La definición de agregación de datos

La agregación de datos es el proceso de recopilar datos de una o varias fuentes para integrarlos en un esquema simplificado. Específicamente, la agregación de datos contiene la recuperación de datos únicos de numerosas fuentes para compilarlos en un breve perfil, como sumas o estadísticas aceptables.

La agregación de datos es extremadamente beneficiosa para las personas que buscan el análisis de datos, ya que pueden verificar una gran cantidad de datos de un vistazo.

Proceso de agregación de datos

En general, un proceso de agregación incluye los siguientes tres pasos:

1. Recuperar datos de diversas fuentes: un agregador de datos recopila datos de múltiples fuentes, como diferentes bases de datos, hojas de cálculo y documentos HTML.
2. Filtrar y organizar los datos de entrada : El propósito de este procedimiento es garantizar datos precisos y consistentes antes de ser agregados. Los datos recopilados se seleccionan y procesan previamente para eliminar cualquier incoherencia, error o datos no disponibles.
3. Combinar y compilar datos: los datos procesados ​​se combinan en un conjunto de datos independiente. El procedimiento final consiste en adjuntar, vincular y condensar datos en una forma significativa y concisa. Hacer vistas simplificadas, calcular estadísticas totales o producir tablas dinámicas se completan en este proceso.

En realidad, existen múltiples habilidades y herramientas de agregación que le permiten agregar datos de diferentes maneras. Luego, los datos agregados se depositan en un almacén de datos para su posterior análisis o se aplican para tomar decisiones para el negocio.

Prácticas recomendadas para la agregación de datos

Después de aprender cómo funciona la agregación de datos, es importante comprender las mejores prácticas de agregación de datos antes de agregarla.

1. Casos de uso de agregación de datos.

A. Economía: La agregación de datos de varias fuentes se utiliza para evaluar la credibilidad de sus clientes para tomar una decisión, como permitir un préstamo o no. Además, los datos agregados son importantes para investigar y reconocer la situación del mercado de valores.

B. Atención médica: las instituciones médicas aprovechan los datos agregados de las pruebas de salud, los registros de salud y los datos de laboratorio para mejorar las decisiones de tratamiento y atención.

C. Marketing: por un lado, los datos recopilados de los sitios web y las redes sociales de la empresa pueden usarse para monitorear referencias, hashtags e interacciones, donde puede saber si una estrategia de marketing ha funcionado. Por otro lado, los datos de ventas y de clientes se agregan para las siguientes actividades de marketing.

D. Supervisión de software: el software reúne y agrega datos de redes y aplicaciones a intervalos regulares para realizar un seguimiento del rendimiento de las aplicaciones, encontrar nuevos errores y resolver problemas.

E. Big Data: la agregación de datos facilita la explotación de los datos disponibles en todo el mundo y los guarda en un almacén de datos para su uso posterior.

2. Desafíos en la agregación de datos

A. Combine diversos tipos de datos.

Debido a que se originan en diferentes fuentes, es posible que los datos de entrada tengan diversos formatos. El agregador de datos tiene que procesar, estandarizar y transformar los datos antes de agregarlos, lo cual es un proceso complicado y agotador. En este caso, lo que importa antes de la agregación de datos es el análisis de datos, que consiste en convertir los datos originales en un formato más fácil de usar.

B. Garantizar la privacidad

La privacidad suele ser la prioridad cuando se procesan datos, la agregación de datos no es una excepción. Es probable que aproveche la información de identificación personal para generar un resumen en nombre de un equipo, como cuando presenta los resultados públicos de una elección o una encuesta. Por lo tanto, la agregación de datos suele estar unida al anonimato de los datos. Y el incumplimiento de las normas de privacidad de la UE puede contribuir a cuestiones legales y sanciones.

C. Produciendo resultados premium

Los datos de origen son el factor crítico que afecta la confiabilidad de los resultados de un proceso de agregación de datos. Por lo tanto, es esencial garantizar que los datos recopilados estén intactos, sean precisos y consistentes.

3. Agregación de datos con Yiluproxy

Como mencionamos anteriormente, un proceso de agregación de datos comienza con la recuperación de datos de diversas fuentes. Un agregador de datos puede hacer uso de datos recopilados anteriormente o recuperarlos directamente. Es importante destacar que los resultados de la agregación dependerán de la calidad de esos datos, lo que significa que la recopilación de datos juega un papel crucial en la agregación de datos.

Afortunadamente, YiluProxy facilita la recopilación de datos, ya que puede usarlo para evitar restricciones de sitios web o bloqueos de IP con su avanzado tecnología proxy. Luego puede agregar los datos requeridos sin esfuerzo.

Puede usar estos conjuntos de datos en muchas situaciones. Por ejemplo, estos datos agregados les ayudan a comparar precios con los de la competencia, monitorear el hábito de búsqueda, así como los planes de viaje de los clientes, y pronosticar la próxima moneda turística.