La definizione di aggregazione dei dati

L'aggregazione dei dati è il processo di raccolta dei dati da una o più fonti per integrarli in una struttura semplificata. In particolare, l'aggregazione dei dati contiene il recupero di singoli dati da numerose fonti per compilarli in un breve profilo, ad esempio somme o statistiche accettabili.

L'aggregazione dei dati è estremamente utile per gli individui che mirano all'analisi dei dati poiché possono controllare una grande quantità di dati a colpo d'occhio.

Processo di aggregazione dei dati

In generale, un processo di aggregazione include i seguenti tre passaggi:

1. Recupero dati da diverse fonti: un aggregatore di dati raccoglie dati da più fonti, come diversi database, fogli di lavoro e documenti HTML.
2. Filtra e organizza i dati di input : Lo scopo di questa procedura è garantire dati precisi e coerenti prima di essere aggregati. I dati raccolti vengono selezionati e pre-elaborati in modo da eliminare eventuali incongruenze, errori o dati non disponibili.
3. Combina e compila i dati: i dati elaborati vengono combinati in un set di dati indipendente. La procedura finale consiste nell'allegare, legare e condensare i dati in una forma significativa e concisa. Creare visualizzazioni semplificate, calcolare statistiche totali o produrre tabelle pivot sono tutte operazioni completate in questo processo.

In realtà, ci sono più capacità e strumenti di aggregazione che ti consentono di aggregare i dati in modi diversi. Quindi, i dati aggregati vengono depositati in un data warehouse per ulteriori analisi o vengono applicati per prendere decisioni per l'azienda.

Best practice per l'aggregazione dei dati

Dopo aver appreso come funziona l'aggregazione dei dati, è importante comprendere le best practice di aggregazione dei dati prima di aggregarli.

1. Casi d'uso dell'aggregazione dei dati.

A. Economia: l'aggregazione dei dati da diverse fonti viene utilizzata per valutare la credibilità dei propri clienti in modo da prendere una decisione, ad esempio se consentire un prestito o meno. Inoltre, i dati aggregati sono significativi per la ricerca e il riconoscimento della situazione del mercato azionario.

B. Sanità medica: le istituzioni mediche sfruttano i dati aggregati da test sanitari, cartelle cliniche e dati di laboratorio per migliorare le decisioni terapeutiche e assistenziali.

C. Marketing: da un lato, i dati raccolti dai siti Web aziendali e dai social network possono essere utilizzati per monitorare riferimenti, hashtag e interazioni, dove puoi dire se una strategia di marketing ha funzionato. D'altra parte, i dati sulle vendite e sui clienti vengono aggregati per le seguenti attività di marketing.

D. Monitoraggio del software: il software assembla e aggrega i dati delle applicazioni e della rete a intervalli regolari per monitorare le prestazioni delle applicazioni, trovare nuovi errori e risolvere i problemi.

E. Big Data: l'aggregazione dei dati rende più facile sfruttare i dati disponibili in tutto il mondo e salvarli in un data warehouse per un ulteriore utilizzo.

2. Sfide nell'aggregazione dei dati

A. Combina diversi tipi di dati.

Poiché provengono da fonti diverse, è possibile che i dati di input abbiano formati diversi. L'aggregatore di dati deve elaborare, standardizzare e trasformare i dati prima di aggregarli, il che è un processo complicato e faticoso. In questo caso, ciò che conta prima dell'aggregazione dei dati è l'analisi dei dati, che riguarda la conversione dei dati originali in un formato più facile da usare.

B. Garantisci la privacy

La privacy è spesso la priorità durante l'elaborazione dei dati, l'aggregazione dei dati non fa eccezione. È probabile che tu sfrutti le informazioni di identificazione personale per generare un abstract per conto di un team, ad esempio quando fornisci i risultati pubblici di un'elezione o di un sondaggio. Pertanto, l'aggregazione dei dati è solitamente unita all'anonimato dei dati. E il mancato rispetto delle norme sulla privacy dell'UE può contribuire a questioni legali e sanzioni.

C. Produrre risultati premium

I dati di origine sono il fattore critico che influisce sull'affidabilità dei risultati di un processo di aggregazione dei dati. Quindi è essenziale garantire che i dati raccolti siano integri, precisi e coerenti.

3. Aggregazione dati con Yiluproxy

Come accennato in precedenza, un processo di aggregazione dei dati inizia con il recupero dei dati da diverse fonti. Un aggregatore di dati può utilizzare dati raccolti in precedenza o recuperarli direttamente. È importante sottolineare che i risultati dell'aggregazione si baseranno sulla qualità di tali dati, il che significa che la raccolta dei dati svolge un ruolo cruciale nell'aggregazione dei dati.

Fortunatamente, YiluProxy semplifica la raccolta dei dati poiché puoi utilizzarlo per evitare le restrizioni del sito Web o i blocchi IP con il suo avanzato tecnologia proxy. Quindi puoi aggregare i dati richiesti senza sforzo.

Puoi utilizzare questi set di dati in molte situazioni. Ad esempio, questi dati aggregati li aiutano a confrontare i prezzi con quelli della concorrenza, a monitorare l'abitudine di ricerca e i piani dei clienti per i viaggi e a prevedere l'imminente valuta del turismo.