La définition de l'agrégation de données

L'agrégation de données est le processus de collecte de données à partir de sources uniques ou multiples pour les intégrer dans un schéma simplifié. Plus précisément, l'agrégation de données contient une extraction unique de données à partir de nombreuses sources pour les compiler dans un bref profil, tel que des sommes ou des statistiques agréables.

L'agrégation de données est extrêmement bénéfique pour les individus qui visent l'analyse de données, car ils  vérifient une grande quantité de données en un coup d'œil.

Processus d'agrégation des données

En général, un processus d'agrégation comprend les trois étapes suivantes :

1. Récupérer des données à partir de diverses sources : un agrégateur de données collecte des données à partir de plusieurs sources, telles que différentes bases de données, feuilles de calcul et documents HTML.
2. Filtrer et organiser les données d'entrée : L'objectif de cette procédure est de garantir des données précises et cohérentes avant d'être agrégées. Les données collectées sont sélectionnées et prétraitées de manière à éliminer toute incohérence, erreur ou donnée indisponible.
3. Combiner et compiler les données : les données traitées sont combinées dans un ensemble de données indépendant. La procédure finale consiste à attacher, lier et condenser les données sous une forme significative et concise. La création de vues simplifiées, la détermination de statistiques totales ou la production de tableaux croisés dynamiques sont toutes réalisées au cours de ce processus.

En fait, il existe plusieurs compétences et outils d'agrégation qui vous permettent d'agréger des données de différentes manières. Ensuite, les données agrégées sont déposées dans un entrepôt de données pour une analyse plus approfondie ou sont appliquées pour prendre des décisions pour l'entreprise.

Meilleures pratiques d'agrégation de données

Après avoir appris le fonctionnement de l'agrégation de données, il est important de comprendre les meilleures pratiques d'agrégation de données avant de les agréger.

1. Cas d'utilisation de l'agrégation de données.

A. Économie : l'agrégation de données de plusieurs sources est utilisée pour évaluer la crédibilité de leurs clients afin de prendre une décision, par exemple d'autoriser un prêt ou non. De plus, les données agrégées sont importantes pour rechercher et reconnaître la situation du marché boursier.

B. Santé médicale : les établissements médicaux tirent parti des données agrégées à partir des tests de santé, des dossiers médicaux et des données de laboratoire pour améliorer les décisions de traitement et de soins.

C. Marketing : d'une part, les données collectées sur les sites Web des entreprises et les réseaux sociaux peuvent être utilisées pour surveiller les références, les hashtags et les interactions, où vous pouvez savoir si une stratégie marketing a fonctionné. D'autre part, les données sur les ventes et les clients sont agrégées pour les activités marketing suivantes.

D. Surveillance des logiciels : le logiciel assemble et agrège les données des applications et du réseau à intervalles réguliers pour suivre les performances des applications, détecter de nouvelles erreurs et résoudre les problèmes.

E. Big Data : l'agrégation de données facilite l'exploitation des données disponibles dans le monde entier et les enregistre dans un entrepôt de données pour une utilisation ultérieure.

2. Les défis de l'agrégation de données

A. Combinez divers types de données.

En raison du fait qu'elles proviennent de différentes sources, il est possible que les données d'entrée possèdent des formats divers. L'agrégateur de données doit traiter, standardiser et transformer les données avant de les agréger, ce qui est un processus compliqué et fatigant. Dans ce cas, ce qui compte avant l'agrégation des données, c'est l'analyse des données, qui consiste à convertir les données d'origine dans un format plus facile à utiliser.

B. Garantir la confidentialité

La confidentialité est souvent la priorité lors du traitement des données, l'agrégation des données est exceptionnelle. Il est probable que vous exploitiez des informations d'identification personnelle pour générer un résumé au nom d'une équipe, par exemple lorsque vous produisez les résultats publics d'une élection ou d'un sondage. Par conséquent, l'agrégation des données est généralement associée à l'anonymat des données. Et le non-respect des réglementations européennes en matière de confidentialité peut entraîner des questions juridiques et des sanctions.

C. Produire des résultats de premier ordre

Les données source sont le facteur critique qui affecte la fiabilité des résultats d'un processus d'agrégation de données. Il est donc essentiel de garantir que les données collectées sont intactes, précises et cohérentes.

3. Agrégation de données avec Yiluproxy

Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, un processus d'agrégation de données commence par la récupération de données à partir de diverses sources. Un agrégateur de données peut utiliser des données précédemment collectées ou les récupérer directement. Il est important de noter que les résultats de l'agrégation dépendront de la qualité de ces données, ce qui signifie que la collecte de données joue un rôle crucial dans l'agrégation des données.

Heureusement, YiluProxy facilite la collecte de données puisque vous pouvez l'utiliser pour éviter les restrictions de sites Web ou les blocages d'adresses IP grâce à sa technologie avancée technologie proxy. Ensuite, vous pouvez agréger les données requises sans effort.

Vous pouvez utiliser ces ensembles de données dans de nombreuses situations. Par exemple, ces données agrégées les aident à comparer les prix avec ceux des concurrents, à surveiller les habitudes de recherche ainsi que les plans des clients pour les voyages, et à prévoir la monnaie du tourisme à venir.