Az adataggregáció egy olyan folyamat, amelynek során a nyers adatokat összegyűjtik és statisztikai elemzés céljából összefoglaló formában fejezik ki. Az adatösszesítés történhet kézzel vagy speciális szoftverrel, az úgynevezett automatizált adatösszesítéssel. Például új adatokat lehet aggregálni egy adott időszakra vonatkozóan, hogy olyan statisztikákat kapjunk, mint az összeg, a szám, az átlag, a minimum, a maximum. Miután az adatokat összesítettük és kiírtuk megtekintésre vagy jelentésbe, elemezhetjük az összesített adatokat, hogy hasznos betekintést nyerjünk bizonyos erőforrásokról vagy erőforráscsoportokról.
Mi az adataggregálás
Az adataggregálás minden olyan folyamat, amely magában foglalja az adatok összegyűjtését és összefoglaló formában történő kifejezését például statisztikai elemzés céljából. Lényeges, hogy jó minőségű, pontos adatokat gyűjtsünk, és elég nagy mennyiséget ahhoz, hogy konzisztens eredményeket hozzunk létre. Az adatösszesítés a pénzügyi vagy üzleti stratégiai döntésektől kezdve a termék-, árképzési, szolgáltatási és marketingstratégiákig mindenben hasznos.
Az adatösszesítés az üzleti intelligencia (BI) megoldások egyik eleme. Az adataggregáló személyzet vagy a szoftveres keresési adatbázisok megtalálják a releváns keresési lekérdezési adatokat, és az adatmegállapításokat a végfelhasználó vagy az alkalmazás számára értelmes és hasznos összesített formában mutatják be.
Az adataggregáció általában a nagy adatokon vagy adatmárkákon működik, amelyek egészében nem nyújtanak elegendő információs értéket.
Az adataggregációnak két típusa van.
Az időaggregáció
Egyetlen erőforrás adatpontjai egy meghatározott időszak alatt.
Térbeli aggregáció
Az erőforrások egy csoportjára vonatkozó adatpontok egy meghatározott időszak alatt.
Példák az adataggregációra
A vállalatok gyakran gyűjtenek adatokat az online ügyfeleiktől és a weboldaluk látogatóitól. Például a Google analitikát használom, hogy lássam, honnan származnak a felhasználóim? Milyen tartalmat szeretnek stb.
A Google például sütik formájában gyűjti az adatokat, hogy célzott hirdetéseket jelenítsen meg a felhasználóknak.
A Facebook ugyanezt teszi az információk gyűjtésével és elemzésével, és hirdetéseket jelenít meg a felhasználóknak.
Az összesített adatok az ügyfelek demográfiai és viselkedési mutatóira vonatkozó statisztikákat kombinálnák, például az átlagéletkor vagy a tranzakciók száma.
A fogyasztó egyetlen fő személyi azonosító számot (PIN) használ, amellyel hozzáférhet különböző számláihoz (például pénzügyi szervezetek, légitársaságok, könyv- és zeneklubok stb. számláihoz). Az ilyen típusú adatösszesítés elvégzését néha “képernyőkaparásnak” nevezik.
Az összesített adatokat a marketingcsapat kezelheti, hogy személyre szabja az üzeneteket, ajánlatokat és egyebeket a felhasználónak a márkával kapcsolatos digitális élményében. Ez összességében javítja a felhasználói élményt.
A termékcsapat is felhasználhatja arra, hogy megtudja, mely termékek sikeresek és melyek küzdenek. Sőt, az adatokat a vállalat vezetői és a pénzügyi csapatok is felhasználhatják, hogy segítsenek eldönteni, hogyan osszák el a költségvetést a marketing- vagy termékfejlesztési stratégiák felé.
Manuális adatösszesítés vs. automatizált adatösszesítés
Az adatok összevonása figyelemre méltóan manuális folyamat lehet, különösen, ha a vállalat a kezdeti szakaszban van.
Kattintson az export gombra. Menjen végig egy excel táblázaton. Formázza át úgy, hogy úgy nézzen ki, mint más adatforrások.
Ezután hozzon létre diagramokat a több marketingkampány teljesítményének/költségvetésének/előmenetelének összehasonlításához.
Ha az automatizált folyamatot szeretné választani, akkor Úgy néz ki, mint a harmadik féltől származó szoftver, néha Middleware-nek nevezett szoftver bevezetése, amely képes automatikusan adatokat húzni a marketingeszközökből.
Az adatok manuális és automatizált összesítése tehát az Ön vállalatának igényei alapján lehetséges.
Adatok összesítése a marketingben
A marketingben az adatok összesítése általában a marketingkampányaiból és a különböző csatornákból származik, amelyeket az ügyfelei marketingjéhez használ.
Ha például a Google Ads kampányt futtatja, láthatja, hogy rengeteg tényezőre kell odafigyelnie ahhoz, hogy növelje az eladásait.
Az adatokat egy adott kampányból aggregálhatja, megnézve, hogyan teljesített az idővel és bizonyos kohorszokkal.
Valójában azonban az egyes konkrét kampányokból származó adatokat aggregálod, hogy összehasonlítsd őket egymással egy nagy adataggregáció, amelyből megtudhatod, hogyan fogadják a termékedet a különböző csatornákon, populációkban és kohorszokban.
Röviden ETV (Extract, Transform, Visualize) néven emlegetjük. Együttesen ez a munkafolyamat a SaaS-alkalmazásokból történő adatkivonás és az adatok elemzésre való előkészítése.
A három lépés mindegyikére vonatkozóan, amelyek a következők
1. Kivonás – Adatkivonási réteg
2. Átalakítás – Adatelőkészítési réteg
3. Vizualizálás/elemzés – Vizualizációs és elemzési réteg
Az adatok jobb megértéséhez tehát minden egyes lépést követnie kell.
Adatok összesítése a kiskereskedelemben
A kiskereskedelemben és az e-kereskedelemben az adatok összesítésének számos felhasználási lehetősége van. Az egyik a versenyképes árfigyelés. A versenykutatás szükséges ahhoz, hogy az e-kereskedelemben és a kiskereskedelmi térben sikeresek legyünk.
A vállalatoknak tudniuk kell, hogy mivel állnak szemben. Ezért mindig friss információkat kell gyűjteniük a versenytársak termékkínálatáról, akcióiról és árairól.
Az adatokat a versenytársak webhelyeiről vagy más webhelyekről lehet kinyerni, amelyeken a termékeik szerepelnek. A pontos információk megszerzéséhez az adatokat minden egyes releváns forrásból összesíteni kell. Ez nagy feladat a manuális webes adatelemzésnél.
Adatok összesítése az utazási iparban
Az adatok összesítése az utazási iparban sokféle célra használható. Ezek közé tartozik a versenyképes árfigyelés, a versenytársak kutatása, a piaci információk megszerzése, az ügyfelek hangulatának elemzése, valamint az online utazási webhelyeiken található szolgáltatások képeinek és leírásainak rögzítése.
A verseny az online utazási iparágban éles, így az adataggregáció vagy annak hiánya az utazási vállalatot megalapozhatja vagy megtörheti.
Adataggregáció webes adatintegrációval
A webes adatintegráció (WDI) megoldást jelent a webes adatbányászat időigényes jellegére. A WDI képes adatokat kinyerni bármilyen weboldalról, amelyet a szervezetnek el kell érnie. A korábban tárgyalt felhasználási esetekre vagy bármely területre alkalmazva a webes adatintegráció percekre csökkentheti az adatösszesítéshez szükséges időt, és az adatösszesítés során az emberi hibák kiküszöbölésével növeli a pontosságot.
Az adataggregáció lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a szükséges adatokat akkor és onnan szerezzék meg, amikor és ahonnan szükségük van rájuk – mindezt beépített minőségellenőrzéssel a pontosság biztosítása érdekében.
Következtetés
Az adataggregáció minden olyan folyamat, amelyben az adatokat összegyűjtik és összefoglaló formában továbbítják. Általában a statisztikai elemzés elvégzése előtt alkalmazzák. Az adatösszesítésből és a statisztikai elemzésből nyert információk ezután mindenféle információt elmondhatnak a vizsgált adatokról.