Datenaggregationsprozess erklärt - 2024

Bei der Datenaggregation werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt, verarbeitet und für die Analyse geeignet gemacht. Von einfachen Klicks bis hin zu komplexen Transaktionen - alles, was online geschieht, wird zu Daten. Das Internet produziert im Sekundentakt Tonnen von Daten. Laut Statista wird das weltweite Datenaufkommen voraussichtlich auf mehr als 180 Zettabyte anwachsen.

Bei der Datenaggregation werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt, verarbeitet und für die Analyse geeignet gemacht. Von einfachen Klicks bis hin zu komplexen Transaktionen - alles, was online geschieht, wird zu Daten. Das Internet produziert im Sekundentakt Tonnen von Daten. Laut Statista wird das weltweite Datenaufkommen bis 2025 voraussichtlich auf mehr als 180 Zettabyte anwachsen. 

Solange diese reichlich vorhandenen Daten nicht so belassen werden, wie sie sind, haben sie keinen Nutzen. Mit einigen wertvollen Operationen, wie der Datenerfassung und -verarbeitung, können diese Daten als wertvoller Input für Geschäftseinblicke dienen. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie die Daten mithilfe von Datenaggregationstechniken effektiv nutzen können.

Inhaltsübersicht

• Was ist Datenaggregation?
• Warum die Datenaggregation?
• Arten der Datenaggregation
• Zeitintervalle für die Datenaggregation
• Schritte der Datenaggregation
• Proxy in der Datenaggregation
• Dinge, die vor der Wahl eines Datenaggregations-Systems zu beachten sind
• Warum ProxyScrape für die Datenaggregation?
• Häufig gestellte Fragen
• Schlussfolgerung

Was ist Datenaggregation?

Unter Datenaggregation versteht man die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen. Bei den Quellen kann es sich um soziale Medien, historische Datenbanken, Data Warehouses, Datensätze, RSS-Feeds, Webdienste oder flache Dateien handeln. Bei den Daten aus diesen Quellen kann es sich nicht nur um Text handeln, sondern auch um Bilder, Grafiken, statistische Daten, komplexe Funktionen, Binärwerte und IoT-Signale. All diese Daten sind eine wertvolle Ressource für Datenvermarkter. Sie führen statistische Analysen an den aggregierten Daten durch, um daraus geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Vermarkter extrahieren Daten aus verschiedenen Quellen und führen den Datenaggregationsprozess durch.

Warum die Datenaggregation?

Die Datenaggregation ist der Schlüsselprozess, der es den Benutzern und Geschäftsleuten ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse historischer Daten zu treffen. Die Datenaggregation kann den Benutzern helfen, mehrere Arten von Daten zu verarbeiten. Rohdaten, die nicht weiterverarbeitet werden, sind nicht von Nutzen. Rohdaten sollten einem Bereinigungsprozess unterzogen werden, um unnötiges Rauschen zu entfernen und sie in ein Standardformat zu konvertieren. Die Datenwissenschaftler, die die Technik der Datenaggregation anwenden, sammeln nicht nur Daten, sondern führen auch Business-Intelligence-Techniken durch, wie z. B. prädiktive Analysen, und visualisieren die Ergebnisse in einem Marketing-Dashboard.

Arten der Datenaggregation

Datenaggregation ist der Prozess der Zusammenfassung und Verdichtung umfangreicher Daten in eine einfachere Form, die es Datenwissenschaftlern erleichtert, daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Je nachdem, wann und worauf die Aggregation erfolgt, wird der Aggregationsdienst auf zwei Arten kategorisiert:

Zeitliche Aggregation

Bei der Zeitaggregation werden mehrere Datenpunkte einer Ressource über einen bestimmten Zeitraum gesammelt. Ein Beispiel: Nehmen wir an, Sie betreiben ein Einkaufszentrum, in dem Sie am Ende des Tages die Verkaufsdaten eines Einkaufszentrums erfassen. In diesem Fall erfolgt die Aggregation für eine Ressource (den Einkaufskomplex) in einem regelmäßigen Intervall (am Ende des Tages).

Räumliche Aggregation

Bei der räumlichen Aggregation werden Daten von mehreren Ressourcengruppen in regelmäßigen Abständen erfasst. Hier hängt die Datenerfassung von mehr als einem Faktor ab. Ein Beispiel: Nehmen wir an, Sie besitzen einen Einkaufskomplex. Sie führen eine räumliche Aggregation durch, um die Verkaufsdaten aller Geschäfte in regelmäßigen Abständen einzusehen. Hier arbeiten sie mit mehreren Ressourcengruppen wie einzelnen Geschäften eines Komplexes.

Zeitintervalle für die Datenaggregation

Es gibt einige Konzepte, die sich damit befassen, wie oft und unter welchen Bedingungen die Daten aggregiert oder gesammelt werden. 

Berichtszeitraum

Berichtszeitraum bezeichnet den Zeitraum, in dem die Daten erfasst werden. Die Daten eines bestimmten Geräts oder Sachverhalts werden über einen bestimmten Zeitraum zu Präsentationszwecken gesammelt. Nehmen wir zum Beispiel eine Mautstelle, die jeden Tag die Daten der Fahrzeuge aufzeichnet, die ihren Weg kreuzen. Hier ist ein Tag der Berichtszeitraum. 

Granularität

Die Granularität unterscheidet sich geringfügig von der des Berichtszeitraums. In diesem Fall werden die Daten über einen bestimmten Zeitraum für den Aggregationsprozess gesammelt. Die Granularität hilft bei der Durchführung von Aggregationsoperationen über die gesammelten Daten. Beispiel: Eine Mautstelle zeichnet die Fahrzeuge auf, die ihren Weg passieren. Wenn die Daten alle 10 Minuten erfasst werden, beträgt die Granularität 10 Minuten, und der Granularitätsbereich kann zwischen 1 Minute, 2 Minuten, 10 Minuten und 1 Monat variieren. 

Abfragezeitraum

Der Abfragezeitraum ist ein erweiterter Prozess der Granularität. Die Granularität ist der Zeitraum, in dem die Daten erfasst werden. Der Abfragezeitraum hingegen ist die Zeit, die für die Datenerstellung benötigt wird. Angenommen, das Mautsystem benötigt 10 Minuten, um Daten über die vorbeifahrenden Fahrzeuge zu erzeugen. Dann sind 10 Minuten der Abfragezeitraum. Wenn wir es vorziehen, alle 5 Minuten Daten zu sammeln, beträgt die Granularität 5 Minuten. 

Schritte der Datenaggregation

Bei der Datenaggregation geht es um die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen. Auch wenn es einfach klingt, erfordert die Datenaggregation mehrere Verarbeitungszyklen in der richtigen Reihenfolge der Ausführung.

Sammlung

Der erste Schritt der Datenaggregation ist die Datenerfassung. In der Erfassungsphase werden Daten aus mehreren Quellen extrahiert. Die Quellen sind nicht unbedingt immer statisch, sie können auch dynamisch sein. Das Data Warehouse und historische Datensätze sind einige der statischen Datenquellen. Sie ändern sich nicht. Es kann aber auch dynamische Quellen geben, wie soziale Medien. Die Kommunikation in den sozialen Medien ist die interaktivste Datenquelle, in der sich die Daten mit jeder Minute ändern können.

Beispiel: Die Anzahl der Likes, Kommentare und Freigaben von Beiträgen in sozialen Medien und der Verkehr auf einer Website können sich mit der Zeit ändern. In diesem Fall sollte der Datenaggregationsprozess mit den Streaming-Daten arbeiten.

Verarbeitung

Das Sammeln von Daten ist die primäre Phase, so dass Datenaggregationswerkzeuge in dieser Verarbeitungsphase mit dem Prozess fortfahren. In dieser Phase werden die Rohdaten in ein Format umgewandelt, das für die Datenanalyse geeignet ist. Die Datenverarbeitung umfasst mehrere Operationen, wie z. B. die Bereinigung der Daten von unnötigem Rauschen, die Durchführung logischer oder arithmetischer Operationen, wie MIN, MAX, AND, SUM und andere komplexe Datenübertragungsoperationen.

Beispiel: Ein Vermarkter eines Unternehmens versucht, die Nachfrage nach seinem Produkt über die sozialen Medien herauszufinden. Er veröffentlicht einen Beitrag in den sozialen Medien und verfolgt die Reaktionen seiner Nutzer. Auf dieser Grundlage kann er die Nachfrage nach dem Produkt auf dem Markt analysieren. Zu Beginn führen Datenwissenschaftler arithmetische Operationen durch, um die Likes und Dislikes der Beiträge zu zählen. Dann führen sie komplexe Operationen durch, wie die Gefühlsanalyse. Diese konzentriert sich auf die Kommentare der Menschen und ermittelt deren Gefühle oder Meinungen zum Produkt. Sie verfolgen auch, welche Art von einprägsamen Worten oder Links die Leute zu ihrem Produkt locken.

Präsentation

Der letzte Schritt der Datenaggregation ist die Präsentation. Datenaggregatoren visualisieren die Ergebnisse in der Regel in einem Marketing-Dashboard, das die Geschäftseinblicke in ihre Erfolgs- und Misserfolgsraten anzeigt. In dieser Präsentationsphase zeigen die Datenaggregations-Tools die Faktoren, die sich positiv auf das Geschäft auswirken, in Form von Diagrammen oder Tabellen an. Dieser Vergleich mehrerer Versuch-und-Irrtum-Methoden kann den Anwendern schließlich dabei helfen, ein Designmuster aus erfolgreichen Versuchen vorherzusagen und einen Business Intelligence-Bericht zu erstellen.

Beispiel: Beiträge in den sozialen Medien sind nicht nur ein Mittel der Werbung, sondern helfen Datenanalysten auch bei der Vorhersage menschlichen Verhaltens und ihrer Interessen. Die Unternehmensanalysten erstellen einen Bericht, in dem die Methoden oder Ansätze hervorgehoben werden, die bei den Kunden erfolgreich waren.

Proxy in der Datenaggregation

Proxyserver fungieren als Zwischenserver zwischen den Kommunikationsknoten im Netz. Der Proxy-Server handelt im Namen des Kunden und verbirgt die Identität des Kunden vor dem Server und dem Netz. Diese Anonymität hilft den Benutzern, auf geoblockierte Websites zuzugreifen, und verhindert IP-Sperren. Diese besonderen Merkmale der Proxys erleichtern den Datenaggregationsprozess, indem sie die Datenextraktion mit hoher Geschwindigkeit automatisieren. Der Datenaggregationsprozess kann mehrere Proxys aus rotierenden Proxy-Pools nutzen. 

Dinge, die vor der Wahl eines Datenaggregations-Systems zu beachten sind

Die manuelle Datenaggregation nimmt viel Zeit in Anspruch und erfordert einen hohen Arbeitsaufwand. Manuelle Datenaggregatoren können es als mühsam empfinden, die Erfassungs-, Verarbeitungs- und Präsentationsphase für so viele Daten, wie sie haben, zu wiederholen. Aus diesem Grund bevorzugt man automatisierte Datenaggregations-Software oder Datenaggregations-Tools, die den Aggregationsprozess beschleunigen können. Die Wahl des richtigen Datenaggregations-Systems kann die Qualität und die Standards des Prozesses verbessern. Im Folgenden finden Sie einige der Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich für ein Datenaggregations-System entscheiden.

Kosteneffizienz - Die Kosten sind der wichtigste Faktor, auf den Sie achten sollten. Die von Ihnen gewählten Datenaggregations-Tools sollten Ihr Budget für die Installation nicht überschreiten.

Kompatibilität - Stellen Sie sicher, dass der Datenaggregator alle Datenformate unterstützt und mit allen Datenquellen kompatibel ist. Das System sollte effizient genug sein, um verschiedene Datenformate zu verarbeiten.

Skalierbarkeit - Geschäftsleute erweitern oder verkleinern ihren Geschäftsumfang je nach Bedarf. In diesem Fall sollte das von ihnen gewählte Datenaggregations-System die Änderungen der Skalierbarkeit berücksichtigen. 

Warum ProxyScrape für die Datenaggregation?

• Proxyscrape bietet 7 Millionen Proxys für Privathaushalte, die den Prozess der Datenaggregation vereinfachen können. Informieren Sie sich über die attraktiven Preise und Dienstleistungen, die wir anbieten. 
• Proxyscrape stellt effiziente Proxys mit großer Bandbreite zur Verfügung. So kann der Proxy am Datenaggregationsprozess 24/7 mit 100% Betriebszeit arbeiten.
• Proxyscrape bietet Hochgeschwindigkeits-Proxys, die ohne Einschränkungen funktionieren.
• Sie bieten Proxys für verschiedene Länder und verschiedene Protokolle an. Dies macht sie zu einem globalen Proxy, der IP-Sperren reduzieren kann. 

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Häufig gestellte Fragen

FAQs:

Schlussfolgerung

Datenwissenschaftler nutzen diese Datenaggregationsmethode, um atomare Datensätze zu verarbeiten. Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und in wertvolle Erkenntnisse umwandeln möchten, sollten Sie diese Datenaggregationsmethode nutzen. Um den Datenaggregationsprozess zu vereinfachen, sollten Sie bei der Auswahl einer geeigneten Datenaggregations-Software Faktoren wie Kosten, Kompatibilität, Skalierbarkeit und andere Faktoren berücksichtigen. Auch die Konfiguration eines geeigneten Proxy-Typs kann die Effizienz des Datenaggregationsprozesses verbessern.