Die Definition der Datenaggregation

Datenaggregation ist der Prozess des Sammelns von Daten aus einer oder mehreren Quellen, um sie in eine vereinfachte Gliederung zu integrieren. Insbesondere umfasst die Datenaggregation den Abruf einzelner Daten aus zahlreichen Quellen, um sie zu einem kurzen Profil zusammenzustellen, z. B. Summen oder angenehme Statistiken.

Die Datenaggregation ist für Personen, die eine Datenanalyse anstreben, äußerst vorteilhaft, da sie eine große Datenmenge auf einen Blick überprüfen können.

Datenaggregationsprozess

Im Allgemeinen umfasst ein Aggregationsprozess die folgenden drei Schritte:

1. Daten aus verschiedenen Quellen abrufen: Ein Datenaggregator sammelt Daten aus mehreren Quellen, z. B. verschiedenen Datenbanken, Tabellenkalkulationen und HTML-Dokumenten.
2. Filtern und ordnen Sie die Eingabedaten : Der Zweck dieses Verfahrens besteht darin, genaue und konsistente Daten zu gewährleisten, bevor sie aggregiert werden. Die gesammelten Daten werden ausgewählt und vorverarbeitet, um Inkonsistenzen, Fehler oder nicht verfügbare Daten zu beseitigen.
3. Daten kombinieren und zusammenstellen: Die verarbeiteten Daten werden zu einem unabhängigen Datensatz kombiniert. Das letzte Verfahren besteht aus dem Anhängen, Verknüpfen und Kondensieren von Daten in einer aussagekräftigen und prägnanten Form. Das Erstellen vereinfachter Ansichten, das Berechnen von Gesamtstatistiken oder das Erstellen von Pivot-Tabellen wird in diesem Prozess abgeschlossen.

Tatsächlich gibt es mehrere Aggregationsfähigkeiten und -tools, mit denen Sie Daten auf unterschiedliche Weise aggregieren können. Anschließend werden die aggregierten Daten zur weiteren Analyse in einem Data Warehouse abgelegt oder verwendet, um Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.

Best Practices für die Datenaggregation

Nachdem Sie erfahren haben, wie die Datenaggregation funktioniert, ist es wichtig, die Best Practices für die Datenaggregation zu verstehen, bevor Sie sie aggregieren.

1. Anwendungsfälle der Datenaggregation.

A. Ökonomie: Die Aggregation von Daten aus mehreren Quellen wird verwendet, um die Glaubwürdigkeit ihrer Kunden zu bewerten, um eine Entscheidung zu treffen, z. B. ob sie einen Kredit gewähren oder nicht. Außerdem sind aggregierte Daten wichtig, um die Börsensituation zu recherchieren und zu erkennen.

B. Medizinische Versorgung: Medizinische Einrichtungen nutzen Daten, die aus Gesundheitstests, Krankenakten und Labordaten aggregiert wurden, um Behandlungs- und Pflegeentscheidungen zu verbessern.

C. Marketing: Einerseits können die von Unternehmenswebsites und sozialen Netzwerken gesammelten Daten verwendet werden, um Referenzen, Hashtags und Interaktionen zu überwachen, wo Sie erkennen können, ob eine Marketingstrategie funktioniert hat. Andererseits werden Verkaufs- und Kundendaten für die folgenden Marketingaktivitäten aggregiert.

D. Softwareüberwachung: Software sammelt und aggregiert Anwendungs- und Netzwerkdaten in regelmäßigen Abständen, um die Anwendungsleistung zu verfolgen, neue Fehler zu finden und Probleme zu lösen.

E. Big Data: Die Datenaggregation macht es einfacher, die weltweit verfügbaren Daten zu nutzen und sie zur weiteren Verwendung in einem Data Warehouse zu speichern.

2. Herausforderungen bei der Datenaggregation

A. Kombinieren verschiedene Datentypen.

Da sie aus unterschiedlichen Quellen stammen, ist es möglich, dass Eingabedaten verschiedene Formate besitzen. Der Datenaggregator muss die Daten verarbeiten, standardisieren und transformieren, bevor er sie aggregiert, was ein komplizierter und ermüdender Prozess ist. In diesem Fall kommt es vor der Datenaggregation auf die Datenanalyse an, bei der es darum geht, Originaldaten in ein benutzerfreundlicheres Format umzuwandeln.

B. Datenschutz sicherstellen

Der Datenschutz hat bei der Verarbeitung von Daten oft Priorität, Datenaggregation ist hier keine Ausnahme. Es ist wahrscheinlich, dass Sie personenbezogene Daten nutzen, um im Namen eines Teams eine Zusammenfassung zu erstellen, z. B. wenn Sie die öffentlichen Ergebnisse einer Wahl oder einer Umfrage veröffentlichen. Daher wird die Datenaggregation normalerweise mit Datenanonymität vereint. Und die Nichteinhaltung der EU-Datenschutzbestimmungen kann zu rechtlichen Fragen und Strafen führen.

C. Erstklassige Ergebnisse erzielen

Quelldaten sind der kritische Faktor, der die Zuverlässigkeit der Ergebnisse eines Datenaggregationsprozesses beeinflusst. Daher ist es wichtig zu gewährleisten, dass die gesammelten Daten intakt, präzise und konsistent sind.

3. Datenaggregation mit Yiluproxy

Wie oben erwähnt, beginnt ein Datenaggregationsprozess mit dem Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen. Ein Datenaggregator kann früher gesammelte Daten verwenden oder direkt abrufen. Wichtig ist, dass die Ergebnisse der Aggregation von der Qualität dieser Daten abhängen, was bedeutet, dass die Datenerfassung eine entscheidende Rolle bei der Datenaggregation spielt.

Glücklicherweise erleichtert YiluProxy die Datenerfassung, da Sie es verwenden können, um Website-Einschränkungen oder IP-Sperren mit seinen erweiterten Funktionen zu umgehen Proxy-Technologie. Dann können Sie die erforderlichen Daten mühelos aggregieren.

Sie können diese Datensätze in vielen Situationen verwenden. Diese aggregierten Daten helfen ihnen beispielsweise dabei, Preise mit Mitbewerbern zu vergleichen, das Suchverhalten sowie die Reisepläne der Kunden zu überwachen und die bevorstehende Tourismuswährung zu prognostizieren.