2023년 데이터 집계란 무엇입니까: 종합 가이드!

하나 이상의 소스를 통해 정보를 수집하고 이를 요약된 버전으로 결합하는 작업을 데이터 집계 라고 합니다.

다른 말로 하면, 데이터 집계는 다양한 소스에서 개별 데이터를 가져와 합계 또는 실제 메트릭과 같은 보다 간단한 형식으로 구성하는 것을 수반합니다.

데이터가 일반적으로 개수, 합계 및 평균 연산자를 사용하여 집계되더라도 숫자가 아닌 데이터를 결합할 수 있습니다.

데이터 집계란?

데이터 집계는 다양한 데이터베이스, 스프레드시트 및 웹 사이트 에서 정보를 수집하고 이를 단일 보고서, 데이터 세트 또는 보기 로 압축하는 프로세스입니다. 데이터 집계자가 이 절차를 처리합니다.

더 자세히 집계 도구는 이기종 정보를 입력으로 사용합니다.

그런 다음 이를 확장하여 집계된 결과를 생성합니다. 마지막으로 수집된 정보를 제시하고 검토할 수 있는 기능을 제공합니다.

방대한 양의 정보를 쉽고 빠르게 검토할 수 있기 때문에 데이터 집계는 데이터 분석에 특히 유용합니다.

이렇게 하면 수천, 수천 또는 수백만 개의 개별 데이터 항목을 집계된 데이터의 단일 행으로 압축할 수 있습니다.

이제 데이터 집계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 집계 사용 사례

집계된 데이터는 다음을 포함하여 다양한 산업에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.

1. 금융 : 고객의 신용도를 판단하기 위해 금융 기관은 다양한 소스에서 정보를 취합합니다.예를 들어, 대출을 받을지 여부를 결정하는 데 사용합니다.

또한 집계된 데이터는 시장 분석 및 식별에 사용할 수 있습니다.

2. 의료 : 의료 시설은 건강 기록, 진단 테스트 및 실험실 결과에서 수집된 데이터를 사용하여 치료 선택을 생성하고 조정된 치료를 강화합니다.

3. 마케팅 : 회사는 언급, 해시태그 및 상호 작용을 추적하기 위해 웹 사이트 및 소셜 미디어 계정에서 정보를 수집합니다.

이것은 마케팅 전략이 성공했는지 여부를 판단할 수 있는 방법입니다. 또한 집계된 고객 및 판매 데이터는 향후 마케팅 캠페인을 위한 비즈니스 선택을 하는 데 사용됩니다.

4. 애플리케이션 모니터링: 애플리케이션 기능을 추적하고, 새로운 버그를 찾고, 문제를 해결하기 위해 소프트웨어는 일상적으로 애플리케이션과 네트워크에서 데이터를 수집하고 집계합니다.

5 .빅 데이터: 데이터를 결합하면 전 세계적으로 쉽게 액세스할 수 있는 정보를 분석하고 나중에 사용할 수 있도록 데이터베이스 시스템에 보관하는 것이 더 간단해집니다.

데이터 집계가 중요한 이유는 무엇입니까?

집계는 주로 데이터 분석을 지원하는 데 사용됩니다. 특히 집계 데이터를 분석하면 원시 데이터에 숨겨진 아이디어를 발견하는 프로세스가 간소화됩니다.

이는 집계 데이터보다 원시 데이터를 더 쉽게 분석하고, 보고, 이해할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

몇 가지 수치 또는 KPI(핵심 성과 지표) 만으로 시장 동향을 이해하고 회사 프로세스를 주시하는 데 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

대부분의 잘 알려진 애그리게이터는 다양한 방법으로 데이터를 표시하는 도구도 제공합니다. 결과적으로 결합된 데이터는 비전문가도 탐색하고 사용할 수 있습니다.

1. 향상된 효율성 및 데이터 품질

데이터 수집기의 도움으로 손쉽게 데이터를 수집, 필터링 및 요약할 수 있습니다. 그런 다음 집계된 데이터를 여러 팀 내에서 배포하여 협력을 촉진할 수 있습니다.

이를 통해 수동 작업의 필요성과 통신 오버헤드를 낮춤으로써 시간, 에너지 및 비용을 절약할 수 있습니다.

또한 집계하기 전에 데이터를 정리해야 합니다. 이는 데이터 실수 및 이상을 찾고 수정하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 집계는 데이터의 품질과 신뢰성을 높이는 동시에 가치도 높입니다.

2. 향상된 의사 결정

사용자는 다양한 소스의 데이터를 결합하고 요약하는 집계 덕분에 상황을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 결과적으로 집계 데이터로 선택을 지원할 수 있습니다.

보다 적절한 선택과 비용 절감은 특히 데이터 기반 선택의 두 가지 이점에 불과합니다.

결합된 정보는 의사 결정을 촉진하고 지원합니다. 흥미롭게도 데이터를 이용해 정보를 얻고 전략적 선택을 하는 과정인 데이터 분석의 핵심은 데이터 집계다.

데이터 집계 관련 문제

데이터 집계에는 많은 이점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 이제 가장 중요한 세 가지 어려움을 평가해 봅시다.

1. 다양한 데이터 소스 통합

통계는 일반적으로 다양한 소스에서 수집됩니다. 따라서 입력 데이터의 형식이 상당히 다양할 가능성이 높습니다.

이 경우 데이터는 결합되기 전에 먼저 데이터 수집기에 의해 처리, 정규화 및 변환되어야 합니다.

특히 빅 데이터 또는 매우 복잡한 데이터 세트를 처리할 때 이 작업은 시간이 많이 걸리고 복잡해질 수 있습니다.

이 목적을 위해 정보를 집계하기 전에 정보를 해독하는 것이 좋습니다. 데이터 파싱은 원본 데이터를 보다 유용한 형태로 변환하는 과정입니다.

2. 법률, 규정 및 보호 준수 보장

데이터로 작업할 때 프라이버시를 지속적으로 고려해야 합니다. 이는 집계를 논의할 때 특히 정확합니다.

이에 대한 근거는 그룹 전체를 정확하게 나타내는 시놉시스를 생성하기 위해 개인 식별 정보(PII)를 사용해야 할 수도 있다는 것입니다.

예를 들어, 이것은 공개 설문조사나 선거 결과를 발표할 때 일어나는 일입니다.

결과적으로 데이터 익명화와 데이터 집계가 함께 사용되는 경우가 많습니다. 개인 정보 보호법을 위반하면 소송 및 벌금이 부과될 수 있습니다.

EU 거주자의 개인 정보를 보호하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 무시하면 2천만 달러 이상의 비용이 발생할 수 있습니다.

집계에서 민감한 데이터를 보호하는 것이 중요한 과제라는 사실에도 불구하고 선택의 여지가 거의 없습니다.

3. 좋은 결과 만들기

소스 데이터의 품질은 데이터 집계 절차의 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지에 영향을 미칩니다. 결과적으로 수집한 데이터가 진실하고 포괄적이며 관련성이 있는지 먼저 확인해야 합니다.

당신이 생각하는 것처럼 이것은 간단하지 않습니다. 예를 들어, 선택된 데이터가 연구 중인 모집단의 적절한 샘플인지 확인하는 것을 고려하십시오. 그것은 틀림없이 어려운 작업입니다.

또한 집계 결과가 세분성에 따라 달라진다는 점도 고려하십시오. 익숙하지 않은 분들을 위해 설명하자면 세분성은 정보를 구성하고 요약하는 방법을 나타냅니다.

세부 사항이 너무 높으면 의미가 사라집니다. 세부 사항이 너무 작으면 넓은 그림을 볼 수 없습니다. 따라서 사용할 정확도는 달성하려는 결과에 따라 달라집니다.

목표에 가장 적합한 정밀도를 찾으려면 몇 번의 시도가 필요할 수 있습니다.

4. Bright Data의 도움으로 데이터 집계

이전에 발견한 것처럼 데이터 집계 방법은 다양한 소스에서 데이터를 검색하는 것으로 시작됩니다. 따라서 데이터 집계자는 이미 수집된 데이터에 액세스하거나 즉시 가져올 수 있습니다.

집계 결과는 항상 염두에 두어야 하는 데이터의 정확성에 따라 달라집니다. 결과적으로 데이터 집계는 컴파일에 매우 중요합니다.

고맙게도 Bright Data는 정보 수집의 각 단계에 대한 특정 솔루션을 제공합니다. Bright Data는 특히 전체 웹 스크레이퍼 인터페이스를 제공합니다.

웹 스크래핑과 관련된 모든 어려움을 피하면서 이러한 도구를 사용하여 인터넷에서 더 많은 데이터를 검색할 수 있습니다.

Bright Data의 Web Scraper IDE는 집계 절차의 첫 번째 단계로 정보를 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 Bright Data는 체계적이고 바로 사용할 수 있는 데이터베이스를 제공합니다.

이를 구매하면 모든 데이터 수집 단계를 즉시 우회하여 집계 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다.

그러면 이러한 데이터베이스를 다양한 상황에 실제로 적용할 수 있습니다. 웹 사이트 데이터를 제공하기 위해 대부분의 숙박 브랜드는 여행 데이터 집계에서 Bright Data의 효율성에 의존합니다.

경쟁업체와 가격을 비교하고, 고객이 여행을 찾고 예약하는 방법을 추적하고, 이 집계된 데이터 덕분에 여행 업계의 향후 패턴을 예측할 수 있습니다.

이것은 Bright Data의 기능, 노하우 및 통계가 유용할 수 있는 수많은 영역 중 하나일 뿐입니다.

빠른 링크:

• 마케팅에서 데이터 윤리가 중요한 이유는 무엇입니까?
• 얼마나 많은 데이터 유출
• 마케팅 산업의 원인은 무엇입니까
• Bright Data 요금제

결론: 데이터 집계 2023

데이터 집계를 통해 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 요약 및 보기에서 데이터를 결합하여 통찰력과 패턴을 빠르게 식별할 수 있습니다.

또한 집계된 데이터로 비즈니스 선택을 지원할 수 있습니다. 집계된 결과가 신뢰할 수 있고 데이터 소스의 수준에 의존하는 경우에만 가능합니다.

그렇기 때문에 데이터 수집에 집중해야 하며 Bright Data의 웹 스크래핑 도구와 같은 애플리케이션은 필요한 데이터를 검색하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

그렇지 않으면 Bright Data가 제공해야 하는 많은 최고 수준의 데이터 세트 중 하나를 즉시 구입할 수 있습니다.