Hành động của thu thập thông tin thông qua một hoặc nhiều nguồn và kết hợp nó thành một phiên bản tóm tắt được gọi là tập hợp dữ liệu.
Nói cách khác, tổng hợp dữ liệu đòi hỏi phải thu thập dữ liệu riêng lẻ từ nhiều nguồn khác nhau và sắp xếp dữ liệu đó thành một định dạng đơn giản hơn, chẳng hạn như tổng hoặc chỉ số thực tế.
Bạn có thể kết hợp dữ liệu không phải là số mặc dù dữ liệu thường được tổng hợp bằng cách sử dụng các toán tử đếm, tổng và trung bình.
Tổng hợp dữ liệu là gì?
Tổng hợp dữ liệu là quá trình thu thập thông tin từ nhiều cơ sở dữ liệu, bảng tính và trang web và ngưng tụ nó thành một báo cáo, tập dữ liệu hoặc chế độ xem đơn lẻ. Bộ tổng hợp dữ liệu xử lý thủ tục này.
Chi tiết hơn, một công cụ tổng hợp lấy thông tin không đồng nhất làm đầu vào
Sau đó, nó mở rộng trên đó để tạo ra kết quả tổng hợp. Cuối cùng, nó cung cấp các tính năng để trình bày và kiểm tra thông tin thu thập được.
Bởi vì nó cho phép kiểm tra một lượng thông tin khổng lồ một cách nhanh chóng và dễ dàng, nên việc tổng hợp dữ liệu đặc biệt hữu ích cho việc phân tích dữ liệu.
Điều này sao cho hàng nghìn, hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu mục nhập dữ liệu riêng lẻ có thể được nén thành một hàng duy nhất của dữ liệu tổng hợp.
Bây giờ chúng ta hãy kiểm tra tổng hợp dữ liệu chi tiết hơn.
Quy trình tổng hợp dữ liệu hoạt động như thế nào?
Một quy trình tổng hợp thường bao gồm 3 bước sau:
1. Lấy thông tin từ nhiều nguồn khác nhau: Dữ liệu được tổng hợp bởi một trình tổng hợp dữ liệu từ nhiều tài liệu, cơ sở dữ liệu và tệp HTML khác nhau
2. Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu: Các giá trị không nhất quán, lỗi và không hợp lệ sẽ bị xóa khỏi dữ liệu đã thu thập thông qua quá trình tiền xử lý và lọc.
Trước khi được tổng hợp, quy trình này đảm bảo rằng dữ liệu chính xác và nhất quán. Dữ liệu được lọc sau đó được chuyển đổi thành một cấu trúc tạo điều kiện cho việc tổng hợp.
3. Tổ chức và kết hợp dữ liệu: Dữ liệu được xử lý được kết hợp thành một tập dữ liệu thống nhất. Ở giai đoạn cuối, dữ liệu được kết hợp, nối và tóm tắt thành một dạng hữu ích và dễ hiểu.
Thông thường, quy trình này đòi hỏi phải tạo bảng tổng hợp, tóm tắt dữ liệu hoặc tạo chế độ xem đơn giản hóa
Hãy nhớ rằng có rất nhiều công nghệ và công cụ tổng hợp hiện có. Tùy thuộc vào kết quả dự định và định dạng đầu vào, những điều này cho phép bạn kết hợp dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Dữ liệu kết hợp sau đó được sử dụng để đưa ra lựa chọn ở cấp độ doanh nghiệp hoặc được lưu giữ trong hệ thống cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu.
Hãy xem xét một số tình huống mà việc tổng hợp dữ liệu có thể hữu ích khi bạn đã biết cách thực hiện.
Các trường hợp sử dụng tổng hợp dữ liệu
Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng hiệu quả trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm:
1. tài chánh: Để xác định mức độ tín nhiệm của khách hàng, các tổ chức tài chính thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, họ sử dụng nó để quyết định có cho vay hay không.
Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để phân tích và xác định thị trường.
2. chăm sóc sức khỏe: Các cơ sở y tế tạo ra các lựa chọn điều trị và tăng cường chăm sóc phối hợp bằng cách sử dụng dữ liệu được tổng hợp từ hồ sơ sức khỏe, xét nghiệm chẩn đoán và kết quả xét nghiệm.
3. Tiếp thị: Các công ty biên dịch thông tin từ trang web và tài khoản mạng xã hội của họ để theo dõi lượt đề cập, thẻ bắt đầu bằng # và tương tác.
Đây là cách bạn có thể xác định liệu một chiến lược tiếp thị có thành công hay không. Ngoài ra, dữ liệu bán hàng và khách hàng tổng hợp được sử dụng để đưa ra lựa chọn kinh doanh cho các chiến dịch tiếp thị trong tương lai.
4. Giám sát ứng dụng: Để theo dõi chức năng của ứng dụng, tìm lỗi mới và giải quyết sự cố, phần mềm thường xuyên thu thập và tổng hợp dữ liệu từ ứng dụng và mạng.
5 . Dữ liệu lớn: Bằng cách kết hợp dữ liệu, việc phân tích thông tin có thể truy cập dễ dàng trên phạm vi toàn cầu sẽ đơn giản hơn và lưu giữ thông tin đó trong hệ thống cơ sở dữ liệu để sử dụng sau này.
Tại sao tổng hợp dữ liệu lại quan trọng?
Tập hợp chủ yếu được sử dụng để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Cụ thể, việc phân tích dữ liệu tổng hợp giúp đơn giản hóa quá trình khám phá những ý tưởng ẩn trong dữ liệu thô.
Điều này là để dữ liệu thô có thể được phân tích, xem và hiểu dễ dàng hơn so với dữ liệu tổng hợp.
Bạn có tất cả thông tin cần thiết để hiểu xu hướng thị trường và theo dõi các quy trình của công ty chỉ bằng một vài số liệu hoặc KPI (Các chỉ số hiệu suất chính).
Phần lớn các trình tổng hợp nổi tiếng cũng cung cấp các công cụ để trình bày dữ liệu theo nhiều phương pháp khác nhau. Do đó, dữ liệu kết hợp có thể được khám phá và sử dụng bởi những người không có kỹ thuật.
1. Nâng cao hiệu quả và chất lượng dữ liệu
Với sự trợ giúp của trình tổng hợp dữ liệu, bạn có thể dễ dàng thu thập, lọc và tóm tắt dữ liệu. Sau đó, bạn có thể thúc đẩy sự hợp tác bằng cách phân phối dữ liệu tổng hợp trong và giữa các nhóm khác nhau.
Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian, năng lượng và tiền bạc bằng cách giảm bớt sự cần thiết của công việc thủ công và chi phí liên lạc.
Ngoài ra, bạn phải làm sạch dữ liệu trước khi tổng hợp nó. Điều này giúp tìm và sửa các lỗi và điểm bất thường của dữ liệu. Kết quả là, tổng hợp làm tăng chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu đồng thời tăng giá trị của nó.
2. Cải thiện việc ra quyết định
Người dùng có thể có được cái nhìn đầy đủ về tình huống nhờ tính năng tổng hợp, kết hợp và tóm tắt dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, bạn có thể hỗ trợ lựa chọn của mình bằng dữ liệu tổng hợp.
Đưa ra nhiều lựa chọn phù hợp hơn và tiết kiệm chi phí chỉ là hai lợi thế của các lựa chọn dựa trên dữ liệu nói riêng.
Thông tin kết hợp tạo điều kiện và hỗ trợ việc ra quyết định. Thật thú vị, cốt lõi của phân tích dữ liệu, là quy trình sử dụng dữ liệu để thu thập thông tin và đưa ra các lựa chọn chiến lược, là tổng hợp dữ liệu.
Các vấn đề với Tổng hợp dữ liệu
Mặc dù tổng hợp dữ liệu có nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số nhược điểm. Bây giờ hãy đánh giá ba khó khăn đáng kể nhất.
1. Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau
Số liệu thống kê thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, nhiều khả năng dữ liệu đầu vào có định dạng khá đa dạng.
Trong trường hợp này, trước tiên dữ liệu phải được xử lý, chuẩn hóa và biến đổi bởi bộ tổng hợp dữ liệu trước khi được kết hợp.
Đặc biệt khi xử lý Dữ liệu lớn hoặc các bộ dữ liệu cực kỳ phức tạp, công việc này có thể trở nên cực kỳ tốn thời gian và phức tạp.
Nên giải mã thông tin trước khi tổng hợp nó cho mục đích này. Phân tích cú pháp dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu gốc sang dạng hữu ích hơn.
2. Đảm bảo tuân thủ luật pháp, quy định và bảo vệ
Quyền riêng tư phải liên tục được tính đến khi làm việc với dữ liệu. Điều này đặc biệt chính xác khi thảo luận về tổng hợp.
Lý do đằng sau điều này là bạn có thể cần phải sử dụng thông tin cá nhân (PII) để tạo một bản tóm tắt đại diện chính xác cho toàn bộ nhóm.
Chẳng hạn, đây là những gì diễn ra khi công bố kết quả khảo sát hoặc bầu cử công khai.
Do đó, ẩn danh dữ liệu và tổng hợp dữ liệu thường được sử dụng cùng nhau. Các vụ kiện và tiền phạt có thể xảy ra do vi phạm luật riêng tư.
Bỏ qua Quy định về bảo vệ dữ liệu chung (GDPR), bảo vệ quyền riêng tư đối với thông tin cá nhân của cư dân EU, có thể khiến bạn mất nhiều hơn $ 20 triệu.
Bạn có rất ít hoặc không có lựa chọn nào, mặc dù thực tế là việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong tập hợp là một thách thức lớn.
3. Tạo Kết Quả Tốt
Chất lượng của dữ liệu nguồn ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả của quy trình tổng hợp dữ liệu. Do đó, trước tiên bạn phải xác nhận rằng dữ liệu bạn đã thu thập là xác thực, toàn diện và có liên quan.
Điều này không đơn giản, như bạn có thể nghĩ. Chẳng hạn, hãy cân nhắc đảm bảo dữ liệu được chọn là một mẫu phù hợp của dân số đang được nghiên cứu. Đó chắc chắn là một nhiệm vụ khó khăn.
Ngoài ra, cũng cần lưu ý rằng kết quả tổng hợp khác nhau tùy thuộc vào mức độ chi tiết. Đối với những người không quen thuộc, mức độ chi tiết quyết định cách sắp xếp và tóm tắt thông tin.
Khi chi tiết quá cao, ý nghĩa sẽ bị mất. Bạn không thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh nếu chi tiết quá nhỏ. Do đó, độ chính xác để sử dụng phụ thuộc vào kết quả mà bạn đang cố gắng đạt được.
Có thể mất một vài lần thử để tìm ra độ chính xác phù hợp nhất với mục tiêu của bạn.
4. Tổng hợp dữ liệu Với sự trợ giúp của Bright Data
Như chúng tôi đã phát hiện trước đây, phương pháp tổng hợp dữ liệu bắt đầu bằng việc truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Do đó, một bộ tổng hợp dữ liệu có thể truy cập dữ liệu đã được thu thập hoặc có thể lấy dữ liệu đó ngay lập tức.
Kết quả tổng hợp sẽ dựa trên độ chính xác của dữ liệu, đây là điều luôn phải được ghi nhớ. Do đó, việc tổng hợp dữ liệu là rất quan trọng đối với quá trình biên dịch.
Rất may, Bright Data đưa ra giải pháp cụ thể cho từng khâu thu thập thông tin. Bright Data đặc biệt cung cấp một Giao diện Web Scraper đầy đủ.
Bạn có thể truy xuất nhiều dữ liệu hơn từ internet bằng cách sử dụng một công cụ như vậy trong khi thoát khỏi mọi khó khăn liên quan đến việc quét web.
Sản phẩm IDE quét web từ Bright Data có thể được sử dụng để thu thập thông tin như bước đầu tiên trong quy trình tổng hợp. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu có tổ chức và sẵn sàng sử dụng được cung cấp bởi Bright Data.
Mua chúng sẽ cho phép bạn bỏ qua ngay lập tức tất cả các giai đoạn thu thập dữ liệu, giúp đơn giản hóa rất nhiều quá trình tổng hợp.
Sau đó, bạn thực sự có thể áp dụng các cơ sở dữ liệu này trong nhiều tình huống khác nhau. Để cung cấp dữ liệu trang web của họ, phần lớn các thương hiệu khách sạn phụ thuộc vào Bright Datahiệu quả của việc tổng hợp dữ liệu du lịch.
Họ có thể so sánh giá với các đối thủ, theo dõi cách khách hàng tìm kiếm và đặt chuyến đi, đồng thời dự báo các xu hướng sắp tới trong ngành du lịch nhờ vào dữ liệu tổng hợp này.
Đây chỉ là một trong nhiều lĩnh vực mà Bright Datakhả năng, bí quyết và số liệu thống kê của có thể hữu ích.
Liên kết nhanh:
- Tại sao đạo đức dữ liệu lại quan trọng trong tiếp thị?
- Có bao nhiêu vi phạm dữ liệu
- Nguyên nhân của ngành Marketing là gì
- Bright Data Kế hoạch giá
Kết luận: Tổng hợp dữ liệu 2024
Bạn có thể tối đa hóa giá trị dữ liệu của mình thông qua tổng hợp dữ liệu. Bạn có thể nhanh chóng xác định thông tin chi tiết và mẫu bằng cách kết hợp dữ liệu của mình trong bản tóm tắt và dạng xem.
Ngoài ra, bạn có thể hỗ trợ lựa chọn kinh doanh của mình bằng dữ liệu tổng hợp. Điều này chỉ có thể khả thi nếu kết quả tổng hợp đáng tin cậy, dựa trên chất lượng của các nguồn dữ liệu.
Đó là lý do tại sao bạn nên tập trung vào việc thu thập dữ liệu và một ứng dụng như Bright DataCông cụ quét web của cung cấp tất cả các công cụ cần thiết để truy xuất dữ liệu bạn yêu cầu.
Nếu không, bạn có thể mua ngay một trong nhiều bộ dữ liệu hàng đầu mà Bright Data đã cung cấp.
