Handlingen av samla information genom en eller flera källor och kombinera den till en sammanfattad version kallas data aggregering.
För att uttrycka det på ett annat sätt innebär dataaggregering att man skaffar individuella data från olika källor och organiserar dem i ett enklare format, som summor eller praktiska mått.
Du kan kombinera icke-numeriska data även om data vanligtvis aggregeras med operatorerna antal, summa och medelvärde.
Vad är dataaggregation?
Dataaggregation är processen att samla in information från olika databaser, kalkylblad och webbplatser och kondensera den till en enskild rapport, datauppsättning eller vy. Dataaggregatorer hanterar denna procedur.
Ett aggregeringsverktyg tar mer i detalj heterogen information som input
Efteråt utökas det för att skapa aggregerade resultat. Slutligen tillhandahåller den funktioner för att presentera och granska den resulterande insamlade informationen.
Eftersom det gör det möjligt att snabbt och enkelt granska enorma mängder information, är det särskilt användbart att samla data för dataanalys.
Detta är så att tusentals och tusentals, tusentals eller kanske till och med miljontals individuella datainmatningar kan komprimeras till en enda rad med aggregerad data.
Låt oss nu undersöka dataaggregation mer detaljerat.
Hur fungerar dataaggregeringsprocessen?
Ett aggregeringsförfarande innefattar vanligtvis följande tre steg:
1. Inhämta information från olika källor: Data sammanställs av en dataaggregator från olika dokument, databaser och HTML-filer
2. Databeredning och rengöring: Inkonsekvenser, misstag och ogiltiga värden tas bort från insamlad data genom förbearbetning och filtrering.
Innan den blir aggregerad garanterar denna process att uppgifterna är exakta och konsekventa. Den filtrerade datan omvandlas sedan till en struktur som underlättar aggregering.
3. Dataorganisation och kombinering: Den bearbetade datan kombineras till en enhetlig datauppsättning. I det sista steget kombineras data, sammanlänkas och sammanfattas till en användbar och begriplig form.
Vanligtvis innebär denna process att skapa pivottabeller, sammanfatta data eller producera förenklade vyer
Kom ihåg att det finns många aggregeringstekniker och instrument där ute. Beroende på det avsedda resultatet och inmatningsformatet kan du kombinera data på en mängd olika sätt.
Den kombinerade datan används sedan för att antingen göra val på affärsnivå eller förvaras i ett databassystem för dataanalys.
Låt oss titta på några situationer där dataaggregering kan vara användbar nu när du vet hur man gör.
Användningsfall för dataaggregation
Aggregerad data kan effektivt användas i en mängd olika branscher, inklusive:
1. Finans: För att fastställa en kunds kreditvärdighet sammanställer finansiella organisationer information från olika källor. De använder det till exempel för att avgöra om de ska bevilja ett lån eller inte.
Dessutom kan aggregerad data användas för marknadsanalys och identifiering.
2. Sjukvård: Medicinska anläggningar skapar behandlingsval och förbättrar den samordnade vården med hjälp av data sammanställda från hälsojournaler, diagnostiska tester och labbresultat.
3. marknadsföring: Företag sammanställer information från sina webbplatser och sociala mediekonton för att spåra omnämnanden, hashtags och interaktioner.
Det är så du kan avgöra om en marknadsföringsstrategi var framgångsrik. Dessutom används aggregerad kund- och försäljningsdata för att göra affärsval för framtida marknadsföringskampanjer.
4. Applikationsövervakning: För att spåra applikationsfunktioner, hitta nya buggar och lösa problem samlar programvaran rutinmässigt in och aggregerar data från applikationen och nätverket.
5 . Big Data: Genom att kombinera data är det enklare att analysera den information som är lättillgänglig i global skala och att förvara den i ett databassystem för senare användning.
Varför är dataaggregation viktigt?
Aggregation används främst för att underlätta dataanalys. I synnerhet förenklar analys av aggregerad data processen för att avslöja idéer som är dolda i rådata.
Detta för att rådata lättare ska kunna analyseras, ses och förstås än aggregerad data.
Du har all information du behöver för att förstå marknadstrender och hålla ett öga på företagets processer bara med några siffror eller KPI (Key Performance Indicators).
Majoriteten av välkända aggregatorer tillhandahåller också verktyg för att presentera data på olika sätt. Som ett resultat kan kombinerad data utforskas och användas av icke-tekniska personer.
1. Förbättrad effektivitet och datakvalitet
Med hjälp av dataaggregatorer kan du enkelt samla in, filtrera och sammanfatta data. Sedan kan du främja samarbete genom att distribuera aggregerad data inom och mellan olika team.
Detta hjälper dig att spara tid, energi och pengar genom att minska behovet av manuellt arbete och kommunikationskostnader.
Dessutom måste du rensa data innan du aggregerar den. Detta hjälper till att hitta och åtgärda datafel och anomalier. Som ett resultat höjer aggregering datans kvalitet och tillförlitlighet samtidigt som det ökar dess värde.
2. Förbättrat beslutsfattande
Användare kan få en fullständig bild av situationen tack vare aggregering, som kombinerar och sammanfattar data från olika källor. Som ett resultat av detta kan du stödja ditt val med aggregerad data.
Att göra mer lämpliga val och kostnadsbesparingar är bara två fördelar med i synnerhet datadrivna val.
Kombinerad information underlättar och stödjer beslutsfattande. Intressant nog är kärnan i dataanalys, som är proceduren för att använda data för att få information och göra strategiska val, dataaggregering.
Problem med dataaggregation
Även om dataaggregering har många fördelar, finns det också vissa nackdelar. Låt oss nu utvärdera de tre mest betydande svårigheterna.
1. Integrering av olika datakällor
Statistik samlas vanligtvis in från en mängd olika källor. Därför är det troligt att indata har ganska olika format.
I det här fallet måste data först bearbetas, normaliseras och transformeras av dataaggregatorn innan de kombineras.
Särskilt när man hanterar Big Data eller extremt komplexa datauppsättningar kan detta jobb bli extremt tidskrävande och komplext.
Det rekommenderas att avkoda informationen innan den sammanställs för detta ändamål. Dataanalys är processen att konvertera originaldata till en mer användbar form.
2. Säkerställa efterlevnad av lagar, förordningar och skydd
Sekretess måste hela tiden beaktas när man arbetar med data. Detta är särskilt korrekt när man diskuterar aggregering.
Grunden bakom detta är att du kan behöva använda personlig identifierbar information (PII) för att skapa en synopsis som exakt representerar en grupp som helhet.
Det är till exempel vad som sker när man släpper publikundersökningen eller valresultatet.
Som en följd av detta används dataanonymisering och dataaggregering ofta tillsammans. Rättegångar och böter kan bli följden av brott mot integritetslagar.
Att ignorera Allmänna dataskyddsförordningen (GDPR), som skyddar integriteten för EU-invånares personuppgifter, kan kosta dig mer än $ 20 miljoner.
Du har lite eller inget alternativ, trots att det är en betydande utmaning att skydda känslig data i aggregering.
3. Skapa bra resultat
Kvaliteten på källdata påverkar hur tillförlitliga resultaten av en dataaggregeringsprocedur är. Som ett resultat måste du först bekräfta att den information du har samlat in är äkta, heltäckande och relevant.
Det här är inte enkelt, som du kanske tror. Överväg till exempel att se till att de valda uppgifterna är ett anständigt urval av populationen som studeras. Det är utan tvekan en svår uppgift.
Tänk också på att aggregeringsresultaten varierar beroende på granularitet. För er som inte är bekanta dikterar granulariteten hur informationen kommer att organiseras och sammanfattas.
När detaljen är för hög går betydelsen förlorad. Du kan inte se den breda bilden om detaljen är för liten. Precisionen att använda beror därför på de resultat du försöker uppnå.
Det kan ta några försök att hitta den precision som bäst passar dina mål.
4. Dataaggregation Med hjälp av Bright Data
Som vi tidigare upptäckt börjar en dataaggregationsmetod med att hämta data från olika källor. En dataaggregator kan därför komma åt data som redan har samlats in eller kan få den omedelbart.
Resultaten av aggregeringen kommer att förlita sig på uppgifternas noggrannhet, vilket är något som alltid måste hållas i åtanke. Som ett resultat är aggregering av data avgörande för sammanställningen.
Tack och lov, Bright Data erbjuder specifika lösningar för varje steg av informationsinsamling. Bright Data ger specifikt ett fullständigt Web Scraper-gränssnitt.
Du kan hämta mycket mer data från internet med ett sådant verktyg samtidigt som du slipper alla svårigheter i samband med webbskrapning.
Smakämnen Web Scraper IDE från Bright Data kan användas för att samla in information som det allra första steget i ett aggregeringsförfarande. Dessutom tillhandahålls organiserade och färdiga databaser av Bright Data.
Genom att köpa dem kan du omedelbart kringgå alla stadier av datainsamling, vilket avsevärt förenklar aggregeringsprocessen.
Då kan du verkligen använda dessa databaser i en mängd olika situationer. För att tillhandahålla sin webbplatsdata är majoriteten av hotellmärken beroende av Bright Datas effektivitet vid aggregering av resedata.
De kan jämföra priserna med konkurrenter, spåra hur kunder letar efter och bokar resor och förutsäga kommande mönster i resebranschen tack vare denna aggregerade data.
Detta är bara ett av de många områden där Bright Datas kapacitet, kunnande och statistik kan vara användbar.
Snabblänkar:
- Varför är dataetik viktigt i marknadsföring?
- Hur många dataintrång
- Vad är orsaken till marknadsföringsindustrin
- Bright Data Prissättning planer
Slutsats: Dataaggregation 2024
Du kan maximera värdet av din data genom dataaggregering. Du kan snabbt identifiera insikter och mönster genom att kombinera din data i sammanfattningar och vyer.
Dessutom kan du stödja ditt företagsval med aggregerad data. Detta kan bara vara genomförbart om de aggregerade resultaten är tillförlitliga, vilket är beroende av datakällornas kaliber.
Det är därför du bör koncentrera dig på datainsamling, och en applikation som Bright Datas webbskrapningsverktyg tillhandahåller alla verktyg som krävs för att hämta den data du behöver.
Annars kan du omedelbart köpa en av de många förstklassiga datamängder som Bright Data har att erbjuda.
