データ集計とは、生のデータを集め、統計解析のために要約の形で表現するプロセスです。 データ集計は、手動で行われる場合と、自動データ集計と呼ばれる専用ソフトウェアで行われる場合があります。 例えば、新しいデータを一定期間集計して、合計、カウント、平均、最小、最大などの統計情報を提供することができる。 データを集計し、表示またはレポートに書き込んだ後、集計データを分析して、特定のリソースまたはリソース グループに関する有益な洞察を得ることができます。
データ集計とは
データ集計とは、統計分析などの目的でデータを集め、要約形式で表現するすべてのプロセスのことを指します。 高品質で正確なデータを収集し、十分な量を集めて一貫した結果を出すことが重要です。 データ集計は、財務や事業戦略の決定から、製品、価格、サービス、マーケティング戦略まで、あらゆることに有益です。
データ集計は、ビジネスインテリジェンス（BI）ソリューションの要素の1つです。 データ集計の担当者やソフトウェア検索データベースは、関連する検索クエリデータを見つけ、エンドユーザーやアプリケーションにとって有意義かつ有用な要約された形式でデータ調査結果を提示します。
データ集計は一般的に、全体として十分な情報価値を提供しないビッグデータやデータマートで機能します。
データ集計には2種類あります。
時間集計
指定期間にわたる単一のリソースに対するデータ点である。
Spatial aggregation
指定された期間におけるリソースのグループに対するデータポイントです。
データ集計の例
企業はしばしばオンラインの顧客やウェブサイトの訪問者からデータを収集します。 たとえば、Googleアナリティクスを使って、ユーザーがどこの国の人なのか？
たとえば、GoogleはCookieの形でデータを収集し、ユーザーにターゲット広告を表示しています。
Facebookも同じように情報を収集・分析し、ユーザーに広告を表示させています。
集計データは、平均年齢や取引回数など、顧客の人口統計や行動指標に関する統計を組み合わせたものになります。
消費者は、1つのマスター個人識別番号（PIN）を使用して、さまざまなアカウント（金融機関、航空会社、書籍や音楽クラブのアカウントなど）にアクセスできるようにします。 そのようなデータ集計を行うことは、”スクリーン・スクレイピング “と呼ばれることがある。
集約されたデータは、マーケティングチームが扱うことで、ユーザーのブランドとのデジタル体験において、メッセージやオファーなどをパーソナライズすることができます。 また、製品チームも、どの製品が成功し、どの製品が苦戦しているかを知るために使用することができる。 さらに、このデータは、企業の経営陣や財務チームが、マーケティングや製品開発戦略に対してどのように予算を配分するかを決めるのにも役立ちます。
手動データ集計 vs. 自動データ集計
データの集計は、特に企業が初期段階にある場合、著しく手作業になることがあります。
エクスポート ボタンをクリックする。 エクセル・シートを調べます。 他のデータソースと同じように見えるように、それを再フォーマットします。
それから、複数のマーケティング キャンペーンのパフォーマンス/予算/進捗を比較するチャートを作成します。
自動プロセスのために行きたい場合は、マーケティング ツールから自動的にデータを引き出すことができる、時々ミドルウェアと呼ばれるサードパーティ ソフトウェアの実装のように見えます。
したがって、手動および自動のデータ集約は、企業の要件に基づいて可能です。
マーケティングにおけるデータ集約
マーケティングでは、データ集約は通常、マーケティング キャンペーンと、顧客へのマーケティングに使用する異なるチャネルに由来しています。
たとえば、Google Ads でキャンペーンを実施している場合、売上を上げるために注意しなければならない要素がたくさんあることがわかります。
特定のキャンペーンからデータを集計し、時間の経過や特定のコホートでどのように実行されたかを調べることができます。
理想的には、各特定のキャンペーンからのデータを集計して、チャネル、集団、およびコホート全体にわたって製品がどのように受け入れられているかを示す、1 つの大きなデータ集計を互いに比較します。 これは合わせて、SaaS アプリケーションからデータを抽出して分析のために準備するワークフローです。
以下の 3 つのステップそれぞれについて、
1. Extract – データ抽出層
2. Transform – データ準備層
3. Visualize/Analyze – 可視化および分析層
では、データをよりよく理解するために、それぞれのステップに従う必要があります。
Data aggregation in the retail industry
小売および電子商取引業界にはデータ集約に多くの使用方法が考えられています。 1つは、競争価格のモニタリングです。 Eコマースや小売スペースで成功するためには、競争力のあるリサーチが必要です。
企業は、自分たちが直面していることを知らなければなりません。 そのため、競合の製品提供、プロモーション、価格に関する新鮮な情報を常に収集しておかなければなりません。
データは、競合の Web サイトや、競合の製品が掲載されている他のサイトから取得することができます。 正確な情報を得るには、関連するすべてのソースからデータを集計する必要があります。 これは、手動による Web データ分析では難しい注文です。
旅行業界におけるデータ集計
旅行業界では、データ集計は幅広い目的で使用されます。 例えば、競合価格の監視、競合の調査、市場情報の取得、顧客の感情分析、オンライン旅行サイトでのサービスの画像や説明の取得などです。
オンライン旅行業界の競争は激しいため、データ集計の有無が旅行会社の明暗を分けることになります。 WDI は、組織が必要とするあらゆる Web サイトからデータを抽出することができます。 前述のユースケースやあらゆる分野に適用される Web Data Integration は、データ集計にかかる時間を数分にまで短縮し、データ集計プロセスにおけるヒューマン エラーを根絶することで精度を向上させることが可能です。
データ集計により、企業は必要なデータを必要なときに、必要な場所から入手することができます。 通常、統計解析の実行前に使用される。 データ集計と統計分析から引き出された情報は、その後、あなたが見ているデータに関するあらゆる種類の情報を伝えるために使用することができます
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