Dataaggregation er en proces, hvor rå data indsamles og udtrykkes i form af et resumé med henblik på statistisk analyse. Dataaggregation kan foretages manuelt eller ved hjælp af specialiseret software kaldet automatiseret dataaggregation. F.eks. kan nye data aggregeres over en given periode for at give statistik såsom sum, antal, gennemsnit, minimum, maksimum. Når dataene er aggregeret og skrevet til visning eller rapport, kan du analysere de aggregerede data for at få nyttig indsigt i bestemte ressourcer eller ressourcegrupper.
Hvad er dataaggregation
Dataaggregation er enhver proces, der omfatter indsamling af data og udtrykt i oversigtsform til formål som f.eks. statistisk analyse. Det er vigtigt at indsamle nøjagtige data af høj kvalitet og en tilstrækkelig stor mængde til at skabe konsistente resultater. Datagruppering er gavnlig for alt fra finansielle eller forretningsstrategiske beslutninger til produkt-, pris-, service- og markedsføringsstrategier.
Datagruppering er et element i business intelligence (BI)-løsninger. Dataaggregationspersonale eller softwaresøgedatabaser finder relevante søgeforespørgselsdata og præsenterer datafund i det sammenfattede format, der er meningsfuldt og nyttigt for slutbrugeren eller applikationen.
Dataaggregation fungerer generelt på de store data eller datamarts, der ikke giver nok informationsværdi som helhed.
Der er to typer dataaggregation.
Tidsaggregation
Det er datapunkter for en enkelt ressource over en bestemt periode.
Spatial aggregering
Det er datapunkter for en gruppe af ressourcer over en bestemt periode.
Eksempler på dataaggregation
Firksomheder indsamler ofte data fra deres onlinekunder og besøgende på deres websted. Jeg bruger f.eks. Google analytics til at se, hvor mine brugere kommer fra? Hvilken slags indhold de kan lide osv.
For eksempel indsamler Google data i form af cookies for at vise målrettede annoncer til sine brugere.
Facebook gør det samme ved at indsamle og analysere oplysningerne og vise annoncer til sine brugere.
De aggregerede data vil kombinere statistik om kundernes demografi og adfærdsmålinger, f.eks. gennemsnitsalder eller antal transaktioner.
Forbrugeren bruger et enkelt hovedpersonidentifikationsnummer (PIN-kode) til at give dem adgang til deres forskellige konti (f.eks. til finansielle organisationer, flyselskaber, bog- og musikklubber osv.) Udførelse af denne type dataaggregation kaldes undertiden “screen scraping”.
De aggregerede data kan håndteres af marketingteamet til at tilpasse budskaber, tilbud og meget mere i brugerens digitale oplevelse med brandet. Det forbedrer generelt brugeroplevelsen.
Det kan også bruges af produktteamet til at lære, hvilke produkter der er vellykkede, og hvilke der har det svært. Desuden kan dataene også bruges af virksomhedens ledere og finansteams til at hjælpe dem med at beslutte, hvordan de skal allokere budgettet til strategier for markedsføring eller produktudvikling.
Manuel dataaggregation vs. automatiseret dataaggregation
Aggregering af data kan være en bemærkelsesværdig manuel proces, især hvis din virksomhed er i de tidlige faser.
Klik på eksportknappen. Gå igennem et excel-ark. Omformater det, så det ligner andre datakilder.
Så opretter du diagrammer for at sammenligne præstation/budget/fremskridt for dine flere marketingkampagner.
Hvis du vil gå efter den automatiserede proces, så ligner Det ligner implementeringen af tredjepartssoftware, nogle gange kaldet Middleware, der kan trække data automatisk fra dine marketingværktøjer.
Så, manuel og automatiseret dataaggregation er mulig baseret på din virksomheds krav.
Dataaggregation i marketing
I marketing kommer dataaggregationen normalt fra dine marketingkampagner og de forskellige kanaler, du bruger til at markedsføre dig over for dine kunder.
Hvis du f.eks. kører kampagnen på Google Ads, kan du se, at der er mange faktorer, som du skal være opmærksom på for at øge dit salg.
Du kan aggregere dine data fra en bestemt kampagne og se på, hvordan den har klaret sig over tid og med bestemte kohorter.
I virkeligheden aggregerer du dog dataene fra hver enkelt kampagne for at sammenligne dem med hinanden én stor dataaggregation, der fortæller dig, hvordan dit produkt bliver modtaget på tværs af kanaler, populationer og kohorter.
Som kort sagt kalder vi dem ETV (Extract, Transform, Visualize). Tilsammen er dette en arbejdsgang for udtrækning og forberedelse af data fra SaaS-applikationer til analyse.
For hvert af disse tre trin, som er følgende
1. Udtrække – Lag til dataudtræk
2. Transformere – Lag til forberedelse af data
3. Visualisere/analysere – Lag til visualisering og analyse
Så du skal følge hvert trin for bedre at forstå dataene.
Dataaggregation i detailbranchen
Detail- og e-handelsbranchen har mange anvendelsesmuligheder for dataaggregering. Den ene er overvågning af konkurrencedygtige priser. Konkurrenceforskning er nødvendig for at få succes inden for e-handel og detailhandel.
Firksomhederne er nødt til at vide, hvad de er oppe imod. Derfor skal de altid indsamle de friske oplysninger om deres konkurrenters produkttilbud, kampagner og priser.
Dataene kan hentes fra konkurrenternes websteder eller fra andre websteder, som deres produkter er opført på. For at få nøjagtige oplysninger skal dataene samles fra hver enkelt relevant kilde. Det er en stor opgave for manuel webdataanalyse.
Dataaggregation i rejsebranchen
Dataaggregation kan bruges til en lang række formål i rejsebranchen. Disse omfatter overvågning af konkurrerende priser, konkurrentundersøgelser, indhentning af markedsoplysninger, analyse af kundernes følelser og indhentning af billeder og beskrivelser af tjenesterne på deres online-rejsesider.
Konkurrencen i online-rejsebranchen er hård, så dataaggregation eller manglen på samme kan gøre eller ødelægge rejseselskabet.
Dataaggregation med Web Data Integration
Web Data Integration (WDI) er en løsning på den tidskrævende karakter af webdata mining. WDI kan udtrække data fra ethvert websted, som din organisation har brug for at nå. Anvendt på de tidligere omtalte anvendelsestilfælde eller på ethvert andet område kan Web Data Integration reducere den tid, det tager at aggregering af data, ned til få minutter og øge nøjagtigheden ved at udrydde menneskelige fejl i dataaggregeringsprocessen.
Dataaggregation giver virksomheder mulighed for at få de data, de har brug for, når de har brug for dem, fra hvor de har brug for dem – alt sammen med indbygget kvalitetskontrol for at sikre nøjagtigheden.
Slutning
Dataaggregation er enhver proces, hvor data samles og formidles i en sammenfattende form. Den anvendes typisk før udførelsen af den statistiske analyse. De oplysninger, der uddrages af dataaggregationen og den statistiske analyse, kan derefter bruges til at fortælle dig alle mulige oplysninger om de data, du kigger på.