Spiegazione del processo di aggregazione dei dati - 2024

L'aggregazione dei dati riunisce i dati provenienti da diverse fonti, li elabora e li rende idonei all'analisi. Dai semplici clic alle transazioni complesse, tutto ciò che accade online si trasforma in dati. Internet produce tonnellate di dati ogni secondo che passa. Secondo Statista, la creazione di dati a livello mondiale dovrebbe crescere di oltre 180 zettabyte.

L'aggregazione dei dati riunisce i dati provenienti da diverse fonti, li elabora e li rende idonei all'analisi. Dai semplici clic alle transazioni complesse, tutto ciò che accade online si trasforma in dati. Internet produce tonnellate di dati ogni secondo che passa. Secondo Statista, la creazione di dati a livello mondiale dovrebbe crescere di oltre 180 zettabyte entro il 2025. 

Finché questi dati abbondanti non vengono lasciati così come sono, non servono a nulla. Con alcune operazioni di valore, come la raccolta e l'elaborazione dei dati, questi dati si qualificano come input preziosi per le intuizioni aziendali. Questo articolo vi guiderà a utilizzare i dati in modo efficace utilizzando le tecniche di aggregazione dei dati.

Indice dei contenuti

• Che cos'è l'aggregazione dei dati?
• Perché utilizzare l'aggregazione dei dati?
• Tipi di aggregazione dei dati
• Intervalli di tempo per l'aggregazione dei dati
• Fasi dell'aggregazione dei dati
• Proxy nell'aggregazione dei dati
• Cose da considerare prima di scegliere un sistema di aggregazione dei dati
• Perché ProxyScrape per l'aggregazione dei dati?
• Domande frequenti
• Conclusione

Che cos'è l'aggregazione dei dati?

L'aggregazione dei dati è il processo di unificazione dei dati provenienti da più fonti. Le fonti possono essere i social media, i database storici, i data warehouse, i dataset, i feed RSS, i servizi web o i file piatti. I dati provenienti da queste fonti non sono solo testo, ma anche immagini, grafici, dati statistici, funzioni complesse, valori binari e segnali IoT. Tutti questi dati sono una risorsa importante per i Data Marketer. Questi ultimi eseguono analisi statistiche sui dati aggregati per ricavarne spunti di business. I marketer estraggono i dati da più fonti ed eseguono il processo di aggregazione dei dati.

Perché utilizzare l'aggregazione dei dati?

L'aggregazione dei dati è un processo chiave che consente agli utenti comuni e agli uomini d'affari di prendere decisioni basate sui risultati dei dati storici. L'aggregazione dei dati può aiutare gli utenti a gestire più tipi di dati. I dati grezzi senza ulteriori elaborazioni non servono a nulla. I dati grezzi devono essere sottoposti a un processo di pulizia per rimuovere i rumori inutili e convertirli in un formato standard. Oltre a raccogliere i dati, i data scientist che utilizzano la tecnica di aggregazione dei dati eseguono tecniche di business intelligence, come l'analisi predittiva, e visualizzano i risultati attraverso un cruscotto di marketing.

Tipi di aggregazione dei dati

L'aggregazione dei dati è il processo di sintesi e condensazione di dati ampiamente raccolti in una forma più semplice, in modo da facilitare agli scienziati dei dati lo sviluppo di informazioni critiche da essi. In base a quando e a cosa avviene l'aggregazione, il servizio di aggregazione viene classificato in due modi:

Aggregazione temporale

L'aggregazione temporale raccoglie più punti di dati di una risorsa per un certo periodo di tempo. Ad esempio: Si consideri di gestire un complesso commerciale, dove si raccolgono i dati di vendita di un complesso commerciale alla fine della giornata. In questo caso, l'aggregazione avviene su una risorsa (il complesso commerciale) a un intervallo regolare (fine giornata).

Aggregazione spaziale

L'aggregazione spaziale raccoglie dati da più gruppi di risorse a intervalli regolari. In questo caso, la raccolta dei dati dipende da più di un fattore. Ad esempio: Si consideri di essere proprietari di un complesso commerciale. Si esegue l'aggregazione spaziale per visualizzare i dati di vendita di tutti i negozi a intervalli regolari. In questo caso, si lavora su più gruppi di risorse, come i singoli negozi di un complesso.

Intervalli di tempo per l'aggregazione dei dati

Esistono alcuni concetti che riguardano la frequenza e le condizioni di aggregazione o raccolta dei dati. 

Periodo di riferimento

Il periodo di riferimento indica il periodo di tempo in cui vengono raccolti i dati. I dati di un particolare dispositivo o circostanza vengono raccolti in un periodo di tempo a scopo di presentazione. Ad esempio, consideriamo un casello che registra i dati dei veicoli che lo attraversano ogni giorno. In questo caso, un giorno è il periodo di riferimento. 

Granularità

La granularità è leggermente diversa dal periodo di riferimento. In questo caso, i dati vengono raccolti in un periodo di tempo per il processo di aggregazione. La granularità aiuta a eseguire operazioni di aggregazione sui dati raccolti. Esempio: Un casello registra i veicoli che passano sulla sua strada. Se i dati vengono raccolti ogni 10 minuti, la granularità è di 10 minuti e l'intervallo di granularità può variare da 1 minuto, 2 minuti, 10 minuti e 1 mese. 

Periodo di scrutinio

Il periodo di polling è un processo esteso di granularità. La granularità è il periodo di tempo in cui vengono raccolti i dati. Mentre il periodo di polling è il tempo impiegato per la creazione dei dati. Supponiamo che il sistema di pedaggio impieghi 10 minuti per generare i dati dei veicoli in transito. Allora 10 minuti è il periodo di sondaggio. Se invece preferiamo raccogliere i dati ogni 5 minuti, la granularità è di 5 minuti. 

Fasi dell'aggregazione dei dati

L'aggregazione dei dati consiste nell'unificare i dati provenienti da più fonti. Anche se sembra semplice, l'aggregazione dei dati comporta più cicli di elaborazione nel giusto ordine di esecuzione.

Collezione

La fase principale dell'aggregazione dei dati è la raccolta dei dati. La fase di raccolta estrae i dati da più fonti. Le fonti non sono necessariamente sempre statiche, ma possono essere anche dinamiche. Il data warehouse e i record di dati storici sono alcune delle fonti di dati statici. Non cambiano. Ma ci possono essere anche fonti dinamiche, come i social media. Le comunicazioni sui social media sono le fonti di dati più interattive, in cui i dati possono continuare a cambiare a ogni minuto che passa.

Esempio: I like, i commenti e le condivisioni dei post sui social media e il traffico su un sito web possono cambiare nel tempo. In questo caso, il processo di aggregazione dei dati deve funzionare con i dati in streaming.

Elaborazione

La raccolta dei dati è la fase principale, quindi gli strumenti di aggregazione dei dati procedono con il processo in questa fase di elaborazione. Questa fase è responsabile della conversione dei dati grezzi in un formato adatto al processo di analisi dei dati. L'elaborazione dei dati comprende diverse operazioni, come la pulizia dei rumori inutili dai dati, l'esecuzione di operazioni logiche o aritmetiche, come MIN, MAX, AND, SUM e altre complesse operazioni di trasferimento dei dati.

Esempio: Un commerciante sta cercando di scoprire la domanda per il suo prodotto attraverso i social media. Pubblica un post sui social media e tiene traccia delle reazioni degli utenti. Da qui può analizzare la domanda del prodotto sul mercato. Inizialmente, i data scientist eseguono operazioni aritmetiche per contare i "mi piace" e i "non mi piace" dei post. Poi si occuperanno di operazioni complesse, come l'analisi dei sentimenti. Questa si concentra sui commenti delle persone e individua i loro sentimenti o le loro opinioni sul prodotto. Inoltre, rilevano che tipo di parole o link accattivanti attirano le persone verso il loro prodotto.

Presentazione

L'ultima fase dell'aggregazione dei dati è la presentazione. Gli aggregatori di dati di solito visualizzano i risultati in un cruscotto di marketing che mostra gli insight aziendali dei tassi di successo e di fallimento. In questa fase di presentazione, gli strumenti di aggregazione dei dati mostrano i fattori che hanno avuto un impatto positivo sul business sotto forma di grafici o tabelle. Il confronto di più metodi di prova ed errore può infine aiutare gli utenti a prevedere un modello di progettazione a partire dalle prove di successo e a costruire un rapporto di business intelligence.

Esempio: I post sui social media non sono solo un modo per fare pubblicità, ma aiutano anche gli analisti dei dati a prevedere il comportamento umano e i suoi interessi. Gli analisti aziendali elaborano un rapporto che evidenzia i metodi o gli approcci che hanno funzionato con i clienti.

Proxy nell'aggregazione dei dati

I server proxy fungono da server intermedi tra i nodi di comunicazione della rete. Il server proxy agisce per conto del cliente e nasconde l'identità del cliente al server e alla rete. Questo anonimato aiuta gli utenti ad accedere a siti geo-bloccati e a prevenire i divieti IP. Queste caratteristiche speciali dei proxy facilitano il processo di aggregazione dei dati automatizzando l'estrazione dei dati ad alta velocità. Il processo di aggregazione dei dati può avvalersi di più proxy da pool di proxy a rotazione. 

Cose da considerare prima di scegliere un sistema di aggregazione dei dati

L'aggregazione manuale dei dati richiede molto tempo e molto impegno. Gli aggregatori di dati manuali possono trovare noioso dover ripetere la fase di raccolta, elaborazione e presentazione per tutti i dati che hanno. Per questo motivo si preferisce un software di aggregazione dati automatizzato o strumenti di aggregazione dati in grado di accelerare il processo di aggregazione. La scelta del giusto sistema di aggregazione dei dati può migliorare la qualità e gli standard del processo. Ecco alcuni dei fattori da considerare prima di scegliere un sistema di aggregazione dati.

Efficienza dei costi - Il costo è il fattore principale su cui concentrarsi. Gli strumenti di aggregazione dei dati che sceglierete non dovranno superare il vostro budget per l'installazione.

Compatibilità - Assicuratevi che l'aggregatore di dati supporti tutti i formati di dati e sia compatibile con tutte le fonti di dati. Il sistema deve essere abbastanza efficiente da gestire diversi formati di dati.

Scalabilità - Le aziende ampliano o riducono la loro scala aziendale in base alle necessità. In questo caso, il sistema di aggregazione dei dati che scelgono dovrebbe adottare le modifiche di scalabilità. 

Perché ProxyScrape per l'aggregazione dei dati?

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• Proxyscrape fornisce proxy efficienti con una grande larghezza di banda. In questo modo, il proxy può lavorare al processo di aggregazione dei dati 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con un tempo di attività del 100%.
• Proxyscrape offre proxy ad alta velocità che funzionano senza restrizioni.
• Offrono proxy di vari Paesi e vari protocolli. Questo li rende un proxy globale in grado di ridurre i divieti IP. 

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Domande frequenti

Domande frequenti:

Conclusione

Gli scienziati dei dati utilizzano questa tecnica di aggregazione dei dati per gestire i record di dati atomici. Se si prevede di raccogliere dati da varie fonti e di convertirli in informazioni preziose, è opportuno utilizzare questa tecnica di aggregazione dei dati. Per semplificare il processo di aggregazione dei dati, si devono considerare fattori come il costo, la compatibilità, la scalabilità e altri fattori per scegliere un software di aggregazione dei dati adatto. Inoltre, la configurazione di un tipo di proxy adatto può migliorare l'efficienza del processo di aggregazione dei dati.