Explicação do processo de agregação de dados - 2024

A agregação de dados reúne os dados de várias fontes, processa-os e os torna elegíveis para análise. De simples cliques a transações complexas, tudo o que acontece on-line se transforma em dados. A Internet produz toneladas de dados a cada segundo. O Statista diz que a criação global de dados deve crescer mais de 180 zettabytes

A agregação de dados reúne os dados de várias fontes, processa-os e os torna elegíveis para análise. De simples cliques a transações complexas, tudo o que acontece on-line se transforma em dados. A Internet produz toneladas de dados a cada segundo. O Statista diz que a criação global de dados deve crescer mais de 180 zettabytes até 2025. 

Até que esses dados abundantes sejam deixados como estão, eles não têm utilidade. Com algumas operações valiosas, como a coleta e o processamento de dados, esses dados se qualificam como insumos valiosos para insights de negócios. Este artigo o orientará a usar os dados de forma eficaz usando técnicas de agregação de dados.

Índice

• O que é agregação de dados?
• Por que usar a agregação de dados?
• Tipos de agregação de dados
• Intervalos de tempo para agregação de dados
• Etapas da agregação de dados
• Proxy em Agregação de dados
• Coisas a considerar antes de escolher um sistema de agregação de dados
• Por que ProxyScrape para agregação de dados?
• Perguntas frequentes
• Conclusão

O que é agregação de dados?

A agregação de dados é o processo de unificação de dados de várias fontes. As fontes podem ser mídias sociais, bancos de dados históricos, data warehouses, conjuntos de dados, feeds RSS, serviços da Web ou arquivos simples. Os dados dessas fontes não são apenas texto, eles também podem ser imagens, gráficos, dados estatísticos, funções complexas, valores binários e sinais de IoT. Todos esses dados são um recurso valioso para os profissionais de marketing de dados. Eles realizam análises estatísticas sobre os dados agregados para obter insights comerciais a partir deles. Os profissionais de marketing extraem dados de várias fontes e realizam o processo de agregação de dados.

Por que usar a agregação de dados?

A agregação de dados é o principal processo que beneficia usuários comuns e pessoas de negócios a tomar decisões com base nos resultados dos dados históricos. A agregação de dados pode ajudar os usuários a lidar com vários tipos de dados. Dados brutos sem processamento adicional não têm utilidade. Os dados brutos devem passar por um processo de limpeza para remover ruídos desnecessários e convertê-los em um formato padrão. Além de apenas coletar dados, os cientistas de dados que usam a técnica de agregação de dados executam técnicas de business intelligence, como análise preditiva, e visualizam os resultados por meio de um painel de marketing.

Tipos de agregação de dados

A agregação de dados é o processo de resumir e condensar dados amplamente coletados em uma forma mais simples, facilitando aos cientistas de dados o desenvolvimento de insights críticos a partir deles. Com base em quando e em que a agregação ocorre, as pessoas categorizam o serviço de agregação de duas maneiras:

Agregação de tempo

A agregação de tempo coleta vários pontos de dados de um recurso durante algum tempo. Por exemplo: Considere que você administra um complexo de compras e coleta dados de vendas em um complexo de compras no final do dia. Aqui, a agregação ocorre em um recurso (o complexo de compras) em um intervalo regular (fim do dia).

Agregação espacial

A agregação espacial coleta dados de vários grupos de recursos em intervalos regulares. Aqui, a coleta de dados depende de mais de um fator. Por exemplo: Considere que você é proprietário de um complexo comercial. Você realiza a agregação espacial para visualizar os dados de vendas de todas as lojas em intervalos regulares. Aqui, eles trabalham em vários grupos de recursos, como lojas individuais de um complexo.

Intervalos de tempo para agregação de dados

Há alguns conceitos que abordam a frequência e as condições em que os dados são agregados ou coletados. 

Período do relatório

O período do relatório indica o período de tempo durante o qual os dados são coletados. Os dados de um determinado dispositivo ou circunstância são coletados durante um período de tempo para fins de apresentação. Por exemplo, vamos considerar uma cabine de pedágio que registra os detalhes dos veículos que passam por ela todos os dias. Aqui, um dia é o período de relatório. 

Granularidade

A granularidade é ligeiramente diferente do período do relatório. Nesse caso, os dados são coletados em um período de tempo para o processo de agregação. A granularidade ajuda a realizar operações de agregação sobre os dados coletados. Exemplo: Uma cabine de pedágio registra os veículos que passam por ela. Se os dados forem coletados a cada 10 minutos, a granularidade será de 10 minutos e o intervalo de granularidade poderá variar de 1 minuto, 2 minutos e 10 minutos a 1 mês. 

Período de votação

O período de sondagem é um processo estendido de granularidade. Como a granularidade é o período de tempo durante o qual os dados são coletados. Enquanto o período de sondagem é o tempo necessário para a criação de dados. Suponha que o sistema de pedágio leve 10 minutos para gerar dados dos veículos que passam por ele. Então, 10 minutos é o período de pesquisa. E se preferirmos coletar dados a cada 5 minutos, a granularidade será de 5 minutos. 

Etapas da agregação de dados

A agregação de dados consiste em unificar dados de várias fontes. Embora pareça simples, a agregação de dados envolve vários ciclos de processamento na ordem correta de execução.

Coleção

A principal etapa da agregação de dados é a coleta de dados. A fase de coleta extrai dados de várias fontes. As fontes não são necessariamente sempre estáticas, elas também podem ser dinâmicas. O data warehouse e os registros de dados históricos são algumas das fontes de dados estáticas. Elas não mudam. Mas também pode haver fontes dinâmicas, como a mídia social. As comunicações de mídia social são as fontes de dados mais interativas, nas quais os dados podem continuar mudando a cada minuto que passa.

Exemplo: As contagens de curtidas, comentários e compartilhamentos de publicações em mídias sociais e o tráfego em um site podem mudar com o tempo. Nesse caso, o processo de agregação de dados deve funcionar com os dados de fluxo contínuo.

Processamento

A coleta de dados é a fase primária, portanto, as ferramentas de agregação de dados prosseguem com o processo nessa fase de processamento. Essa fase é responsável pela conversão dos dados brutos em um formato adequado para o processo de análise de dados. O processamento de dados inclui várias operações, como limpar os ruídos desnecessários dos dados, executar operações lógicas ou aritméticas, como MIN, MAX, AND, SUM e outras operações complexas de transferência de dados.

Exemplo: Um profissional de marketing está tentando descobrir a demanda por seu produto por meio da mídia social. Ele faz uma publicação nas mídias sociais e acompanha as reações dos usuários. A partir disso, ele pode analisar a demanda pelo produto no mercado. Inicialmente, os cientistas de dados realizarão operações aritméticas para contar as curtidas e não curtidas das publicações. Em seguida, eles lidarão com operações complexas, como a análise sentimental. Isso se concentra nos comentários das pessoas e descobre os sentimentos ou opiniões das pessoas sobre o produto. Eles também rastreiam que tipo de palavras ou links chamativos atraem as pessoas para o produto.

Apresentação

A última etapa da agregação de dados é a apresentação. Normalmente, os agregadores de dados visualizam os resultados em um painel de marketing que exibe os insights comerciais de suas taxas de sucesso e fracasso. Nessa fase de apresentação, as ferramentas de agregação de dados exibem os fatores que impactaram positivamente os negócios na forma de gráficos ou tabelas. Essa comparação de vários métodos de tentativa e erro pode finalmente ajudar os usuários a prever um padrão de design a partir de testes bem-sucedidos e criar um relatório de business intelligence.

Exemplo: As publicações nas mídias sociais não são apenas uma forma de publicidade, mas também ajudam os analistas de dados a prever o comportamento humano e seus interesses. Os analistas de negócios elaboram um relatório que destaca os métodos ou abordagens que funcionaram com os clientes.

Proxy em Agregação de dados

Proxy Os servidores atuam como servidores intermediários entre os nós de comunicação na rede. O servidor proxy atua em nome do cliente e oculta a identidade do cliente do servidor e da rede. Esse anonimato ajuda os usuários a acessar sites bloqueados geograficamente e evita proibições de IP. Esses recursos especiais do proxies facilitam o processo de agregação de dados, automatizando a extração de dados com alta velocidade. O processo de agregação de dados pode fazer uso de vários proxies a partir de pools rotativos do proxy . 

Coisas a considerar antes de escolher um sistema de agregação de dados

A agregação manual de dados leva muito tempo e exige muito esforço. Os agregadores de dados manuais podem achar tedioso ter de repetir a fase de coleta, processamento e apresentação para a quantidade de dados que possuem. É por isso que as pessoas preferem softwares de agregação de dados automatizados ou ferramentas de agregação de dados que possam acelerar o processo de agregação. A escolha do sistema de agregação de dados correto pode melhorar a qualidade e os padrões do processo. Aqui estão alguns dos fatores a serem considerados antes de decidir sobre um sistema de agregação de dados.

Eficiência de custo - O custo é o principal fator a ser considerado. As ferramentas de agregação de dados que você escolher não devem exceder seu orçamento para instalação.

Compatibilidade - Certifique-se de que o agregador de dados ofereça suporte a todos os formatos de dados e seja compatível com todas as fontes de dados. O sistema deve ser eficiente o suficiente para lidar com diferentes formatos de dados.

Escalabilidade - Os empresários expandem ou reduzem a escala de seus negócios conforme necessário. Nesse caso, o sistema de agregação de dados escolhido deve adotar as mudanças de escalabilidade. 

Por que ProxyScrape para agregação de dados?

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• Proxyscrape fornece o eficiente proxies com grande largura de banda. Assim, o proxy pode trabalhar no processo de agregação de dados 24 horas por dia, 7 dias por semana, com 100% de tempo de atividade.
• Proxyscrape oferece proxies de alta velocidade que funciona sem restrições.
• Eles oferecem proxies de vários países e vários protocolos. Isso os torna um proxy global que pode reduzir os banimentos de IP. 

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Perguntas frequentes

Perguntas frequentes:

Conclusão

Os cientistas de dados utilizam essa técnica de agregação de dados para lidar com registros de dados atômicos. Se você espera coletar dados de várias fontes e convertê-los em insights valiosos, use essa técnica de agregação de dados. Para simplificar o processo de agregação de dados, considere fatores como custo, compatibilidade, escalabilidade e outros fatores para escolher um software de agregação de dados adequado. Além disso, a configuração de um tipo de proxy adequado pode aumentar a eficiência do processo de agregação de dados.