您对数据聚合这个术语是第一次接触吗?如果你的答案是肯定的,那么点击通过,了解更多关于数据聚合需要什么,互联网在数据聚合中的作用,以及如何选择数据聚合系统。

企业越来越依赖数据,因为他们在数据上做出关键的商业决策——而且数据越多他们有自己的实践,他们的决策过程变得更好。虽然每天产生的数据量在增加,但越来越难以理解手头的数据。

从数据中获取意义是企业和研究机构一直追求的事情之一,而数据聚合则是对数据进行感知的过程之一。在许多企业和数据分析师中,这个术语仍然是非常新的,因此,我们写了这篇文章来温和地介绍它的含义。


什么是数据聚合?

数据汇总是以报告格式收集和汇总数据的过程。简单来说,数据汇总需要汇编数据,并以摘要形式列报。数据的来源可以是单一来源,就像网站访问者的人口统计一样,也可以是多个来源。不管源是什么,您都需要知道数据聚合的唯一目的是使数据对决策有意义。汇总数据可以进行统计分析,以获得更好的见解。

数据聚合是一项严格的工作,需要仔细规划和执行,以避免错误的发生。错误的发生会导致整个问题的浪费,也会让你做出错误的决定。一个数据聚合项目所需的时间可以高达每周20小时,这取决于数据的大小——以及其他重要变量。然而,只有当您尝试手动执行时,才会这样做。有一些自动化工具,如(例如Improvado)你可以用它来节省时间。


涉及数据聚合的流程

数据聚合不是一个流程练习。它是由一个小组练习组成的,每个练习都必须一丝不苟地进行,以确保从所考虑的数据中生成高质量的总结。数据聚合所涉及的过程是3–数据抽取、数据处理和数据表示。

  • 数据提取

数据聚合的第一步是收集数据。数据可以从许多来源获取。在过去,数据库是数据的主要来源。数据也可以通过调查收集,企业可以查看他们的档案,从中提取有意义的重要数据。

正如今天的情况一样,互联网已经成为一个重要的信息来源。例如,所有受影响国家的新冠病毒大流行数据都可在互联网上查阅。由于很多对数据聚合有用的数据都可以在线获取,web scraping已成为最流行的数据提取方法之一。


  • 数据处理

收集了所需的数据后,下一个过程是数据处理。在处理之前,您必须通过一个称为预处理的过程来获取数据,这是一个确保收集到的数据是正确格式的过程,在它被处理之前没有错误。预处理是为了保证数据的完整性。这包括检查重复数据和丢失/不正确数据,规范化,并确保数据是在所需的格式。之后,数据被处理,然后使用数学过程发现关系和模式。

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  • 数据列报

在处理完数据并从数据中获得洞察之后,下一步是数据的表示。这些数据通常以图表、统计格式和推论的汇总格式表示。这个过程的成功取决于处理,因为它只处理简单易懂的演示。

所有的步骤都可以手工完成,但这将是一个很大的工作要做,并有没有错误不会出现。正因为如此,该软件被用于数据聚合,因为它们倾向于排除可避免的错误,节省时间和金钱。


选择数据聚合系统时要考虑的事项

我早些时候指出,自动化数据汇总系统取代了手工数据汇总过程。即使在自动化系统中,其中一些系统也比其他系统更有效率和效力。下面讨论选择数据聚合解决方案时需要考虑的一些问题。

  • 灵活性

长期以来,人们一直嘲笑专业化,甚至认为软件是高度专业化的。然而,当涉及到数据聚合解决方案时,您需要做出选择,是选择高度专业化的工具,还是选择那些具有灵活架构、能够适应各种业务环境和需求的工具。如果你在一个环境中工作,这就不需要了。然而,当您需要将它应用到不同的其他用例时,它可以节省成本。

  • 成本效益

除了时间之外,金钱承诺的成本也是你必须考虑的另一个方面。只选择其中一种方法而不与其他方法进行比较是不明智的。我们的目标是找到一个将节省你的钱,同时在它最好的工作。不过,你可能会在其他事情上妥协。

  • 可扩展性

梳理了包含1000行客户数据的数据集与处理包含超过2000000行的表的需求是不同的。当涉及到数据处理,金额越大,需要的时间和系统资源越多。一般情况下,您需要一个可扩展的工具,可以处理任意数量的数据——无论是大数据还是小数据。

  • 性能

我不知道你是怎么想,但我没有很多耐心,当谈到等待我的计算机完成处理。正因为如此,我一直在寻找高性能的软件,它的响应和非常快速的处理和实现。总是寻求高质量和高性能的解决方案,因为它们不仅会使你的工作更快,而且有助于保护你免受挫折。你只要记住它们很贵就行了。

结论

从大量的数据中得出有意义的见解并不是一件容易的事。你不仅需要收集数据并对其进行处理,而且还必须以一种可以理解的格式呈现它们。这个过程被称为数据聚合,它对数据分析人员和决策者非常有用。

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