Ang kilos ng pangangalap ng impormasyon sa pamamagitan ng isa o higit pang mga mapagkukunan at pagsasama-sama ito sa isang buod na bersyon ay kilala bilang pagsasama-sama ng data.
Upang ilagay ito sa ibang paraan, ang pagsasama-sama ng data ay nangangailangan ng pagkuha ng indibidwal na data mula sa iba't ibang mapagkukunan at pag-aayos nito sa isang mas direktang format, tulad ng mga kabuuan o praktikal na sukatan.
Maaari mong pagsamahin ang hindi numeric na data kahit na ang data ay karaniwang pinagsama-sama gamit ang count, sum, at mean operator.
Ano ang Data Aggregation?
Ang data aggregation ay ang proseso ng pangangalap ng impormasyon mula sa iba't ibang mga database, spreadsheet, at website at i-condensing ito sa a iisang ulat, dataset, o view. Pinangangasiwaan ng mga aggregator ng data ang pamamaraang ito.
Ang isang tool sa pagsasama-sama, nang mas detalyado, ay kumukuha ng magkakaibang impormasyon bilang input
Pagkatapos, pinalawak nito ito upang lumikha ng mga pinagsama-samang resulta. Sa wakas, nagbibigay ito ng mga tampok upang ipakita at suriin ang mga resultang nakalap na impormasyon.
Dahil nagbibigay-daan ito sa napakalaking dami ng impormasyon na mabilis at madaling masuri, ang pagsasama-sama ng data ay lalong nakakatulong para sa pagsusuri ng data.
Ito ay upang ang libu-libo at libo-libo, libu-libo, o marahil kahit milyon-milyong indibidwal na mga entry ng data ay maaaring i-compact sa isang solong hilera ng pinagsama-samang data.
Suriin natin ngayon ang pagsasama-sama ng data nang mas detalyado.
Paano Gumagana ang Proseso ng Pagsasama-sama ng Data?
Karaniwang kasama sa pamamaraan ng pagsasama-sama ang sumusunod na 3 hakbang:
1. Pagkuha ng impormasyon mula sa iba't ibang mapagkukunan: Ang data ay pinagsama-sama ng isang data aggregator mula sa iba't ibang mga dokumento, database, at HTML file
2. Paghahanda at paglilinis ng data: Ang mga hindi pagkakapare-pareho, pagkakamali, at di-wastong mga halaga ay inaalis mula sa nakalap na data sa pamamagitan ng preprocessing at pag-filter.
Bago maging pinagsama-sama, ginagarantiyahan ng prosesong ito na ang data ay tumpak at pare-pareho. Ang na-filter na data ay binago sa isang istraktura na nagpapadali sa pagsasama-sama.
3. Organisasyon ng data at pagsasama-sama: Ang naprosesong data ay pinagsama sa isang pinag-isang dataset. Sa huling yugto, ang data ay pinagsama-sama, pinagsama-sama, at buod sa isang kapaki-pakinabang at nauunawaan na anyo.
Karaniwan, ang prosesong ito ay nangangailangan ng paglikha ng mga pivot table, pagbubuod ng data, o paggawa ng mga pinasimpleng view
Tandaan na mayroong maraming mga teknolohiya at instrumento sa pagsasama-sama. Depende sa nilalayong kinalabasan at format ng pag-input, binibigyang-daan ka nitong pagsamahin ang data sa iba't ibang paraan.
Ang pinagsamang data ay pagkatapos ay ginagamit upang gumawa ng mga pagpipilian sa antas ng negosyo o itatago sa isang database system para sa pagsusuri ng data.
Tingnan natin ang ilang sitwasyon kung saan maaaring maging kapaki-pakinabang ang pagsasama-sama ng data ngayong alam mo na kung paano ito gagawin.
Mga Kaso ng Paggamit ng Pagsasama-sama ng Data
Maaaring epektibong magamit ang pinagsama-samang data sa iba't ibang industriya, kabilang ang:
1. pananalapi: Upang matukoy ang creditworthiness ng isang customer, ang mga organisasyong pampinansyal ay nagtitipon ng impormasyon mula sa iba't ibang mapagkukunan. Ginagamit nila ito, halimbawa, upang matukoy kung igagawad o hindi ang isang pautang.
Bukod pa rito, maaaring gamitin ang pinagsama-samang data para sa pagsusuri at pagkilala sa merkado.
2. Pangangalaga sa Kalusugan: Ang mga medikal na pasilidad ay gumagawa ng mga pagpipilian sa paggamot at pinapahusay ang pinagsama-samang pangangalaga gamit ang data na pinagsama-sama mula sa mga rekord ng kalusugan, mga pagsusuri sa diagnostic, at mga resulta ng lab.
3. Marketing: Ang mga kumpanya ay nagtitipon ng impormasyon mula sa kanilang mga website at social media account upang subaybayan ang mga pagbanggit, hashtag, at mga pakikipag-ugnayan.
Ito ang paraan upang matukoy kung ang isang diskarte sa marketing ay matagumpay. Bilang karagdagan, ang pinagsama-samang data ng customer at mga benta ay ginagamit upang gumawa ng mga pagpipilian sa negosyo para sa hinaharap na mga kampanya sa marketing.
4. Pagsubaybay sa Application: Upang subaybayan ang functionality ng application, maghanap ng mga bagong bug, at malutas ang mga problema, ang software ay regular na nangangalap at pinagsama-sama ang data mula sa application at sa network.
5 . Malaking Data: Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng data, mas madaling pag-aralan ang impormasyon na madaling ma-access sa isang pandaigdigang saklaw at panatilihin ito sa isang database system para magamit sa ibang pagkakataon.
Bakit Mahalaga ang Pagsasama-sama ng Data?
Pangunahing ginagamit ang pagsasama-sama upang tumulong sa pagsusuri ng data. Sa partikular, pinapasimple ng pagsusuri sa pinagsama-samang data ang proseso upang matuklasan ang mga ideyang nakatago sa raw data.
Ito ay upang ang raw data ay mas madaling masuri, matingnan, at maunawaan kaysa sa pinagsama-samang data.
Nasa iyo ang lahat ng impormasyong kailangan mo upang maunawaan ang mga uso sa merkado at bantayan ang mga proseso ng kumpanya gamit lamang ang ilang mga numero o KPIs (Mga Pangunahing Tagapagpahiwatig ng Pagganap).
Ang karamihan sa mga kilalang aggregator ay nagbibigay din ng mga tool para sa pagpapakita ng data sa iba't ibang pamamaraan. Bilang resulta, ang pinagsamang data ay maaaring galugarin at magamit ng mga hindi teknikal na tao.
1. Pinahusay na Kahusayan at Kalidad ng Data
Sa tulong ng mga aggregator ng data, maaari mong madaling mangolekta, mag-filter, at magbuod ng data. Pagkatapos, maaari mong pasiglahin ang pakikipagtulungan sa pamamagitan ng pamamahagi ng pinagsama-samang data sa loob at sa pagitan ng iba't ibang mga koponan.
Nakakatulong ito sa iyong makatipid ng oras, enerhiya, at pera sa pamamagitan ng pagpapababa sa pangangailangan ng manual na trabaho at komunikasyon sa itaas.
Bukod pa rito, dapat mong linisin ang data bago ito pagsama-samahin. Nakakatulong ito sa paghahanap at pag-aayos ng mga pagkakamali at anomalya sa data. Bilang resulta, pinapataas ng pagsasama-sama ang kalidad at pagiging maaasahan ng data habang pinapataas din ang halaga nito.
2. Pinahusay na Paggawa ng Desisyon
Ang mga user ay maaaring makakuha ng kumpletong view ng sitwasyon salamat sa pagsasama-sama, na pinagsasama at nagbubuod ng data mula sa iba't ibang pinagmulan. Bilang resulta nito, maaari mong suportahan ang iyong pinili gamit ang pinagsama-samang data.
Ang paggawa ng mas naaangkop na mga pagpipilian at pagtitipid sa gastos ay dalawang bentahe lamang ng partikular na mga pagpipiliang batay sa data.
Pinapadali at sinusuportahan ng pinagsamang impormasyon ang paggawa ng desisyon. Kapansin-pansin, ang core ng data analytics, na siyang pamamaraan ng paggamit ng data upang makakuha ng impormasyon at gumawa ng mga madiskarteng pagpipilian, ay ang pagsasama-sama ng data.
Mga Isyu sa Pagsasama-sama ng Data
Bagama't maraming pakinabang ang pagsasama-sama ng data, may ilang mga kakulangan din. Ngayon suriin natin ang tatlong pinakamahalagang kahirapan.
1. Pagsasama-sama ng Iba't ibang Pinagmumulan ng Data
Karaniwang kinokolekta ang mga istatistika mula sa iba't ibang mapagkukunan. Samakatuwid, malamang na ang data ng pag-input ay may magkakaibang mga format.
Sa pagkakataong ito, dapat munang iproseso, gawing normal, at baguhin ng data aggregator ang data bago pagsamahin.
Lalo na kapag nakikitungo sa Big Data o sobrang kumplikadong mga dataset, ang trabahong ito ay maaaring maging lubhang nakakaubos ng oras at kumplikado.
Pinapayuhan na i-decode ang impormasyon bago ito pagsama-samahin para sa layuning ito. Ang pag-parse ng data ay ang proseso ng pag-convert ng orihinal na data sa isang mas kapaki-pakinabang na form.
2. Pagtiyak sa Pagsunod sa Mga Batas, Regulasyon, at Proteksyon
Dapat palaging isaalang-alang ang privacy kapag nagtatrabaho sa data. Ito ay partikular na tumpak kapag tinatalakay ang pagsasama-sama.
Ang katwiran sa likod nito ay maaaring kailanganin mong gamitin personal na makikilalang impormasyon (PII) upang lumikha ng buod na tumpak na kumakatawan sa isang grupo sa kabuuan.
Halimbawa, ito ang nangyayari kapag inilabas ang pampublikong survey o mga resulta ng halalan.
Bilang resulta, ang data anonymization at data aggregation ay madalas na ginagamit nang magkasama. Ang mga demanda at multa ay maaaring magresulta mula sa paglabag sa mga batas sa privacy.
Hindi papansin ang Pangkalahatang Data Protection Regulation (GDPR), na nagpoprotekta sa pagkapribado ng personal na impormasyon ng residente ng EU, ay maaaring magdulot sa iyo ng higit pa $ 20 milyon.
Mayroon kang maliit o walang opsyon, sa kabila ng katotohanan na ang pagprotekta sa sensitibong data sa pagsasama-sama ay isang malaking hamon.
3. Paglikha ng Mabuting Resulta
Ang kalidad ng pinagmumulan ng data ay nakakaapekto sa kung gaano maaasahan ang mga resulta ng isang pamamaraan ng pagsasama-sama ng data. Bilang resulta, dapat mo munang kumpirmahin na ang data na iyong nakalap ay tunay, komprehensibo, at may kaugnayan.
Hindi ito simple, gaya ng iniisip mo. Halimbawa, isaalang-alang ang pagtiyak na ang data na napili ay isang disenteng sample ng populasyon na pinag-aaralan. Iyan ay walang alinlangan na isang mahirap na gawain.
Bukod pa rito, isaalang-alang din na ang mga resulta ng pagsasama-sama ay nag-iiba depende sa granularity. Para sa iyo na hindi pamilyar, ang granularity ang nagdidikta kung paano isasaayos at ibubuod ang impormasyon.
Kapag masyadong mataas ang detalye, nawawala ang kahulugan. Hindi mo makikita ang malawak na larawan kung masyadong maliit ang detalye. Ang katumpakan na gagamitin samakatuwid ay nakasalalay sa mga kinalabasan na sinusubukan mong makamit.
Maaaring tumagal ng ilang pagsubok upang mahanap ang katumpakan na pinakaangkop sa iyong mga layunin.
4. Pagsasama-sama ng Datos Sa tulong ng Bright Data
Tulad ng natuklasan namin dati, ang isang paraan ng pagsasama-sama ng data ay nagsisimula sa pagkuha ng data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan. Ang isang data aggregator ay maaaring ma-access ang data na nakolekta na o maaari itong makuha kaagad.
Ang mga natuklasan ng pagsasama-sama ay aasa sa katumpakan ng data, na isang bagay na dapat palaging isaisip. Bilang resulta, ang pagsasama-sama ng data ay mahalaga sa compilation.
Thankfully, Bright Data nag-aalok ng mga tiyak na solusyon para sa bawat yugto ng pagkolekta ng impormasyon. Bright Data partikular na nagbibigay ng buong Web Scraper Interface.
Maaari kang makakuha ng mas maraming data mula sa internet gamit ang naturang tool habang tinatakasan ang lahat ng mga paghihirap na nauugnay sa web scraping.
Ang Web Scraper IDE mula Bright Data ay maaaring gamitin upang mangolekta ng impormasyon bilang ang pinakaunang hakbang sa isang pamamaraan ng pagsasama-sama. Bukod pa rito, ang mga organisado at handa nang gamitin na mga database ay ibinibigay ng Bright Data.
Ang pagbili ng mga ito ay magbibigay-daan sa iyo na agad na i-bypass ang lahat ng mga yugto ng pagkolekta ng data, na lubos na nagpapasimple sa proseso ng pagsasama-sama.
Pagkatapos, maaari mo talagang ilapat ang mga database na ito sa iba't ibang sitwasyon. Upang maibigay ang data ng kanilang website, nakadepende ang karamihan sa mga brand ng hospitality Bright Dataang kahusayan sa pagsasama-sama ng data sa paglalakbay.
Maaari nilang ihambing ang mga presyo sa mga karibal, subaybayan kung paano naghahanap ang mga customer at mag-book ng mga biyahe, at mahulaan ang mga paparating na pattern sa industriya ng paglalakbay salamat sa pinagsama-samang data na ito.
Ito ay isa lamang sa maraming lugar kung saan Bright DataMaaaring maging kapaki-pakinabang ang mga kakayahan, kaalaman, at istatistika.
Quick Links:
- Bakit Mahalaga ang Etika ng Data Sa Marketing?
- Ilang Data Breaches
- Ano Ang Sanhi Ng Marketing Industry
- Bright Data Mga Plano sa Pagpepresyo
Konklusyon: Pagsasama-sama ng Data 2024
Maaari mong i-maximize ang halaga ng iyong data sa pamamagitan ng data aggregation. Mabilis mong matutukoy ang mga insight at pattern sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng iyong data sa mga buod at view.
Bilang karagdagan, maaari mong suportahan ang iyong pagpipilian sa negosyo gamit ang pinagsama-samang data. Magagawa lang ito kung mapagkakatiwalaan ang mga pinagsama-samang resulta, na umaasa sa kalibre ng mga pinagmumulan ng data.
Iyon ang dahilan kung bakit dapat kang tumutok sa pangangalap ng data, at tulad ng isang application Bright DataAng tool sa web scraping ng web ay nagbibigay ng lahat ng mga tool na kinakailangan upang makuha ang data na kailangan mo.
Kung hindi, maaari kang bumili kaagad ng isa sa maraming nangungunang mga dataset na iyon Bright Data i-alok.
