Qu'est-ce que l'agrégation de données 2023 : un guide complet !

Le fait de rassembler des informations à travers une ou plusieurs sources et de les combiner dans une version résumée est connu sous le nom d'agrégation de données .

En d'autres termes, l'agrégation de données implique l'obtention de données individuelles à partir de diverses sources et leur organisation dans un format plus simple, comme des sommes ou des mesures pratiques.

Vous pouvez combiner des données non numériques même si les données sont généralement agrégées à l'aide des opérateurs de comptage, de somme et de moyenne.

Qu'est-ce que l'agrégation de données ?

L'agrégation de données est le processus consistant à collecter des informations à partir de diverses bases de données, feuilles de calcul et sites Web et à les condenser dans un rapport, un ensemble de données ou une vue singulier . Les agrégateurs de données gèrent cette procédure.

Un outil d'agrégation, plus en détail, prend des informations hétérogènes en entrée

Ensuite, il le développe pour créer des résultats agrégés. Enfin, il fournit les fonctionnalités pour présenter et examiner les informations recueillies qui en résultent.

Parce qu'elle permet d'examiner rapidement et facilement d'énormes quantités d'informations, l'agrégation des données est particulièrement utile pour l'analyse des données.

Ainsi, des milliers et des milliers, des milliers, voire des millions d'entrées de données individuelles peuvent être compactées en une seule ligne de données agrégées.

Examinons maintenant l'agrégation de données plus en détail.

Cas d'utilisation de l'agrégation de données

Les données agrégées peuvent être utilisées efficacement dans divers secteurs, notamment :

1. Finance : Pour déterminer la solvabilité d'un client, les organismes financiers compilent des informations provenant de diverses sources.Ils l'utilisent, par exemple, pour décider d'accorder ou non un prêt.

De plus, des données agrégées peuvent être utilisées pour l'analyse et l'identification du marché.

2. Soins de santé : les établissements médicaux créent des choix de traitement et améliorent les soins coordonnés à l'aide de données compilées à partir des dossiers de santé, des tests de diagnostic et des résultats de laboratoire.

3. Marketing : Les entreprises compilent des informations à partir de leurs sites Web et de leurs comptes de médias sociaux pour suivre les mentions, les hashtags et les interactions.

C'est ainsi que vous pouvez déterminer si une stratégie marketing a réussi. De plus, les données agrégées sur les clients et les ventes sont utilisées pour faire des choix commerciaux pour les futures campagnes marketing.

4. Surveillance des applications : pour suivre les fonctionnalités de l'application, trouver de nouveaux bogues et résoudre les problèmes, le logiciel collecte et agrège régulièrement les données de l'application et du réseau.

5 .Big Data : En combinant les données, il est plus simple d'analyser les informations facilement accessibles à l'échelle mondiale et de les conserver dans un système de base de données pour une utilisation ultérieure.

Pourquoi l'agrégation de données est-elle importante ?

L'agrégation est principalement utilisée pour faciliter l'analyse des données. En particulier, l'analyse des données agrégées simplifie le processus de découverte des idées cachées dans les données brutes.

Ceci afin que les données brutes puissent être plus facilement analysées, visualisées et comprises que les données agrégées.

Vous disposez de toutes les informations nécessaires pour comprendre les tendances du marché et garder un œil sur les processus de l'entreprise avec quelques chiffres ou KPI (Key Performance Indicators) .

La majorité des agrégateurs bien connus fournissent également des outils pour présenter les données selon diverses méthodes. En conséquence, les données combinées peuvent être explorées et utilisées par des personnes non techniques.

1. Amélioration de l'efficacité et de la qualité des données

Avec l'aide d'agrégateurs de données, vous pouvez facilement collecter, filtrer et résumer les données. Ensuite, vous pouvez favoriser la coopération en distribuant des données agrégées au sein et entre les différentes équipes.

Cela vous permet d'économiser du temps, de l'énergie et de l'argent en réduisant la nécessité du travail manuel et des frais généraux de communication.

De plus, vous devez nettoyer les données avant de les agréger. Cela aide à trouver et à corriger les erreurs de données et les anomalies. Par conséquent, l'agrégation augmente la qualité et la fiabilité des données tout en augmentant leur valeur.

2. Amélioration de la prise de décision

Les utilisateurs peuvent obtenir une vue complète de la situation grâce à l'agrégation, qui combine et résume les données provenant de diverses sources. En conséquence, vous pouvez appuyer votre choix avec des données agrégées.

Faire des choix plus appropriés et réduire les dépenses ne sont que deux avantages des choix axés sur les données en particulier.

Les informations combinées facilitent et soutiennent la prise de décision. Fait intéressant, le cœur de l'analyse de données, qui est la procédure d'utilisation des données pour obtenir des informations et faire des choix stratégiques, est l'agrégation de données.

Problèmes avec l'agrégation des données

Bien que l'agrégation de données présente de nombreux avantages, elle présente également certains inconvénients. Évaluons maintenant les trois difficultés les plus importantes.

1. Intégration de diverses sources de données

Les statistiques sont généralement collectées à partir de diverses sources. Par conséquent, il est probable que les données d'entrée aient des formats assez divers.

Dans ce cas, les données doivent d'abord être traitées, normalisées et transformées par l'agrégateur de données avant d'être combinées.

En particulier lorsqu'il s'agit de Big Data ou d'ensembles de données extrêmement complexes, ce travail peut devenir extrêmement long et complexe.

Il est conseillé de décoder les informations avant de les agréger à cette fin. L'analyse des données est le processus de conversion des données d'origine en une forme plus utile.

2. Garantir le respect des lois, des réglementations et de la protection

La confidentialité doit constamment être prise en compte lors du travail avec des données. Ceci est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit d'agrégation.

La raison derrière cela est que vous devrez peut-être utiliser des informations personnellement identifiables (PII) pour créer un synopsis qui représente avec précision un groupe dans son ensemble.

Par exemple, c'est ce qui se passe lors de la publication du sondage public ou des résultats des élections.

Par conséquent, l'anonymisation des données et l'agrégation des données sont fréquemment utilisées ensemble. Des poursuites et des amendes peuvent résulter de la violation des lois sur la confidentialité.

Ignorer le Règlement général sur la protection des données (RGPD) , qui protège la confidentialité des informations personnelles des résidents de l'UE, pourrait vous coûter plus de 20 millions de dollars.

Vous avez peu ou pas d'option, malgré le fait que la protection des données sensibles dans l'agrégation est un défi important.

3. Créer de bons résultats

La qualité des données sources affecte la fiabilité des résultats d'une procédure d'agrégation de données. En conséquence, vous devez d'abord confirmer que les données que vous avez recueillies sont authentiques, complètes et pertinentes.

Ce n'est pas simple, comme vous pourriez le penser. Par exemple, pensez à vous assurer que les données sélectionnées sont un échantillon décent de la population étudiée. C'est incontestablement une tâche difficile.

En outre, tenez également compte du fait que les résultats de l'agrégation varient en fonction de la granularité. Pour ceux d'entre vous qui ne sont pas familiers, la granularité dicte la façon dont les informations seront organisées et résumées.

Quand le détail est trop élevé, le sens est perdu. Vous ne pouvez pas voir l'image globale si le détail est trop petit. La précision à utiliser dépend donc des résultats que vous essayez d'atteindre.

Il faudra peut-être quelques essais pour trouver la précision qui convient le mieux à vos objectifs.

4. Agrégation de données avec l'aide de Bright Data

Comme nous l'avons découvert précédemment, une méthode d'agrégation de données commence par la récupération de données à partir de diverses sources. Un agrégateur de données pourrait ainsi accéder à des données déjà collectées ou les obtenir immédiatement.

Les résultats de l'agrégation dépendront de l'exactitude des données, ce qui doit toujours être gardé à l'esprit. Par conséquent, l'agrégation des données est cruciale pour la compilation.

Heureusement, Bright Data propose des solutions spécifiques pour chaque étape de la collecte d'informations. Bright Data fournit spécifiquement une interface Web Scraper complète.

Vous pouvez récupérer beaucoup plus de données sur Internet en utilisant un tel outil tout en échappant à toutes les difficultés liées au web scraping.

L'IDE Web Scraper de Bright Data peut être utilisé pour collecter des informations comme la toute première étape d'une procédure d'agrégation. De plus, des bases de données organisées et prêtes à l'emploi sont fournies par Bright Data.

Leur achat vous permettra de contourner immédiatement toutes les étapes de collecte de données, simplifiant grandement le processus d'agrégation.

Ensuite, vous pourriez en effet appliquer ces bases de données dans une variété de situations. Pour fournir les données de leur site Web, la majorité des marques hôtelières dépendent de l'efficacité de Bright Data dans l'agrégation des données de voyage.

Grâce à ces données agrégées, ils peuvent comparer les prix avec ceux de leurs concurrents, suivre la façon dont les clients recherchent et réservent des voyages, et prévoir les modèles à venir dans l'industrie du voyage.

Ce n'est que l'un des nombreux domaines où les capacités, le savoir-faire et les statistiques de Bright Data peuvent être utiles.

Liens rapides:

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Conclusion : Agrégation des données 2023

Vous pouvez maximiser la valeur de vos données grâce à l'agrégation de données. Vous pouvez identifier rapidement des informations et des modèles en combinant vos données dans des résumés et des vues.

De plus, vous pouvez appuyer votre choix commercial avec des données agrégées. Cela n'est possible que si les résultats agrégés sont dignes de confiance, ce qui dépend de la qualité des sources de données.

C'est pourquoi vous devez vous concentrer sur la collecte de données, et une application comme l'outil de grattage Web de Bright Data fournit tous les outils nécessaires pour récupérer les données dont vous avez besoin.

Sinon, vous pouvez immédiatement acheter l'un des nombreux ensembles de données de premier ordre que Bright Data a à offrir.