Datenaggregation ist ein Prozess, bei dem Rohdaten gesammelt und in Form einer Zusammenfassung für die statistische Analyse ausgedrückt werden. Die Datenaggregation kann manuell oder mit Hilfe spezieller Software, der sogenannten automatischen Datenaggregation, erfolgen. Zum Beispiel können neue Daten über einen bestimmten Zeitraum aggregiert werden, um Statistiken wie Summe, Anzahl, Durchschnitt, Minimum und Maximum zu erstellen. Nachdem die Daten aggregiert und in eine Ansicht oder einen Bericht geschrieben wurden, können Sie die aggregierten Daten analysieren, um nützliche Erkenntnisse über bestimmte Ressourcen oder Ressourcengruppen zu gewinnen.
Was ist Datenaggregation
Datenaggregation ist jeder Prozess, der das Sammeln von Daten und deren Zusammenfassung für Zwecke wie statistische Analysen umfasst. Es ist wichtig, qualitativ hochwertige und genaue Daten in ausreichender Menge zu sammeln, um konsistente Ergebnisse zu erzielen. Datenaggregation ist für alles von Vorteil, von Finanz- oder Geschäftsstrategieentscheidungen bis hin zu Produkt-, Preis-, Dienstleistungs- und Marketingstrategien.
Datenaggregation ist ein Element von Business Intelligence (BI)-Lösungen. Datenaggregationspersonal oder Softwaresuchdatenbanken finden relevante Suchabfragedaten und präsentieren die Datenergebnisse in einem zusammengefassten Format, das für den Endbenutzer oder die Anwendung sinnvoll und nützlich ist.
Datenaggregation arbeitet im Allgemeinen mit Big Data oder Data Marts, die als Ganzes nicht genügend Informationswert bieten.
Es gibt zwei Arten von Datenaggregation.
Zeitaggregation
Es handelt sich um Datenpunkte für eine einzelne Ressource über einen bestimmten Zeitraum.
Räumliche Aggregation
Es handelt sich um Datenpunkte für eine Gruppe von Ressourcen über einen bestimmten Zeitraum.
Beispiele für Datenaggregation
Unternehmen sammeln oft Daten von ihren Online-Kunden und Website-Besuchern. Ich verwende zum Beispiel Google Analytics, um zu sehen, woher meine Nutzer kommen. Welche Art von Inhalten sie mögen usw.
Google sammelt beispielsweise Daten in Form von Cookies, um seinen Nutzern gezielte Werbung zu zeigen.
Facebook tut dasselbe, indem es die Informationen sammelt und analysiert und seinen Nutzern Werbung zeigt.
Die aggregierten Daten würden Statistiken über demografische Daten und Verhaltensmetriken wie das Durchschnittsalter oder die Anzahl der Transaktionen kombinieren.
Der Verbraucher verwendet eine einzige persönliche Identifikationsnummer (PIN), um Zugang zu seinen verschiedenen Konten zu erhalten (z. B. die Konten von Finanzorganisationen, Fluggesellschaften, Buch- und Musikclubs usw.). Diese Art der Datenaggregation wird manchmal auch als „Screen Scraping“ bezeichnet.
Die gesammelten Daten können vom Marketingteam verarbeitet werden, um Nachrichten, Angebote und mehr in der digitalen Erfahrung des Nutzers mit der Marke zu personalisieren. Dadurch wird das Nutzererlebnis insgesamt verbessert.
Sie können auch vom Produktteam verwendet werden, um zu erfahren, welche Produkte erfolgreich sind und welche nicht. Darüber hinaus können die Daten auch von der Unternehmensleitung und den Finanzteams genutzt werden, um zu entscheiden, wie das Budget für Marketing- oder Produktentwicklungsstrategien zugewiesen werden soll.
Manuelle Datenaggregation vs. automatisierte Datenaggregation
Die Aggregation von Daten kann ein bemerkenswert manueller Prozess sein, vor allem, wenn sich Ihr Unternehmen noch in der Anfangsphase befindet.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Export“. Gehen Sie eine Excel-Tabelle durch. Formatieren Sie es so um, dass es wie andere Datenquellen aussieht.
Erstellen Sie dann Diagramme, um die Leistung/Budget/Fortschritt Ihrer verschiedenen Marketingkampagnen zu vergleichen.
Wenn Sie sich für den automatisierten Prozess entscheiden, dann sieht es so aus, als ob Sie Software von Drittanbietern implementieren, die manchmal Middleware genannt wird und die Daten automatisch aus Ihren Marketing-Tools abrufen kann.
Manuelle und automatisierte Datenaggregation ist also je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens möglich.
Datenaggregation im Marketing
Im Marketing stammt die Datenaggregation in der Regel aus Ihren Marketingkampagnen und den verschiedenen Kanälen, mit denen Sie Ihre Kunden ansprechen.
Wenn Sie zum Beispiel eine Kampagne über Google Ads laufen lassen, können Sie sehen, dass es viele Faktoren gibt, auf die Sie achten müssen, um Ihre Verkäufe zu steigern.
Sie können Ihre Daten aus einer bestimmten Kampagne aggregieren und sich ansehen, wie sie im Laufe der Zeit und bei bestimmten Kohorten abgeschnitten hat.
Im Grunde genommen aggregieren Sie jedoch die Daten jeder einzelnen Kampagne, um sie miteinander zu vergleichen – eine großartige Datenaggregation, die Ihnen Auskunft darüber gibt, wie Ihr Produkt über verschiedene Kanäle, Bevölkerungsgruppen und Kohorten hinweg aufgenommen wird.
Kurz gesagt: Wir bezeichnen sie als ETV (Extract, Transform, Visualize). Zusammengenommen handelt es sich um einen Arbeitsablauf zur Extraktion und Aufbereitung von Daten aus SaaS-Anwendungen für die Analyse.
Für jeden dieser drei Schritte, die wie folgt aussehen
1. Extrahieren – Datenextraktionsschicht
2. Transformieren – Datenaufbereitungsschicht
3. Visualisieren/Analysieren – Visualisierungs- und Analyseschicht
So müssen Sie jeden Schritt befolgen, um die Daten besser zu verstehen.
Datenaggregation im Einzelhandel
Die Einzelhandels- und E-Commerce-Branche hat viele Verwendungsmöglichkeiten für die Datenaggregation. Eine davon ist die Überwachung von Wettbewerbspreisen. Wettbewerbsforschung ist notwendig, um im elektronischen Handel und im Einzelhandel erfolgreich zu sein.
Unternehmen müssen wissen, womit sie es zu tun haben. Deshalb müssen sie stets aktuelle Informationen über die Produktangebote, Werbeaktionen und Preise ihrer Konkurrenten einholen.
Die Daten können von den Websites der Konkurrenten oder von anderen Websites stammen, auf denen deren Produkte aufgeführt sind. Um genaue Informationen zu erhalten, müssen die Daten aus jeder einzelnen relevanten Quelle zusammengetragen werden. Das ist eine große Aufgabe für die manuelle Webdatenanalyse.
Datenaggregation in der Reisebranche
Datenaggregation kann für eine Vielzahl von Zwecken in der Reisebranche verwendet werden. Dazu gehören die Überwachung von Wettbewerbspreisen, die Erforschung von Wettbewerbern, die Gewinnung von Marktinformationen, die Analyse der Kundenstimmung und die Erfassung von Bildern und Beschreibungen für die Dienstleistungen auf den Online-Reiseseiten.
Der Wettbewerb in der Online-Reiseindustrie ist hart, so dass die Datenaggregation oder deren Fehlen über Erfolg oder Misserfolg eines Reiseunternehmens entscheiden kann.
Datenaggregation mit Web Data Integration
Web Data Integration (WDI) ist eine Lösung für die zeitaufwändige Art der Webdatenerfassung. WDI kann Daten von jeder Website extrahieren, die Ihr Unternehmen erreichen muss. Angewandt auf die zuvor besprochenen Anwendungsfälle oder auf jeden anderen Bereich kann die Webdatenintegration die Zeit, die für die Datenaggregation benötigt wird, auf Minuten reduzieren und die Genauigkeit erhöhen, indem menschliche Fehler im Datenaggregationsprozess beseitigt werden.
Datenaggregation ermöglicht es Unternehmen, die Daten, die sie benötigen, zum richtigen Zeitpunkt und von jedem beliebigen Ort aus abzurufen – und das alles mit eingebauter Qualitätskontrolle, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Fazit
Datenaggregation ist ein Prozess, bei dem Daten zusammengeführt und in einer zusammenfassenden Form übermittelt werden. Sie wird in der Regel vor der Durchführung der statistischen Analyse durchgeführt. Die aus der Datenaggregation und der statistischen Analyse gewonnenen Informationen können dann verwendet werden, um alle möglichen Informationen über die betrachteten Daten zu erhalten.