Eylemi bir veya daha fazla kaynaktan bilgi toplamak ve özet bir versiyonda birleştirmek olarak bilinir Veri toplama.
Başka bir deyişle, veri toplama, çeşitli kaynaklardan bireysel veriler elde etmeyi ve bunları toplamlar veya pratik ölçümler gibi daha basit bir formatta düzenlemeyi gerektirir.
Veriler tipik olarak sayım, toplam ve ortalama işleçleri kullanılarak toplanmış olsa da sayısal olmayan verileri birleştirebilirsiniz.
Veri Toplama Nedir?
Veri toplama, çeşitli kaynaklardan bilgi toplama sürecidir. veritabanları, elektronik tablolar ve web siteleri ve onu yoğunlaştırmak tekil rapor, veri kümesi veya görünüm. Veri toplayıcılar bu prosedürü işler.
Bir toplama aracı, daha ayrıntılı olarak, heterojen bilgileri girdi olarak alır.
Daha sonra, toplu sonuçlar oluşturmak için üzerinde genişler. Son olarak, ortaya çıkan toplanan bilgileri sunmak ve incelemek için özellikler sağlar.
Muazzam miktarda bilginin hızlı ve kolay bir şekilde incelenmesini sağladığından, verilerin birleştirilmesi özellikle veri analizi için yararlıdır.
Bu, binlerce ve binlerce, binlerce ve hatta belki de milyonlarca bireysel veri girişinin tek bir toplu veri satırı halinde sıkıştırılabilmesi içindir.
Şimdi veri toplamayı daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
Veri Toplama Süreci Nasıl İşler?
Bir toplama prosedürü genellikle aşağıdaki 3 adımı içerir:
1. Çeşitli kaynaklardan bilgi edinme: Veriler, çeşitli belgelerden, veritabanlarından ve HTML dosyalarından bir veri toplayıcı tarafından derlenir
2. Veri hazırlama ve temizleme: Toplanan verilerden ön işleme ve filtreleme yoluyla tutarsızlıklar, hatalar ve geçersiz değerler giderilir.
Bu süreç, birleştirilmeden önce verilerin kesin ve tutarlı olmasını garanti eder. Filtrelenen veriler daha sonra toplamayı kolaylaştıran bir yapıya dönüştürülür.
3. Veri düzenleme ve birleştirme: İşlenen veriler birleşik bir veri kümesinde birleştirilir. Son aşamada, veriler birleştirilir, sıralanır ve faydalı ve anlaşılır bir biçimde özetlenir..
Tipik olarak, bu süreç pivot tablolar oluşturmayı, verileri özetlemeyi veya basitleştirilmiş görünümler üretmeyi gerektirir.
Dışarıda çok sayıda toplama teknolojisi ve aracı olduğunu unutmayın. Amaçlanan sonuca ve girdi biçimine bağlı olarak bunlar, verileri çeşitli şekillerde birleştirmenizi sağlar.
Birleştirilen veriler daha sonra ya iş düzeyinde seçimler yapmak için kullanılır ya da veri analizi için bir veritabanı sisteminde tutulur.
Artık nasıl yapılacağını bildiğinize göre, veri toplamanın yararlı olabileceği bazı durumlara bakalım.
Veri Toplama Kullanım Örnekleri
Toplu veriler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde etkili bir şekilde kullanılabilir:
1. maliye: Bir müşterinin kredi değerliliğini belirlemek için finans kuruluşları çeşitli kaynaklardan bilgi derler. Örneğin, bir kredi verip vermemeye karar vermek için kullanırlar.
Ek olarak, toplu veriler pazar analizi ve tanımlama için kullanılabilir.
2. Sağlık Hizmeti: Tıbbi tesisler, sağlık kayıtları, teşhis testleri ve laboratuvar sonuçlarından derlenen verileri kullanarak tedavi seçenekleri oluşturur ve koordineli bakımı geliştirir.
3. Pazarlama: Şirketler, bahsi, hashtag'leri ve etkileşimleri izlemek için web sitelerinden ve sosyal medya hesaplarından bilgi derler.
Bir pazarlama stratejisinin başarılı olup olmadığını bu şekilde belirleyebilirsiniz. Ek olarak, toplu müşteri ve satış verileri, gelecekteki pazarlama kampanyaları için iş seçimleri yapmak için kullanılır.
4. Uygulama İzleme: Uygulama işlevselliğini izlemek, yeni hatalar bulmak ve sorunları çözmek için yazılım rutin olarak uygulamadan ve ağdan veri toplar ve toplar.
5. Büyük veri: Verileri birleştirerek, küresel ölçekte kolayca erişilebilen bilgileri analiz etmek ve daha sonra kullanmak üzere bir veritabanı sisteminde tutmak daha kolaydır.
Veri Toplama Neden Önemli?
Toplama, öncelikle veri analizine yardımcı olmak için kullanılır. Özellikle toplu verileri analiz etmek, ham verilerde gizli olan fikirleri ortaya çıkarma sürecini basitleştirir.
Bu, ham verilerin toplu verilere göre daha kolay analiz edilebilmesi, görüntülenebilmesi ve anlaşılabilmesi içindir.
Pazar trendlerini anlamak ve şirket süreçlerine göz kulak olmak için ihtiyacınız olan tüm bilgilere sadece birkaç rakamla sahipsiniz veya APG (Anahtar Performans Göstergeleri).
Tanınmış toplayıcıların çoğu, verileri çeşitli yöntemlerle sunmak için araçlar da sağlar. Sonuç olarak, birleştirilmiş veriler teknik olmayan kişiler tarafından keşfedilebilir ve kullanılabilir.
1. Gelişmiş Verimlilik ve Veri Kalitesi
Veri toplayıcıların yardımıyla verileri zahmetsizce toplayabilir, filtreleyebilir ve özetleyebilirsiniz. Ardından, toplu verileri çeşitli ekipler içinde ve arasında dağıtarak işbirliğini geliştirebilirsiniz.
Bu, manuel çalışma gerekliliğini ve iletişim yükünü azaltarak zamandan, enerjiden ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olur.
Ek olarak, verileri toplamadan önce temizlemeniz gerekir. Bu, veri hatalarını ve anormalliklerini bulup düzeltmeye yardımcı olur. Sonuç olarak, toplama, verinin kalitesini ve güvenilirliğini artırırken aynı zamanda değerini de artırır.
2. Geliştirilmiş Karar Verme
Kullanıcılar, çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştiren ve özetleyen toplama sayesinde durumun tam bir görünümünü elde edebilir. Bunun sonucunda toplu verilerle seçiminizi destekleyebilirsiniz.
Daha uygun seçimler yapmak ve masraflardan tasarruf etmek, özellikle veriye dayalı seçimlerin yalnızca iki avantajıdır.
Birleşik bilgi, karar vermeyi kolaylaştırır ve destekler. İlginç bir şekilde, bilgi elde etmek ve stratejik seçimler yapmak için verileri kullanma prosedürü olan veri analitiğinin özü, veri toplamadır.
Veri Toplama ile ilgili sorunlar
Veri toplamanın birçok faydası olsa da bazı dezavantajları da vardır. Şimdi en önemli üç zorluğu değerlendirelim.
1. Çeşitli Veri Kaynaklarını Entegre Etme
İstatistikler genellikle çeşitli kaynaklardan toplanır. Bu nedenle, girdi verilerinin oldukça farklı biçimlere sahip olması muhtemeldir.
Bu durumda, verilerin birleştirilmeden önce veri toplayıcı tarafından işlenmesi, normalleştirilmesi ve dönüştürülmesi gerekir.
Özellikle Büyük Veri veya son derece karmaşık veri kümeleriyle uğraşırken, bu iş son derece zaman alıcı ve karmaşık hale gelebilir.
Bu amaçla toplanmadan önce bilgilerin kodunun çözülmesi tavsiye edilir. Veri ayrıştırma, orijinal verileri daha kullanışlı bir forma dönüştürme işlemidir.
2. Yasalara, Mevzuata Uyumun Sağlanması ve Korunması
Verilerle çalışırken gizlilik sürekli olarak dikkate alınmalıdır. Toplama tartışırken bu özellikle doğrudur.
Bunun arkasındaki mantık, kullanmanız gerekebileceğidir. kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII), bir grubu bir bütün olarak doğru bir şekilde temsil eden bir özet oluşturmak için.
Örneğin, kamuoyu araştırması veya seçim sonuçları açıklanırken olan budur.
Sonuç olarak, veri anonimleştirme ve veri toplama sıklıkla birlikte kullanılır. Davalar ve para cezaları, gizlilik yasalarının ihlalinden kaynaklanabilir.
Göz ardı ediliyor Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR)AB'de ikamet eden kişilerin kişisel bilgilerinin gizliliğini koruyan , size maliyetinden daha fazlasına mal olabilir. $ XMUMX milyon.
Birleştirmede hassas verileri korumanın önemli bir zorluk olmasına rağmen, çok az seçeneğiniz var veya hiç seçeneğiniz yok.
3. İyi Sonuçlar Yaratmak
Kaynak verilerin kalitesi, bir veri toplama prosedürünün sonuçlarının ne kadar güvenilir olduğunu etkiler. Sonuç olarak, öncelikle topladığınız verilerin gerçek, kapsamlı ve ilgili olduğunu doğrulamanız gerekir.
Bu sandığınız gibi basit değil. Örneğin, seçilen verilerin incelenmekte olan popülasyonun iyi bir örneği olduğundan emin olun. Bu şüphesiz zor bir iştir.
Ayrıca, toplama sonuçlarının ayrıntı düzeyine bağlı olarak değiştiğini de göz önünde bulundurun. Bilmeyenler için ayrıntı düzeyi, bilgilerin nasıl düzenleneceğini ve özetleneceğini belirler.
Detay çok olunca anlam kayboluyor. Detay çok küçükse geniş resmi göremezsiniz. Bu nedenle kullanılacak kesinlik, elde etmeye çalıştığınız sonuçlara bağlıdır.
Hedeflerinize en uygun hassasiyeti bulmak için birkaç deneme gerekebilir.
4. Yardımıyla Veri Toplama Bright Data
Daha önce keşfettiğimiz gibi, bir veri toplama yöntemi, çeşitli kaynaklardan verilerin alınmasıyla başlar. Bu nedenle, bir veri toplayıcı zaten toplanmış olan verilere erişebilir veya bunları hemen alabilir.
Toplamanın bulguları, her zaman akılda tutulması gereken bir şey olan verilerin doğruluğuna dayanacaktır. Sonuç olarak, verilerin toplanması derleme için çok önemlidir.
Neyse ki, Bright Data bilgi toplamanın her aşaması için özel çözümler sunar. Bright Data özellikle tam bir Web Sıyırıcı Arayüzü sağlar.
Web kazıma ile ilgili tüm zorluklardan kaçarken, böyle bir aracı kullanarak internetten çok daha fazla veri alabilirsiniz.
The Web Kazıyıcı IDE itibaren Bright Data bir toplama prosedürünün ilk adımı olarak bilgi toplamak için kullanılabilir. Ayrıca, düzenli ve kullanıma hazır veritabanları tarafından sağlanmaktadır. Bright Data.
Bunları satın almak, tüm veri toplama aşamalarını hemen atlayarak toplama sürecini büyük ölçüde basitleştirmenizi sağlar.
Ardından, bu veritabanlarını gerçekten de çeşitli durumlarda uygulayabilirsiniz. Konaklama markalarının çoğu, web sitesi verilerini sağlamak için Bright Data'nin seyahat verileri toplamadaki verimliliği.
Fiyatları rakiplerle karşılaştırabilir, müşterilerin seyahatleri nasıl aradıklarını ve rezervasyon yaptırdıklarını takip edebilir ve bu birleştirilmiş veriler sayesinde seyahat endüstrisinde yaklaşan modelleri tahmin edebilirler.
Bu, sayısız alanlardan sadece bir tanesidir. Bright Data'nin yetenekleri, bilgi birikimi ve istatistikleri yararlı olabilir.
Hızlı Linkler:
- Pazarlamada Veri Etiği Neden Önemli?
- Kaç Veri İhlali
- Pazarlama Sektörünün Nedeni Nedir?
- Bright Data Fiyatlandırma Planları
Sonuç: Veri Toplama 2024
Veri toplama yoluyla verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarabilirsiniz. Verilerinizi özetlerde ve görünümlerde birleştirerek içgörüleri ve kalıpları hızla belirleyebilirsiniz.
Ek olarak, iş seçiminizi toplu verilerle destekleyebilirsiniz. Bu, yalnızca, veri kaynaklarının kalibresine dayanan birleştirilmiş sonuçlar güvenilirse mümkün olabilir.
Bu yüzden veri toplamaya ve benzeri bir uygulamaya konsantre olmalısınız. Bright Data'ın web kazıma aracı, ihtiyacınız olan verileri almak için gereken tüm araçları sağlar.
Aksi takdirde, birçok birinci sınıf veri setinden birini hemen satın alabilirsiniz. Bright Data sunduğu.
