A definição de agregação de dados

A agregação de dados é o processo de reunir dados de uma ou várias fontes para integrá-los em um esboço simplificado. Especificamente, a agregação de dados contém recuperação de dados únicos de várias fontes para compilá-los em um breve perfil, como somas ou estatísticas aceitáveis.

A agregação de dados é extremamente benéfica para indivíduos que buscam a análise de dados, pois podem verificar uma grande quantidade de dados rapidamente.

Processo de agregação de dados

Em geral, um processo de agregação inclui as três etapas a seguir:

1. Recupere dados de diversas fontes: um agregador de dados coleta dados de várias fontes, como diferentes bancos de dados, planilhas e documentos HTML.
2. Filtre e organize os dados de entrada : o objetivo deste procedimento é garantir dados precisos e consistentes antes de serem agregados. Os dados coletados são selecionados e pré-processados ​​para eliminar quaisquer inconsistências, erros ou dados indisponíveis.
3. Combinar e compilar dados: os dados processados ​​são combinados em um conjunto de dados independente. O procedimento final consiste em anexar, amarrar e condensar dados em uma forma significativa e concisa. Fazer visualizações simplificadas, calcular estatísticas totais ou produzir tabelas dinâmicas são concluídos neste processo.

Na verdade, existem várias habilidades e ferramentas de agregação que permitem agregar dados de diferentes maneiras. Em seguida, os dados agregados são depositados em um data warehouse para posterior análise ou são aplicados para tomar decisões para o negócio.

Práticas recomendadas de agregação de dados

Depois de aprender como a agregação de dados funciona, é importante entender as práticas recomendadas de agregação de dados antes de agregá-los.

1. Casos de uso de agregação de dados.

A. Economia: A agregação de dados de várias fontes é usada para avaliar a credibilidade de seus clientes para tomar uma decisão, como permitir um empréstimo ou não. Além disso, os dados agregados são importantes para pesquisar e reconhecer a situação do mercado de ações.

B. Saúde médica: As instituições médicas alavancam dados agregados de exames de saúde, registros de saúde e dados de laboratório para melhorar as decisões de tratamento e cuidados.

C. Marketing: Por um lado, os dados coletados nos sites e redes sociais da empresa podem ser usados ​​para monitorar referências, hashtags e interações, onde é possível saber se uma estratégia de marketing funcionou. Por outro lado, os dados de vendas e clientes são agregados para as seguintes atividades de marketing.

D. Monitoramento de software: o software monta e agrega dados de aplicativos e rede em intervalos regulares para rastrear o desempenho do aplicativo, encontrar novos erros e resolver problemas.

E. Big Data: a agregação de dados torna mais fácil explorar os dados disponíveis em todo o mundo e salvá-los em um data warehouse para uso posterior.

2. Desafios na agregação de dados

A. Combine diversos tipos de dados.

Devido à origem de diferentes fontes, é possível que os dados de entrada possuam diversos formatos. O agregador de dados precisa processar, padronizar e transformar os dados antes de agregá-los, o que é um processo complicado e cansativo. Nesse caso, o que importa antes da agregação de dados é a análise de dados, que consiste em converter dados originais em um formato mais fácil de usar.

B. Garantir privacidade

A privacidade geralmente é a prioridade ao processar dados, a agregação de dados está fora de exceção. É provável que você aproveite Informações de identificação pessoal para gerar um abstrato em nome de uma equipe, como ao apresentar os resultados públicos de uma eleição ou votação. Portanto, a agregação de dados geralmente é unida ao anonimato dos dados. E o não cumprimento dos regulamentos de privacidade da UE pode contribuir para questões legais e penalidades.

C. Produzindo resultados premium

Os dados de origem são o fator crítico que afeta a confiabilidade dos resultados de um processo de agregação de dados. Portanto, é essencial garantir que os dados coletados estejam intactos, precisos e consistentes.

3. Agregação de dados com Yiluproxy

Como mencionamos acima, um processo de agregação de dados começa com a recuperação de dados de diversas fontes. Um agregador de dados pode usar dados coletados anteriormente ou recuperá-los diretamente. É importante ressaltar que os resultados da agregação dependerão da qualidade desses dados, o que significa que a coleta de dados desempenha um papel crucial na agregação de dados.

Felizmente, YiluProxy facilita a coleta de dados, pois você pode usá-lo para evitar restrições de sites ou bloqueios de IP com seu avançado tecnologia proxy. Em seguida, você pode agregar os dados necessários sem esforço.

Você pode usar esses conjuntos de dados em várias situações. Por exemplo, esses dados agregados os ajudam a comparar preços com os concorrentes, monitorar o hábito de pesquisa, bem como os planos dos clientes para viagens e prever a próxima moeda do turismo.