Free Press

Gregacja danych jest procesem, w którym surowe dane są zbierane i wyrażane w formie podsumowania do analizy statystycznej. Agregacja danych może być wykonywana ręcznie lub za pomocą specjalistycznego oprogramowania zwanego automatyczną agregacją danych. Na przykład, nowe dane mogą być agregowane w danym okresie, aby zapewnić statystyki takie jak suma, liczba, średnia, minimum, maksimum. Po zagregowaniu danych i zapisaniu ich do widoku lub raportu, można analizować zagregowane dane, aby uzyskać użyteczne spostrzeżenia na temat poszczególnych zasobów lub grup zasobów.

Co to jest agregacja danych

Agregacja danych to każdy proces, który obejmuje gromadzenie danych i wyrażanie ich w formie podsumowania dla celów takich jak analiza statystyczna. Istotne jest, aby zebrać wysokiej jakości, dokładne dane i wystarczająco dużą ilość, aby stworzyć spójne wyniki. Agregacja danych jest korzystna dla wszystkiego, od finansów lub decyzji dotyczących strategii biznesowej do strategii produktowych, cenowych, usługowych i marketingowych.

Gregacja danych jest elementem rozwiązań business intelligence (BI). Personel agregujący dane lub oprogramowanie przeszukujące bazy danych znajduje odpowiednie dane z zapytań i prezentuje wyniki w formacie podsumowania, który jest znaczący i użyteczny dla użytkownika końcowego lub aplikacji.

Gregacja danych generalnie działa na big data lub data marts, które nie zapewniają wystarczającej wartości informacyjnej jako całość.

Istnieją dwa rodzaje agregacji danych.

Gregacja czasowa

Są to punkty danych dla pojedynczego zasobu w określonym okresie.

Gregacja przestrzenna

Jest to punkty danych dla grupy zasobów w określonym okresie.

Przykłady agregacji danych

Firmy często zbierają dane od swoich klientów online i odwiedzających witrynę. Na przykład, używam Google Analytics, aby zobaczyć skąd pochodzą moi użytkownicy? Jaki rodzaj treści lubią itp.

Na przykład, Google zbiera dane w postaci plików cookie, aby pokazać ukierunkowane reklamy swoim użytkownikom.

Facebook robi to samo, zbierając i analizując informacje i pokazać reklamy swoim użytkownikom.

Dane zbiorcze będą łączyć statystyki dotyczące demografii klienta i metryki zachowań, takich jak średni wiek lub liczba transakcji.

Konsument używa jednego głównego osobistego numeru identyfikacyjnego (PIN), aby dać im dostęp do swoich różnych kont (takich jak te dla organizacji finansowych, linii lotniczych, książek i klubów muzycznych, i tak dalej). Wykonywanie tego typu agregacji danych jest czasami określane jako „screen scraping”.

Zagregowane dane mogą być obsługiwane przez zespół marketingowy, aby spersonalizować wiadomości, oferty i więcej w cyfrowym doświadczeniu użytkownika z marką. To ogólnie poprawia doświadczenie użytkownika.

Może być również używany przez zespół produktu, aby dowiedzieć się, które produkty są udane, a które zmagają się. Ponadto, dane mogą być również wykorzystywane przez kierownictwo firmy i zespoły finansowe, aby pomóc im zdecydować, jak przydzielić budżet w kierunku strategii marketingowych lub rozwoju produktu.

Ręczna agregacja danych vs. zautomatyzowana agregacja danych

Agregacja danych może być niezwykle ręcznym procesem, zwłaszcza jeśli Twoja firma jest na wczesnym etapie.

Kliknij przycisk eksportu. Przejdź przez arkusz Excela. Reformat go tak, że wygląda jak inne źródła danych.

Ten utworzyć wykresy, aby porównać wydajność / budżet / postępy wielu kampanii marketingowych.

Jeśli chcesz iść na zautomatyzowany proces, to wygląda na wdrożenie oprogramowania firm trzecich, czasami nazywany Middleware, który może wyciągnąć dane automatycznie z narzędzi marketingowych.

Więc, ręczna i automatyczna agregacja danych jest możliwa w oparciu o wymagania Twojej firmy.

Gregacja danych w marketingu

W marketingu, agregacja danych zazwyczaj pochodzi z Twoich kampanii marketingowych i różnych kanałów, których używasz do sprzedaży swoim klientom.

Na przykład, jeśli prowadzisz kampanię w Google Ads, możesz zobaczyć, że istnieje wiele czynników, na które musisz zwrócić uwagę, aby zwiększyć sprzedaż.

Możesz agregować dane z konkretnej kampanii, patrząc na to, jak wypadła w czasie i z określonymi kohortami.

W rzeczywistości jednak agregujesz dane z każdej konkretnej kampanii, aby porównać je ze sobą, co pozwoli Ci dowiedzieć się, jak Twój produkt jest odbierany w różnych kanałach, populacjach i kohortach.

W skrócie określamy je jako ETV (Extract, Transform, Visualize). Razem jest to przepływ pracy polegający na wyodrębnieniu i przygotowaniu danych z aplikacji SaaS do analizy.

Dla każdego z tych trzech kroków, które są następujące

1. Extract – warstwa ekstrakcji danych

2. Transform – warstwa przygotowania danych

3. Visualize/Analyze – warstwa wizualizacji i analityki

Więc należy postępować zgodnie z każdym z kroków, aby lepiej zrozumieć dane.

Gregacja danych w branży detalicznej

Branże detaliczna i e-commerce mają wiele możliwych zastosowań dla agregacji danych. Jednym z nich jest monitorowanie cen konkurencyjnych. Badania konkurencyjne są niezbędne, aby odnieść sukces w handlu elektronicznym i przestrzeni detalicznej.

Firmy muszą wiedzieć, co oni są przeciwko. Tak więc, muszą one zawsze być gromadzenie świeżych informacji na temat ich konkurentów oferty produktów, promocje i ceny.

Dane mogą być pobierane z witryn konkurentów lub z innych witryn ich produkty są wymienione na. Aby uzyskać dokładne informacje, dane muszą być agregowane z każdego pojedynczego odpowiedniego źródła. To jest wysokie zamówienie dla ręcznej analizy danych internetowych.

Gregacja danych w branży turystycznej

Gregacja danych może być używana do szerokiej gamy celów w branży turystycznej. Obejmują one monitorowanie cen konkurencji, badania konkurencji, zdobywanie informacji rynkowych, analizę nastrojów klientów oraz przechwytywanie obrazów i opisów usług na ich stronach internetowych.

Konkurencja w branży turystycznej online jest ostra, więc agregacja danych lub jej brak może uczynić lub złamać firmę turystyczną.

Agregacja danych z Web Data Integration

Web Data Integration (WDI) jest rozwiązaniem dla czasochłonnej natury eksploracji danych internetowych. WDI może wydobyć dane z dowolnej strony internetowej, do której organizacja chce dotrzeć. Zastosowana w omawianych wcześniej przypadkach użycia lub w dowolnej dziedzinie, Web Data Integration może skrócić czas potrzebny na agregację danych do minut i zwiększyć dokładność poprzez wyeliminowanie błędów ludzkich w procesie agregacji danych.

Agregacja danych pozwala firmom uzyskać dane, których potrzebują, kiedy ich potrzebują, skądkolwiek ich potrzebują – wszystko z wbudowaną kontrolą jakości w celu zapewnienia dokładności.

Wniosek

Agregacja danych jest dowolnym procesem, w którym dane są gromadzone i przekazywane w formie podsumowania. Zazwyczaj stosuje się ją przed wykonaniem analizy statystycznej. Informacje uzyskane z agregacji danych i analizy statystycznej mogą być następnie wykorzystane do przekazania wszelkiego rodzaju informacji o danych, na które patrzysz.