Акт од прикупљање информација преко једног или више извора и њихово комбиновање у сажету верзију је познат као агрегација података.
Другим речима, агрегација података подразумева добијање појединачних података из различитих извора и њихово организовање у једноставнији формат, попут збира или практичних метрика.
Можете комбиновати ненумеричке податке иако се подаци обично обједињују помоћу оператора бројања, суме и средње вредности.
Шта је агрегација података?
Агрегација података је процес прикупљања информација од разних базе података, табеле и веб странице и сажимајући га у а појединачни извештај, скуп података или приказ. Агрегатори података се баве овом процедуром.
Алат за агрегацију, детаљније, узима хетерогене информације као улаз
Након тога, проширује се на то да би створио збирне резултате. Коначно, пружа функције за представљање и испитивање добијених прикупљених информација.
Пошто омогућава брзо и једноставно испитивање огромних количина информација, агрегирање података је посебно корисно за анализу података.
Ово је тако да се хиљаде и хиљаде, хиљаде или можда чак милиони појединачних уноса података могу сажимати у један ред агрегираних података.
Хајде да сада детаљније испитамо агрегацију података.
Како функционише процес агрегације података?
Процедура агрегације обично укључује следећа 3 корака:
1. Добијање информација из различитих извора: Подаци се састављају помоћу агрегатора података из различитих докумената, база података и ХТМЛ датотека
2. Припрема и чишћење података: Недоследности, грешке и неважеће вредности уклањају се из прикупљених података кроз претходну обраду и филтрирање.
Пре него што постане агрегиран, овај процес гарантује да су подаци прецизни и доследни. Филтрирани подаци се затим трансформишу у структуру која олакшава агрегацију.
3. Организација и комбиновање података: Обрађени подаци се комбинују у јединствени скуп података. У последњој фази, подаци се комбинују, спајају и сумирају у користан и разумљив облик.
Обично овај процес подразумева креирање заокретних табела, сумирање података или стварање поједностављених приказа
Запамтите да постоје бројне технологије и инструменти агрегације. У зависности од планираног исхода и формата уноса, они вам омогућавају да комбинујете податке на различите начине.
Комбиновани подаци се затим користе за доношење одлука на пословном нивоу или се чувају у систему базе података за анализу података.
Хајде да погледамо неке ситуације у којима агрегација података може бити корисна сада када знате како то да урадите.
Случајеви коришћења агрегације података
Збирни подаци се могу ефикасно користити у различитим индустријама, укључујући:
1. Финансије: Да би утврдиле кредитну способност клијента, финансијске организације прикупљају информације из различитих извора. Они га користе, на пример, да одреде да ли да дају зајам или не.
Поред тога, агрегирани подаци се могу користити за анализу и идентификацију тржишта.
КСНУМКС. Здравство: Медицинске установе креирају изборе лечења и побољшавају координирану негу користећи податке прикупљене из здравствених картона, дијагностичких тестова и лабораторијских резултата.
КСНУМКС. Маркетинг: Компаније прикупљају информације са својих веб локација и налога друштвених медија да би пратиле помињања, хасхтагове и интеракције.
Ово је начин на који можете утврдити да ли је маркетиншка стратегија била успешна. Поред тога, збирни подаци о купцима и продаји се користе за доношење пословних избора за будуће маркетиншке кампање.
4. Праћење апликација: Да би пратио функционалност апликације, пронашао нове грешке и решио проблеме, софтвер рутински прикупља и агрегира податке из апликације и мреже.
5 . Велики података: Комбиновањем података, једноставније је анализирати информације које су лако доступне на глобалном нивоу и чувати их у систему базе података за каснију употребу.
Зашто је агрегација података важна?
Агрегација се првенствено користи за помоћ у анализи података. Конкретно, анализа збирних података поједностављује процес откривања идеја које су скривене у сировим подацима.
Ово је тако да се необрађени подаци могу лакше анализирати, прегледати и разумети него агрегирани подаци.
Имате све информације које су вам потребне да схватите тржишне трендове и пратите процесе компаније само са неколико цифара или КПИ (Кључни индикатори учинка).
Већина познатих агрегатора такође пружа алате за представљање података различитим методама. Као резултат тога, комбиноване податке могу истраживати и користити људи који нису технички.
1. Повећана ефикасност и квалитет података
Уз помоћ агрегатора података, можете без напора прикупљати, филтрирати и сумирати податке. Затим, можете подстицати сарадњу тако што ћете дистрибуирати агрегиране податке унутар и између различитих тимова.
Ово вам помаже да уштедите време, енергију и новац смањујући потребу за ручним радом и комуникацијом.
Поред тога, морате очистити податке пре него што их обједините. Ово помаже у проналажењу и исправљању грешака и аномалија у подацима. Као резултат тога, агрегација подиже квалитет и поузданост података, а истовремено повећава њихову вредност.
2. Побољшано доношење одлука
Корисници могу добити потпуни увид у ситуацију захваљујући агрегацији, која комбинује и сумира податке из различитих извора. Као резултат тога, свој избор можете подржати са збирним подацима.
Доношење прикладнијих избора и уштеда трошкова су само две предности избора заснованих на подацима.
Комбиноване информације олакшавају и подржавају доношење одлука. Занимљиво је да је срж аналитике података, која је поступак коришћења података за добијање информација и доношење стратешких избора, агрегација података.
Проблеми са агрегацијом података
Иако агрегација података има многе предности, постоје и неки недостаци. Хајде сада да проценимо три најзначајније потешкоће.
1. Интегрисање различитих извора података
Статистички подаци се обично прикупљају из различитих извора. Стога је вероватно да улазни подаци имају прилично различите формате.
У овом случају, подаци се прво морају обрадити, нормализовати и трансформисати од стране агрегатора података пре него што се комбинују.
Нарочито када се ради о великим подацима или изузетно сложеним скуповима података, овај посао може постати изузетно дуготрајан и сложен.
Саветује се декодирање информација пре њиховог обједињавања у ову сврху. Парсинг података је процес претварања оригиналних података у кориснији облик.
2. Обезбеђивање усклађености са законима, прописима и заштитом
Приватност се мора стално водити рачуна при раду са подацима. Ово је посебно тачно када се говори о агрегацији.
Образложење иза овога је да ћете можда морати да користите личне информације (ПИИ) да се направи синопсис који тачно представља групу као целину.
На пример, то се дешава приликом објављивања јавног истраживања или резултата избора.
Као последица тога, анонимизација података и агрегација података се често користе заједно. Тужбе и новчане казне могу бити резултат кршења закона о приватности.
Игнорирање Општа регулатива о заштити података (ГДПР), који штити приватност личних података становника ЕУ, могао би да вас кошта више од $ КСНУМКС милиона.
Имате мало или никакву опцију, упркос чињеници да је заштита осетљивих података у агрегацији значајан изазов.
3. Стварање добрих резултата
Квалитет изворних података утиче на то колико су поуздани резултати поступка агрегације података. Као резултат, прво морате потврдити да су подаци које сте прикупили аутентични, свеобухватни и релевантни.
Ово није једноставно, као што можда мислите. На пример, размислите о томе да ли су одабрани подаци пристојан узорак популације која се проучава. То је несумњиво тежак задатак.
Поред тога, такође узмите у обзир да резултати агрегације варирају у зависности од грануларности. За оне од вас који нису упознати, грануларност диктира како ће информације бити организоване и сажете.
Када су детаљи превисоки, смисао се губи. Не можете видети широку слику ако су детаљи премали. Стога се прецизност употребе ослања на резултате које покушавате да постигнете.
Можда ће бити потребно неколико покушаја да се пронађе прецизност која најбоље одговара вашим циљевима.
4. Агрегација података Уз помоћ Bright Data
Као што смо раније открили, метода агрегације података почиње преузимањем података из различитих извора. Стога агрегатор података може приступити подацима који су већ прикупљени или их може одмах добити.
Налази агрегације ће се ослањати на тачност података, што је нешто што се увек мора имати на уму. Као резултат тога, прикупљање података је кључно за компилацију.
Срећом, Bright Data нуди специфична решења за сваку фазу прикупљања информација. Bright Data посебно пружа потпуни Веб Сцрапер интерфејс.
Можете да преузмете много више података са интернета помоћу таквог алата док избегавате све потешкоће повезане са веб скрапингом.
Веб Сцрапер ИДЕ од Bright Data може се користити за прикупљање информација као први корак у поступку агрегације. Поред тога, обезбеђене су организоване и спремне базе података Bright Data.
Њихова куповина ће вам омогућити да одмах заобиђете све фазе прикупљања података, што ће знатно поједноставити процес агрегације.
Тада бисте заиста могли да примените ове базе података у разним ситуацијама. Већина угоститељских брендова зависи од података о својој веб локацији Bright Dataефикасност у прикупљању података о путовањима.
Они могу да упореде цене са конкурентима, да прате како купци траже и резервишу путовања и да предвиде надолазеће обрасце у туристичкој индустрији захваљујући овим агрегираним подацима.
Ово је само једна од бројних области где Bright Dataспособности, знање и статистика корисника могу бити корисни.
Линкови:
- Зашто је етика података важна у маркетингу?
- Колико повреда података
- Шта је узрок маркетиншке индустрије
- Bright Data Планови цена
Закључак: Агрегација података 2024
Можете да повећате вредност својих података кроз агрегацију података. Можете брзо да идентификујете увиде и обрасце комбиновањем података у резимеима и приказима.
Поред тога, свој пословни избор можете подржати са агрегираним подацима. Ово може бити изводљиво само ако су збирни резултати поуздани, што се ослања на калибар извора података.
Зато би требало да се концентришете на прикупљање података и апликацију као што је Bright Data'с алатка за гребање веба пружа све алате потребне за преузимање података који су вам потребни.
У супротном, можете одмах купити један од многих врхунских скупова података који Bright Data има да понуди.
