Data Aggregation 2023 คืออะไร: คู่มือฉบับสมบูรณ์!

การ รวบรวมข้อมูลผ่านแหล่งข้อมูลตั้งแต่หนึ่งแหล่งขึ้นไปและรวมเข้าเป็นเวอร์ชันสรุป เรียกว่า การรวมข้อมูล

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การรวมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการได้รับข้อมูลแต่ละรายการจากแหล่งต่างๆ และจัดระเบียบให้อยู่ในรูปแบบที่ตรงไปตรงมามากขึ้น เช่น ผลรวมหรือเมตริกเชิงปฏิบัติ

คุณสามารถรวมข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขได้ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วข้อมูลจะถูกรวมเข้าด้วยกันโดยใช้ตัวดำเนินการนับ ผลรวม และค่าเฉลี่ย

การรวมข้อมูลคืออะไร?

การรวมข้อมูลคือกระบวนการรวบรวมข้อมูลจาก ฐานข้อมูล สเปรดชีต และเว็บไซต์ ต่างๆ แล้วรวมเป็น รายงานเดียว ชุดข้อมูล หรือมุมมอง ผู้รวบรวมข้อมูลจัดการขั้นตอนนี้

ในรายละเอียดเพิ่มเติม เครื่องมือการรวมจะใช้ข้อมูลที่ต่างกันเป็นอินพุต

หลังจากนั้นจะขยายออกไปเพื่อสร้างผลลัพธ์โดยรวม สุดท้ายนี้มีคุณสมบัติในการนำเสนอและตรวจสอบข้อมูลที่รวบรวมได้

เนื่องจากช่วยให้ตรวจสอบข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย การรวมข้อมูลจึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ทั้งนี้เพื่อให้สามารถบีบอัดข้อมูลแต่ละรายการเป็นพันๆ พันๆ หรืออาจถึงล้านรายการให้เป็นข้อมูลรวมแถวเดียว

ตอนนี้เรามาตรวจสอบการรวมข้อมูลในรายละเอียดเพิ่มเติม

กรณีการใช้งานการรวมข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมไว้สามารถนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึง:

1. การเงิน : ในการพิจารณาความน่าเชื่อถือของลูกค้า องค์กรทางการเงินจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆพวกเขาใช้มันเพื่อตัดสินว่าจะให้เงินกู้หรือไม่

นอกจากนี้ ข้อมูลที่รวบรวมสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ตลาดและระบุตัวตนได้

2. การดูแลสุขภาพ : สถานพยาบาลสร้างทางเลือกในการรักษาและเพิ่มการดูแลที่ประสานกันโดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากบันทึกสุขภาพ การตรวจวินิจฉัย และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ

3. การตลาด : บริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์และบัญชีโซเชียลมีเดียเพื่อติดตามการกล่าวถึง แฮชแท็ก และการโต้ตอบ

นี่เป็นวิธีที่คุณสามารถระบุได้ว่ากลยุทธ์ทางการตลาดประสบความสำเร็จหรือไม่ นอกจากนี้ ข้อมูลลูกค้าและการขายแบบรวมจะถูกใช้เพื่อสร้างทางเลือกทางธุรกิจสำหรับแคมเปญการตลาดในอนาคต

4. การตรวจสอบแอปพลิเคชัน: เพื่อติดตามการทำงานของแอปพลิเคชัน ค้นหาข้อผิดพลาดใหม่ และแก้ไขปัญหา ซอฟต์แวร์จะรวบรวมและรวบรวมข้อมูลจากแอปพลิเคชันและเครือข่ายเป็นประจำ

5 .ข้อมูลขนาดใหญ่: การรวมข้อมูลเข้าด้วยกันทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ทั่วโลกและเก็บไว้ในระบบฐานข้อมูลเพื่อใช้ในภายหลัง

เหตุใดการรวมข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การรวมจะใช้เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์ข้อมูลรวมทำให้กระบวนการเปิดเผยแนวคิดที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบง่ายขึ้น

เพื่อให้ข้อมูลดิบสามารถวิเคราะห์ ดู และเข้าใจได้ง่ายกว่าข้อมูลที่รวบรวมไว้

คุณมีข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการทำความเข้าใจแนวโน้มของตลาดและจับตาดูกระบวนการของบริษัทด้วยตัวเลขหรือ KPI (ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก) เพียงไม่กี่ตัว

ผู้รวบรวมที่รู้จักกันดีส่วนใหญ่ยังมีเครื่องมือสำหรับการนำเสนอข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ เป็นผลให้สามารถสำรวจและใช้ข้อมูลที่รวมกันโดยผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค

1. เพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของข้อมูล

ด้วยความช่วยเหลือของตัวรวบรวมข้อมูล คุณสามารถรวบรวม กรอง และสรุปข้อมูลได้อย่างง่ายดาย จากนั้น คุณสามารถส่งเสริมความร่วมมือโดยการกระจายข้อมูลรวมภายในและระหว่างทีมต่างๆ

ซึ่งช่วยให้คุณประหยัดเวลา พลังงาน และเงินโดยการลดความจำเป็นของการทำงานด้วยตนเองและค่าใช้จ่ายในการติดต่อสื่อสาร

นอกจากนี้ คุณต้องล้างข้อมูลก่อนที่จะรวมข้อมูล ซึ่งจะช่วยในการค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาดและความผิดปกติของข้อมูล ผลที่ได้คือ การรวมข้อมูลจะเพิ่มคุณภาพและความเชื่อถือได้ของข้อมูล ในขณะเดียวกันก็เพิ่มมูลค่าของข้อมูลด้วย

2. ปรับปรุงการตัดสินใจ

ผู้ใช้สามารถดูสถานการณ์ทั้งหมดได้ด้วยการรวมข้อมูล ซึ่งรวมและสรุปข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถสนับสนุนตัวเลือกของคุณด้วยข้อมูลรวม

การเลือกที่เหมาะสมมากขึ้นและการประหยัดค่าใช้จ่ายเป็นเพียงข้อดีสองประการของการเลือกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยเฉพาะ

ข้อมูลที่รวมกันช่วยอำนวยความสะดวกและสนับสนุนการตัดสินใจ สิ่งที่น่าสนใจคือแกนหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นขั้นตอนของการใช้ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลและตัดสินใจเลือกเชิงกลยุทธ์คือการรวมข้อมูล

ปัญหาเกี่ยวกับการรวมข้อมูล

แม้ว่าการรวมข้อมูลจะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อเสียอยู่บ้างเช่นกัน ตอนนี้เรามาประเมินปัญหาที่สำคัญที่สุดสามประการกัน

1. การบูรณาการแหล่งข้อมูลต่างๆ

สถิติมักรวบรวมจากแหล่งต่างๆ ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าข้อมูลที่ป้อนมีรูปแบบค่อนข้างหลากหลาย

ในกรณีนี้ ข้อมูลจะต้องได้รับการประมวลผล ทำให้เป็นมาตรฐาน และแปลงโดยตัวรวมข้อมูลก่อนจึงจะถูกรวมเข้าด้วยกัน

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับ Big Data หรือชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมาก งานนี้อาจใช้เวลานานและซับซ้อนอย่างมาก

ขอแนะนำให้ถอดรหัสข้อมูลก่อนที่จะรวบรวมเพื่อจุดประสงค์นี้ การแยกวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการแปลงข้อมูลต้นฉบับให้อยู่ในรูปแบบที่มีประโยชน์มากขึ้น

2. ดูแลให้มีการปฏิบัติตามกฎหมาย ข้อบังคับ และการคุ้มครอง

ต้องคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวอย่างต่อเนื่องเมื่อทำงานกับข้อมูล สิ่งนี้มีความแม่นยำเป็นพิเศษเมื่อพูดถึงการรวม

เหตุผลเบื้องหลังคือคุณอาจต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคล (PII) เพื่อสร้างบทสรุปที่แสดงถึงกลุ่มโดยรวมอย่างถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเผยแพร่แบบสำรวจสาธารณะหรือผลการเลือกตั้ง

ด้วยเหตุนี้ การทำให้ข้อมูลเป็นนิรนามและการรวมข้อมูลจึงมักถูกใช้ร่วมกัน การฟ้องร้องและค่าปรับอาจเป็นผลมาจากการละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัว

การเพิกเฉยต่อ กฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภค (GDPR) ซึ่งคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคลของผู้พำนักในสหภาพยุโรป อาจทำให้คุณเสียค่าใช้จ่ายมากกว่า 20 ล้านเหรียญสหรัฐ

คุณมีทางเลือกเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในการรวมเป็นความท้าทายที่สำคัญ

3. การสร้างผลลัพธ์ที่ดี

คุณภาพของแหล่งข้อมูลจะส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ของขั้นตอนการรวมข้อมูล ด้วยเหตุนี้ คุณต้องยืนยันก่อนว่าข้อมูลที่คุณรวบรวมนั้นเป็นของแท้ ครอบคลุม และมีความเกี่ยวข้อง

มันไม่ง่ายอย่างที่คุณคิด ตัวอย่างเช่น พิจารณาให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เลือกเป็นตัวอย่างที่เหมาะสมของประชากรที่กำลังศึกษา นั่นเป็นงานที่ยากอย่างไม่ต้องสงสัย

นอกจากนี้ ให้คำนึงด้วยว่าผลการรวมจะแตกต่างกันไปตามความละเอียด สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคย ความละเอียดจะกำหนดวิธีการจัดระเบียบและสรุปข้อมูล

เมื่อรายละเอียดสูงเกินไป ความหมายก็จะหายไป คุณไม่สามารถมองเห็นภาพรวมได้หากรายละเอียดมีขนาดเล็กเกินไป ความแม่นยำในการใช้จึงขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่คุณพยายามบรรลุ

อาจต้องใช้เวลาสักครู่เพื่อค้นหาความแม่นยำที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของคุณมากที่สุด

4. การรวมข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของ Bright Data

ตามที่เราค้นพบก่อนหน้านี้ วิธีการรวบรวมข้อมูลเริ่มต้นด้วยการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ผู้รวบรวมข้อมูลจึงสามารถเข้าถึงข้อมูลที่รวบรวมไว้แล้วหรือรับได้ทันที

การค้นพบของการรวมจะขึ้นอยู่กับความถูกต้องของข้อมูลซึ่งเป็นสิ่งที่ต้องคำนึงถึงเสมอ ด้วยเหตุนี้ การรวบรวมข้อมูลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรวบรวม

โชคดีที่ Bright Data นำเสนอโซลูชันเฉพาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลแต่ละขั้นตอน Bright Data มีอินเทอร์เฟซ Web Scraper เต็มรูปแบบโดยเฉพาะ

คุณสามารถดึงข้อมูลได้มากขึ้นจากอินเทอร์เน็ตโดยใช้เครื่องมือดังกล่าวในขณะที่หลีกหนีความยุ่งยากทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการขูดเว็บ

สามารถใช้ Web Scraper IDE จาก Bright Data เพื่อรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกในขั้นตอนการรวม นอกจากนี้ Bright Data ยังมีฐานข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและพร้อมใช้งานอีกด้วย

การซื้อสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถข้ามขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดได้ทันที ทำให้กระบวนการรวบรวมง่ายขึ้นอย่างมาก

จากนั้น คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลเหล่านี้ในสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างแท้จริง เพื่อให้ข้อมูลเว็บไซต์ของพวกเขา แบรนด์การบริการส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของ Bright Data ในการรวบรวมข้อมูลการเดินทาง

พวกเขาสามารถเปรียบเทียบราคากับคู่แข่ง ติดตามว่าลูกค้ามองหาและจองการเดินทางอย่างไร และคาดการณ์รูปแบบที่จะเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวได้ด้วยข้อมูลที่รวบรวมนี้

นี่เป็นเพียงหนึ่งในหลายๆ ด้านที่ความสามารถ ความรู้ และสถิติของ Bright Data จะเป็นประโยชน์

ลิงค์ด่วน:

• เหตุใดจริยธรรมด้านข้อมูลจึงมีความสำคัญในการตลาด
• จำนวนการละเมิดข้อมูล
• อะไรคือสาเหตุของอุตสาหกรรมการตลาด
• แผนการกำหนดราคาของ Bright Data

สรุป: การรวมข้อมูล 2023

คุณสามารถเพิ่มมูลค่าของข้อมูลได้สูงสุดผ่านการรวมข้อมูล คุณสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบได้อย่างรวดเร็วโดยการรวมข้อมูลของคุณไว้ในบทสรุปและมุมมอง

นอกจากนี้ คุณสามารถสนับสนุนตัวเลือกธุรกิจของคุณด้วยข้อมูลรวม สิ่งนี้จะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อผลลัพธ์ที่รวบรวมไว้นั้นเชื่อถือได้ ซึ่งขึ้นอยู่กับความสามารถของแหล่งข้อมูล

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรมุ่งความสนใจไปที่การรวบรวมข้อมูล และแอปพลิเคชัน เช่น เครื่องมือขูดเว็บของ Bright Data มีเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการดึงข้อมูลที่คุณต้องการ

มิฉะนั้น คุณสามารถซื้อชุดข้อมูลคุณภาพเยี่ยมชุดใดชุดหนึ่งที่ Bright Data มีให้ได้ทันที