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L’agrégation de données est un processus au cours duquel des données brutes sont rassemblées et exprimées sous forme de résumé pour une analyse statistique. L’agrégation de données peut se faire manuellement ou par le biais d’un logiciel spécialisé appelé agrégation de données automatisée. Par exemple, de nouvelles données peuvent être agrégées sur une période donnée pour fournir des statistiques telles que la somme, le nombre, la moyenne, le minimum, le maximum. Une fois les données agrégées et écrites pour être visualisées ou faire l’objet d’un rapport, vous pouvez analyser les données agrégées pour obtenir des informations utiles sur des ressources ou des groupes de ressources particuliers.

Qu’est-ce que l’agrégation de données

L’agrégation de données est tout processus qui comprend la collecte de données et leur expression sous forme de résumé à des fins telles que l’analyse statistique. Il est essentiel de collecter des données de haute qualité, précises et en quantité suffisante pour créer des résultats cohérents. L’agrégation de données est bénéfique pour tout, des décisions financières ou de stratégie commerciale aux stratégies de produits, de prix, de services et de marketing.

L’agrégation de données est un élément des solutions de business intelligence (BI). Le personnel ou les bases de données de recherche de logiciels d’agrégation de données trouvent des données de requête de recherche pertinentes et présentent des résultats de données dans le format résumé qui est significatif et utile pour l’utilisateur final ou l’application.

L’agrégation de données fonctionne généralement sur les grandes données ou les marts de données qui ne fournissent pas assez de valeur d’information dans son ensemble.

Il existe deux types d’agrégation de données.

Agrégation temporelle

Il s’agit de points de données pour une seule ressource sur une période spécifiée.

Agrégation spatiale

Il s’agit de points de données pour un groupe de ressources sur une période spécifiée.

Exemples d’agrégation de données

Les entreprises collectent souvent des données auprès de leurs clients en ligne et des visiteurs de leur site web. Par exemple, j’utilise Google analytics pour voir d’où viennent mes utilisateurs ? Quel genre de contenu ils aiment, etc.

Par exemple, Google collecte des données sous forme de cookies pour montrer des publicités ciblées à ses utilisateurs.

Facebook fait la même chose en collectant et en analysant les informations et montrer des publicités à ses utilisateurs.

Les données agrégées combineraient des statistiques sur les caractéristiques démographiques des clients et des mesures de comportement, comme l’âge moyen ou le nombre de transactions.

Le consommateur utilise un seul numéro d’identification personnel (NIP) maître pour lui donner accès à ses différents comptes (comme ceux des organismes financiers, des compagnies aériennes, des clubs de livres et de musique, etc.) L’exécution de ce type d’agrégation de données est parfois appelée « grattage d’écran ».

Les données agrégées peuvent être traitées par l’équipe marketing pour personnaliser les messages, les offres, et plus encore dans l’expérience numérique de l’utilisateur avec la marque. Cela améliore globalement l’expérience utilisateur.

Elles peuvent également être utilisées par l’équipe produit pour apprendre quels sont les produits qui ont du succès et ceux qui ont des difficultés. En outre, les données peuvent également être utilisées par les dirigeants de l’entreprise et les équipes financières pour les aider à décider comment allouer le budget vers les stratégies de marketing ou de développement de produits.

Agrégation manuelle des données contre l’agrégation automatisée des données

L’agrégation des données peut être un processus remarquablement manuel, surtout si votre entreprise en est à ses débuts.

Cliquez sur le bouton d’exportation. Passez en revue une feuille excel. Reformatez-la pour qu’elle ressemble à d’autres sources de données.

Puis créez des graphiques pour comparer les performances/budget/progrès de vos multiples campagnes marketing.

Si vous voulez opter pour le processus automatisé, alors Cela ressemble à la mise en œuvre d’un logiciel tiers, parfois appelé Middleware, qui peut tirer des données automatiquement de vos outils marketing.

Donc, l’agrégation manuelle et automatisée des données est possible en fonction des besoins de votre entreprise.

Agrégation des données en marketing

En marketing, l’agrégation des données provient généralement de vos campagnes marketing et des différents canaux que vous utilisez pour commercialiser auprès de vos clients.

Par exemple, si vous menez la campagne sur Google Ads, vous pouvez voir qu’il y a beaucoup de facteurs auxquels vous devez faire attention pour stimuler vos ventes.

Vous pouvez agréger vos données à partir d’une campagne particulière, en regardant comment elle s’est comportée dans le temps et avec des cohortes spécifiques.

En réalité, cependant, vous agrégez les données de chaque campagne particulière pour les comparer les unes aux autres une grande agrégation de données qui vous indique comment votre produit est reçu à travers les canaux, les populations et les cohortes.

En bref, nous les appelons ETV (Extract, Transform, Visualize). Ensemble, il s’agit d’un flux de travail d’extraction et de préparation des données des applications SaaS pour l’analyse.

Pour chacune de ces trois étapes, qui sont les suivantes

1. Extraire – Couche d’extraction de données

2. Transformer – Couche de préparation des données

3. Visualiser/Analyser – Couche de visualisation et d’analyse

Donc, vous devez suivre chaque étape afin de mieux comprendre les données.

Agrégation de données dans l’industrie du commerce de détail

Les industries du commerce de détail et du commerce électronique ont de nombreuses utilisations possibles pour l’agrégation de données. L’une d’entre elles est la surveillance des prix concurrentiels. La recherche concurrentielle est nécessaire pour réussir dans le commerce électronique et l’espace de vente au détail.

Les entreprises doivent savoir à quoi elles s’opposent. Ainsi, elles doivent toujours recueillir les informations fraîches sur les offres de produits, les promotions et les prix de leurs concurrents.

Les données peuvent être tirées des sites Web des concurrents ou d’autres sites sur lesquels leurs produits sont répertoriés. Pour obtenir des informations exactes, les données doivent être agrégées à partir de chaque source pertinente. C’est un défi de taille pour l’analyse manuelle des données web.

Agrégation de données dans l’industrie du voyage

L’agrégation de données peut être utilisée pour un large éventail d’objectifs dans l’industrie du voyage. Il s’agit notamment du suivi des prix de la concurrence, de la recherche sur les concurrents, de l’obtention de renseignements sur le marché, de l’analyse du sentiment des clients et de la saisie d’images et de descriptions pour les services sur leurs sites de voyage en ligne.

La concurrence dans l’industrie du voyage en ligne est féroce, donc l’agrégation de données ou l’absence de celle-ci peut faire ou défaire l’entreprise de voyage.

Agrégation de données avec l’intégration de données Web

L’intégration de données Web (WDI) est une solution à la nature chronophage de l’exploration de données Web. WDI peut extraire des données de n’importe quel site web que votre organisation doit atteindre. Appliquée aux cas d’utilisation précédemment abordés ou à n’importe quel domaine, l’intégration de données Web peut réduire à quelques minutes le temps nécessaire à l’agrégation des données et augmenter la précision en éradiquant l’erreur humaine dans le processus d’agrégation des données.

L’agrégation de données permet aux entreprises d’obtenir les données dont elles ont besoin, quand elles en ont besoin, d’où qu’elles en aient besoin – le tout avec un contrôle de qualité intégré pour garantir la précision.

Conclusion

L’agrégation de données est tout processus dans lequel les données sont rassemblées et transmises sous une forme résumée. Elle est généralement utilisée avant l’exécution de l’analyse statistique. Les informations tirées de l’agrégation des données et de l’analyse statistique peuvent ensuite être utilisées pour vous indiquer toutes sortes d’informations sur les données que vous examinez.