Агрегация данных - определение, примеры использования и проблемы

Агрегация данных: Определение

Агрегация данных - это процесс сбора данных из одного или нескольких источников с целью их объединения в обобщенную форму. Другими словами, агрегирование данных подразумевает получение отдельных данных из нескольких источников для организации их в упрощенную форму, например, в виде итогов или полезных статистических данных. Хотя данные обычно агрегируются с помощью операторов count, sum и mean, можно агрегировать и нечисловые данные.

Агрегация данных - это сбор данных из различных баз данных, электронных таблиц или Интернета с последующим их обобщением в единый отчет, набор данных или представление. Этот процесс выполняется агрегаторами данных. В общем случае агрегатор принимает на вход разнородные данные. Затем он обрабатывает их для получения агрегированных результатов. Наконец, он предлагает функции для представления и изучения полученных агрегированных данных.

Агрегирование данных особенно полезно для анализа данных, поскольку позволяет сразу проанализировать большой объем данных. Это связано с тем, что одна строка агрегированных данных может обобщать сотни, тысячи и даже миллионы отдельных записей данных.

Теперь давайте разберемся, как выполняется агрегирование данных.

Принцип работы процесса агрегирования данных

Как правило, процесс агрегирования состоит из следующих трех этапов:

• Получение данных из нескольких источников: Агрегатор данных собирает данные из нескольких источников, например, из различных баз данных, электронных таблиц и HTML-файлов.
• Очистка и подготовка исходных данных: Собранные данные подвергаются фильтрации и предварительной обработке для устранения несоответствий, ошибок и недопустимых значений. Этот этап обеспечивает точность и согласованность данных перед их агрегированием. Затем отфильтрованные данные преобразуются в формат, облегчающий агрегирование.
• Объединение и систематизация данных: Обработанные данные объединяются в единый набор данных. Последний этап включает в себя объединение, конкатенацию и обобщение данных в осмысленную и удобную для восприятия форму. Как правило, этот процесс включает в себя создание упрощенных представлений, расчет сводной статистики или создание таблиц pivot.

Следует помнить, что существует несколько технологий и инструментов агрегирования. Они позволяют агрегировать данные различными способами, в зависимости от формата ввода и желаемого результата. Затем агрегированные данные хранятся в хранилище данных для анализа или используются для принятия решений на бизнес-уровне.

Теперь, когда вы знаете, как агрегировать данные, давайте посмотрим, в каких сценариях это может пригодиться.

Сценарии использования агрегирования данных

Агрегированные данные могут успешно применяться в нескольких отраслях, таких как:

• Финансы: Финансовые организации агрегируют данные из различных источников для оценки кредитоспособности своих клиентов. Например, они используют их для принятия решения о выдаче или невыдаче кредита. Кроме того, агрегированные данные полезны для изучения и выявления тенденций на фондовом рынке.
• Здравоохранение: Медицинские учреждения используют данные, полученные из медицинских карт, медицинских анализов и результатов лабораторных исследований, для принятия решений о лечении и улучшения координации медицинской помощи.
• Маркетинг: Предприятия агрегируют данные, собранные с веб-сайтов компании и платформ социальных сетей, для отслеживания упоминаний, хэштегов и вовлеченности. Таким образом, можно понять, сработала ли маркетинговая кампания. Кроме того, данные о продажах и клиентах агрегируются для принятия бизнес-решений по предстоящим маркетинговым кампаниям.
• Мониторинг приложений: Программное обеспечение периодически собирает и агрегирует данные о приложениях и сети для мониторинга производительности приложений, обнаружения новых ошибок и устранения неполадок.
• Большие данные: Агрегирование данных облегчает анализ глобальных данных и их хранение в хранилище данных для дальнейшего использования.

Почему агрегация данных важна

Давайте рассмотрим три основных преимущества, которые дает агрегирование данных.

Анализ данных становится проще

Основной целью агрегации является поддержка анализа данных. В частности, при анализе агрегированных данных легче выявить те моменты, которые было бы трудно обнаружить в необработанных данных. Это связано с тем, что агрегированные данные легче анализировать, читать и понимать, чем необработанные.

Всего несколько статистических данных или KPI (Key Performance Indicators) - и у вас есть все необходимое для понимания тенденций рынка и мониторинга бизнес-процессов. Кроме того, большинство популярных агрегаторов предлагают функции представления данных в различных формах. Благодаря этому даже нетехнические специалисты могут изучать и использовать агрегированные данные.

Повышение эффективности и качества данных

Агрегаторы данных позволяют автоматически собирать, очищать и обобщать данные. Затем можно обмениваться агрегированными данными между различными командами, обеспечивая совместную работу. Это сокращает ручной труд и расходы на связь, экономит время, энергию и деньги.

Кроме того, прежде чем агрегировать данные, их необходимо очистить. Это помогает обнаружить и устранить ошибки и несоответствия в данных. Таким образом, агрегирование повышает качество и надежность данных, соответственно, увеличивая их ценность.

Более эффективное принятие решений

Собирая и обобщая данные из различных источников, агрегирование позволяет пользователям увидеть общую картину. Таким образом, вы можете использовать агрегированные данные для обоснования своих решений. В частности, принятие решений на основе данных дает ряд преимуществ, таких как более уверенный выбор и сокращение расходов.

Агрегированные данные поддерживают процесс принятия решений и облегчают его. Не случайно агрегирование данных лежит в основе бизнес-аналитики, которая представляет собой процесс использования данных для получения информации и принятия стратегических решений.

Проблемы, возникающие при агрегации данных

Агрегирование данных дает много преимуществ, но также имеет и ряд "подводных камней". Рассмотрим три наиболее важные проблемы.

Интеграция различных типов данных

Агрегируемые данные обычно поступают из многих источников. Таким образом, есть вероятность, что входные данные имеют совершенно разные форматы. В этом случае агрегатору данных приходится обрабатывать, стандартизировать и преобразовывать данные перед их агрегацией. Эта задача может стать очень сложной и трудоемкой, особенно если речь идет о больших данных или очень сложных наборах данных.

Поэтому перед агрегацией данных рекомендуется их разобрать. В частности, парсинг данных - это преобразование исходных данных в более удобный для использования формат.

Обеспечение соответствия требованиям законодательства, нормативных актов и конфиденциальности

При работе с данными необходимо всегда учитывать их конфиденциальность. Это особенно актуально, когда речь идет об агрегировании данных. Причина в том, что для получения сводных данных, представляющих группу в целом, может потребоваться использование PII (Personal Identifiable Information). Например, это происходит при подготовке публичных результатов выборов или опросов.

Таким образом, агрегирование данных часто ассоциируется с их анонимизацией. Несоблюдение требований законодательства о защите персональных данных может привести к юридическим проблемам и штрафам. Игнорирование GDPR (General Data Protection Regulation), регламентирующего конфиденциальность данных граждан ЕС, может обойтись вам более чем в 200 млн. руб. Несмотря на то что защита конфиденциальных данных является серьезной проблемой при агрегировании, у вас нет реального выбора.

Получение качественных результатов

Надежность результатов процесса агрегации данных зависит от исходных данных. Поэтому прежде всего необходимо убедиться в том, что собранные данные являются точными, полными и актуальными. Как вы понимаете, это не так просто. Например, представьте себе, что выбранные данные представляют собой хорошую выборку для исследуемой совокупности. Это, несомненно, сложная задача.

Кроме того, следует иметь в виду, что результаты агрегирования меняются в зависимости от степени детализации. Если вы не знакомы с этим понятием, то гранулярность определяет, как данные будут сгруппированы и обобщены. Если гранулярность слишком высока, вы теряете из виду контекст. При слишком низкой детализации невозможно увидеть общую картину. Таким образом, уровень детализации зависит от результатов, которых вы хотите достичь. Поиск правильной гранулярности для достижения поставленных целей может занять несколько попыток.

Агрегация данных с использованием ярких данных

Как мы уже выяснили, процесс агрегации данных начинается с получения данных из различных источников. Агрегатор данных может использовать ранее собранные данные или получать их непосредственно "на лету". Важно помнить, что результаты агрегации зависят от качества этих данных. Это означает, что сбор данных играет ключевую роль в агрегации.

Заключение

Агрегация данных позволяет извлечь из них максимальную пользу. Агрегирование данных в отчетах и представлениях позволяет легко выявлять тенденции и понимать суть происходящего. Кроме того, агрегированные данные можно использовать для обоснования своих бизнес-решений. Это возможно только в том случае, если результаты агрегирования достоверны, что зависит от качества исходных данных.