Dataaggregering är en process där rådata samlas in och uttrycks i form av en sammanfattning för statistisk analys. Dataaggregation kan göras manuellt eller med hjälp av specialiserad programvara som kallas automatiserad dataaggregation. Nya data kan till exempel aggregeras under en viss period för att ge statistik som summa, antal, genomsnitt, minimum, maximum. När data har aggregerats och skrivits till visning eller rapport kan du analysera de aggregerade data för att få användbara insikter om särskilda resurser eller resursgrupper.
Vad är dataaggregering
Dataaggregering är en process som innefattar insamling av data och som uttrycks i sammanfattningsform för syften som t.ex. statistisk analys. Det är viktigt att samla in högkvalitativa, korrekta data och en tillräckligt stor mängd för att skapa konsekventa resultat. Dataaggregering är fördelaktigt för allt från finansiella eller affärsstrategiska beslut till produkt-, pris-, tjänste- och marknadsföringsstrategier.
Dataaggregering är en del av BI-lösningar (Business Intelligence). Dataaggregationspersonal eller mjukvarusökdatabaser hittar relevanta data för sökfrågan och presenterar datafynd i det sammanfattade formatet som är meningsfullt och användbart för slutanvändaren eller applikationen.
Dataaggregation fungerar i allmänhet på stora data eller datamarkörer som inte ger tillräckligt med informationsvärde i sin helhet.
Det finns två typer av dataaggregation.
Tidsaggregation
Det är datapunkter för en enskild resurs under en bestämd tidsperiod.
Spatial aggregering
Det är datapunkter för en grupp resurser under en specificerad period.
Exempel på dataaggregation
Företag samlar ofta in data från sina onlinekunder och besökare på webbplatser. Jag använder till exempel Google Analytics för att se var mina användare kommer ifrån? Vilken typ av innehåll de gillar osv.
Till exempel samlar Google in data i form av cookies för att visa riktade annonser till sina användare.
Facebook gör samma sak genom att samla in och analysera informationen och visa annonser till sina användare.
De aggregerade uppgifterna skulle kombinera statistik om kundernas demografi och beteendemått, till exempel genomsnittsålder eller antal transaktioner.
Konsumenten använder ett enda huvudnummer för personlig identifiering (PIN) för att få tillgång till sina olika konton (till exempel konton för finansiella organisationer, flygbolag, bok- och musikklubbar, och så vidare). Att utföra denna typ av dataaggregering kallas ibland för ”screen scraping”.
De aggregerade uppgifterna kan hanteras av marknadsföringsteamet för att anpassa meddelanden, erbjudanden med mera i användarens digitala upplevelse med varumärket. Det förbättrar överlag användarupplevelsen.
Det kan också användas av produktteamet för att lära sig vilka produkter som är framgångsrika och vilka som har problem. Dessutom kan data även användas av företagets chefer och ekonomiteam för att hjälpa dem att bestämma hur de ska fördela budgeten till marknadsförings- eller produktutvecklingsstrategier.
Manuell dataaggregering vs. automatiserad dataaggregering
Aggregering av data kan vara en anmärkningsvärt manuell process, särskilt om ditt företag befinner sig i de tidiga stadierna.
Klicka på exportknappen. Gå igenom ett Excel-ark. Formatera om det så att det ser ut som andra datakällor.
Skapa sedan diagram för att jämföra prestanda/budget/framsteg för dina flera marknadsföringskampanjer.
Om du vill gå till den automatiserade processen, då Det ser ut som implementering av programvara från tredje part, ibland kallad Middleware, som kan dra data automatiskt från dina marknadsföringsverktyg.
Så, manuell och automatiserad dataaggregation är möjlig baserat på ditt företags krav.
Dataaggregation i marknadsföring
I marknadsföring kommer dataaggregationen vanligtvis från dina marknadsföringskampanjer och de olika kanaler som du använder för att marknadsföra till dina kunder.
Om du till exempel kör kampanjen på Google Ads kan du se att det finns många faktorer som du måste uppmärksamma för att öka din försäljning.
Du kan aggregera dina data från en viss kampanj och titta på hur den presterade över tid och med specifika kohorter.
I själva verket aggregerar du dock data från varje särskild kampanj för att jämföra dem med varandra en storslagen dataaggregation som talar om hur din produkt tas emot i olika kanaler, populationer och kohorter.
Som kort sagt kallar vi dem ETV (Extract, Transform, Visualize). Tillsammans är detta ett arbetsflöde för att extrahera och förbereda data från SaaS-applikationer för analys.
För vart och ett av dessa tre steg, som är följande
1. Extrahera – Dataextraktionslagret
2. Transformera – Lagret för dataförberedelse
3. Visualisera/analysera – Visualiserings- och analyslagret
Så, du måste följa varje steg för att bättre förstå data.
Dataaggregering i detaljhandeln
Detaljhandels- och e-handelsbranscherna har många möjliga användningsområden för dataaggregering. En är övervakning av konkurrenskraftiga priser. Konkurrensforskning är nödvändig för att vara framgångsrik inom e-handel och detaljhandelsområdet.
Företagen måste veta vad de har att göra med. Därför måste de alltid samla in färsk information om konkurrenternas produktutbud, kampanjer och priser.
Den informationen kan hämtas från konkurrenternas webbplatser eller från andra webbplatser som deras produkter är listade på. För att få exakt information måste uppgifterna sammanställas från varje enskild relevant källa. Det är en hög order för manuell analys av webbdata.
Dataaggregering inom resebranschen
Dataaggregering kan användas för en mängd olika ändamål inom resebranschen. Dessa inkluderar övervakning av konkurrenskraftiga priser, konkurrentforskning, inhämtande av marknadsinformation, analys av kundernas känslor och insamling av bilder och beskrivningar för tjänsterna på deras resesajter på nätet.
Konkurrensen inom resebranschen på nätet är hård, så dataaggregering eller bristen på sådan kan vara avgörande för reseföretaget.
Dataaggregering med webbdataintegration
Web Data Integration (WDI) är en lösning på den tidskrävande karaktären av webbdatautvinning. WDI kan extrahera data från alla webbplatser som din organisation behöver nå. Om man tillämpar Web Data Integration på de användningsområden som tidigare diskuterats eller på vilket område som helst, kan man förkorta den tid det tar att aggregera data till några minuter och öka noggrannheten genom att eliminera mänskliga fel i dataaggregeringsprocessen.
Dataaggregering gör det möjligt för företag att få de data de behöver, när de behöver dem, från var de än behöver dem – allt med inbyggd kvalitetskontroll för att säkerställa noggrannhet.
Slutsats
Dataaggregering är en process där data sammanförs och förmedlas i en sammanfattande form. Den används vanligtvis före utförandet av den statistiska analysen. Den information som dras från dataaggregationen och den statistiska analysen kan sedan användas för att berätta all slags information om de data du tittar på.