходных данных в более полезную форму.
2. Обеспечение соблюдения законов, правил и защиты
При работе с данными необходимо постоянно учитывать конфиденциальность. Это особенно верно при обсуждении агрегации.
Обоснование этого заключается в том, что вам может понадобиться использовать личную информацию (PII), чтобы создать синопсис, который точно представляет группу в целом.
Например, это то, что происходит при публикации результатов общественного опроса или выборов.
Как следствие, анонимизация данных и агрегация данных часто используются вместе. Нарушение законов о конфиденциальности может привести к судебным искам и штрафам.
Игнорирование Общее регулирование защиты данных (ВВП), который защищает конфиденциальность личной информации резидента ЕС, может стоить вам больше, чем 20 миллиона долларов.
У вас практически нет выбора, несмотря на то, что защита конфиденциальных данных в агрегированном виде представляет собой серьезную проблему.
3. Создание хороших результатов
Качество исходных данных влияет на надежность результатов процедуры агрегирования данных. В результате вы должны сначала подтвердить, что собранные вами данные являются подлинными, исчерпывающими и актуальными.
Это не просто, как вы могли подумать. Например, рассмотрите возможность убедиться, что выбранные данные представляют собой достойную выборку изучаемой совокупности. Это, безусловно, трудная задача.
Кроме того, также примите во внимание, что результаты агрегирования различаются в зависимости от степени детализации. Для тех из вас, кто не знаком, детализация диктует, как информация будет организована и обобщена.
Когда детализация слишком высока, смысл теряется. Вы не можете увидеть общую картину, если детали слишком мелкие. Таким образом, точность использования зависит от результатов, которых вы пытаетесь достичь.
Может потребоваться несколько попыток, чтобы найти точность, которая наилучшим образом соответствует вашим целям.
4. Агрегация данных с помощью Bright Data
Как мы уже выяснили ранее, метод агрегирования данных начинается с извлечения данных из различных источников. Таким образом, агрегатор данных может получить доступ к уже собранным данным или получить их немедленно.
Результаты агрегирования будут зависеть от точности данных, о чем всегда следует помнить. В результате агрегирование данных имеет решающее значение для компиляции.
К счастью, Bright Data предлагает конкретные решения для каждого этапа сбора информации. Bright Data специально предоставляет полный интерфейс Web Scraper.
С помощью такого инструмента вы можете получить гораздо больше данных из Интернета, избегая при этом всех трудностей, связанных с очисткой веб-страниц.
Ассоциация IDE веб-парсера от Bright Data может использоваться для сбора информации в качестве самого первого шага в процедуре агрегирования. Кроме того, организованные и готовые к использованию базы данных предоставляются Bright Data.
Их приобретение позволит вам сразу обойти все этапы сбора данных, значительно упростив процесс агрегации.
Тогда вы действительно сможете применять эти базы данных в различных ситуациях. Для предоставления данных своих веб-сайтов большинство гостиничных брендов зависят от Bright Dataэффективность сбора данных о поездках.
Они могут сравнивать цены с ценами конкурентов, отслеживать, как клиенты ищут и бронируют поездки, а также прогнозировать будущие тенденции в индустрии туризма благодаря этим агрегированным данным.
Это лишь одна из многих областей, где Bright Dataвозможности, ноу-хау и статистика могут оказаться полезными.
Быстрые ссылки:
- Почему этика данных важна в маркетинге?
- Сколько утечек данных
- В чем причина маркетинговой индустрии
- Bright Data Тарифный план
Заключение: агрегация данных 2024 г.
Вы можете максимизировать ценность своих данных за счет агрегирования данных. Вы можете быстро находить идеи и закономерности, объединяя данные в сводки и представления.
Кроме того, вы можете поддержать свой выбор бизнеса с помощью агрегированных данных. Это возможно только в том случае, если агрегированные результаты заслуживают доверия, что зависит от калибра источников данных.
Вот почему вы должны сосредоточиться на сборе данных, а такое приложение, как Bright DataИнструмент веб-скрейпинга предоставляет все инструменты, необходимые для извлечения необходимых вам данных.
В противном случае вы можете сразу приобрести один из множества первоклассных наборов данных, которые Bright Data может предложить.
