Leia este artigo para se tornar um especialista em agregação de dados. Abaixo, você verá:
- Agregação de dados: definição
- Como funciona um processo de agregação de dados
- Casos de uso para agregação de dados
- Por que a agregação de dados é importante
- Desafios na agregação de dados
- Agregação de dados com a Bright Data
Agregação de dados: definição
A agregação de dados é o processo de coletar dados de uma ou mais fontes para combiná-los em um formato resumido. Em outras palavras, a agregação de dados envolve recuperar dados individuais de várias fontes para organizá-los em um formato simplificado, como totais ou estatísticas úteis. Embora os dados sejam geralmente agregados por meio dos operadores de contagem, soma e média, também é possível agregar dados não numéricos.
A agregação de dados consiste em coletar dados de diferentes bancos de dados, planilhas ou da web e, em seguida, resumir em um único relatório, Conjuntos de dados ou visualização. Esse processo é realizado por agregadores de dados. Em detalhes, uma ferramenta de agregação aceita dados heterogêneos como entrada. Em seguida, ela os elabora para produzir resultados agregados. Por fim, ela oferece recursos para apresentar e explorar os dados agregados resultantes.
A agregação de dados é particularmente útil para a análise de dados, pois permite que grandes quantidades de dados sejam examinadas rapidamente. Isso ocorre porque uma linha de dados agregados pode resumir centenas, milhares ou até milhões de registros de dados individuais.
Vamos agora entender como fazer a agregação de dados.
Pontos-chave e conclusões
- Simplifica a análise de dados complexos: a agregação de dados transforma Conjuntos de dados detalhados em formas resumidas, facilitando a identificação de tendências e insights rapidamente.
- Melhora a tomada de decisões: ao fornecer uma visão consolidada dos dados de várias fontes, a agregação de dados apoia a tomada de decisões informadas com uma compreensão abrangente das informações.
- Melhora a eficiência: automatizar o processo de agregação de dados reduz o esforço manual e o tempo gasto na coleta e preparação de dados, levando a uma maior eficiência operacional.
Como funciona um processo de agregação de dados
Normalmente, um processo de agregação consiste nas três etapas a seguir:
- Recuperação de dados de várias fontes: um agregador de dados reúne dados de várias fontes, como diferentes bancos de dados, planilhas e arquivos HTML.
- Limpeza e preparação dos dados de entrada: os dados coletados são filtrados e pré-processados para remover quaisquer inconsistências, erros ou valores inválidos. Esta etapa garante que os dados sejam precisos e consistentes antes de serem agregados. Em seguida, os dados filtrados são convertidos em um formato que facilita a agregação.
- Combinação e organização dos dados: os dados processados são mesclados em um único Conjunto de dados. A etapa final envolve unir, concatenar e resumir os dados em um formato significativo e mais fácil de ler. Geralmente, esse processo inclui a produção de visualizações simplificadas, o cálculo de estatísticas resumidas ou a criação de tabelas dinâmicas.
Lembre-se de que existem várias tecnologias e ferramentas de agregação disponíveis. Elas permitem agregar dados de várias maneiras, dependendo do formato de entrada e do resultado desejado. Em seguida, os dados agregados são armazenados em um data warehouse para análise de dados ou são usados para tomar decisões no nível comercial.
Agora que você sabe como agregar dados, vamos ver em quais cenários isso é útil.
Casos de uso para agregação de dados
Os dados agregados podem ser aplicados com sucesso em vários setores, tais como:
- Finanças: instituições financeiras agregam dados de várias fontes para avaliar a credibilidade de seus clientes. Por exemplo, elas usam esses dados para decidir se concedem ou não um empréstimo. Além disso, os dados agregados são úteis para estudar e identificar tendências do mercado de ações.
- Saúde: as instituições médicas usam dados agregados de registros de saúde, exames médicos e resultados de laboratório para tomar decisões de tratamento e melhorar a coordenação do atendimento.
- Marketing: as empresas agregam dados coletados de sites corporativos e plataformas de mídia social para monitorar menções, hashtags e engajamento. É assim que você pode entender se uma campanha de marketing funcionou. Além disso, os dados de vendas e clientes são agregados para tomar decisões de negócios para as próximas campanhas de marketing.
- Monitoramento de aplicativos: o software coleta e agrega periodicamente dados de aplicativos e redes para monitorar o desempenho dos aplicativos, descobrir novos bugs e solucionar problemas.
- Big Data: a agregação de dados facilita a análise dos dados disponíveis globalmente e seu armazenamento em um data warehouse para uso futuro.
Por que a agregação de dados é importante
Vejamos os três principais benefícios da agregação de dados.
A análise de dados se torna mais fácil
O principal objetivo por trás da agregação é apoiar a análise de dados. Especificamente, a análise de dados agregados facilita a revelação de insights que seriam difíceis de identificar em dados brutos. Isso ocorre porque os dados agregados são mais fáceis de analisar, ler e entender do que os dados brutos.
Com apenas algumas estatísticas ou KPIs (Key Performance Indicators), você tem tudo o que precisa para entender as tendências do mercado e monitorar os processos de negócios. Além disso, os agregadores mais populares oferecem recursos para apresentar os dados de diferentes maneiras. Graças a isso, mesmo quem não tem conhecimentos técnicos pode explorar e usar os dados agregados.
Maior eficiência e qualidade dos dados
Os agregadores de dados permitem coletar, limpar e resumir dados automaticamente. Em seguida, você pode compartilhar os dados agregados entre diferentes equipes, possibilitando a colaboração. Isso reduz o trabalho manual e os custos de comunicação, economizando tempo, energia e dinheiro.
Além disso, antes de agregar os dados, você precisa limpá-los. Isso ajuda a detectar e corrigir erros e inconsistências nos dados. Portanto, a agregação melhora a qualidade e a confiabilidade dos dados, aumentando seu valor de acordo.
Melhor tomada de decisão
Ao coletar e resumir dados de diferentes fontes, a agregação permite que os usuários tenham uma visão geral. Assim, você pode usar dados agregados para apoiar sua decisão. Em particular, as decisões baseadas em dados oferecem vários benefícios, como fazer escolhas mais confiantes e reduzir custos.
Os dados agregados auxiliam na tomada de decisões e a tornam mais fácil. Não por coincidência, a agregação de dados está no centro da inteligência de negócios, que é o processo de usar dados para obter insights e tomar decisões estratégicas.
Desafios na agregação de dados
A agregação de dados traz muitas vantagens, mas também apresenta algumas armadilhas. Vamos agora dar uma olhada nos três desafios mais importantes.
Integração de diferentes tipos de dados
Os dados a serem agregados geralmente vêm de várias fontes. Portanto, é provável que os dados de entrada tenham formatos muito diferentes. Nesse caso, o agregador de dados precisa processar, padronizar e transformar os dados antes de agregá-los. Essa tarefa pode se tornar muito complexa e demorada, especialmente quando se trata de Big Data ou Conjuntos de dados muito complexos.
Por esse motivo, recomenda-se analisar os dados antes de agregá-los. Especificamente, o Parsing consiste em transformar dados brutos em um formato mais fácil de usar.
Garantindo a conformidade legal, regulatória e de privacidade
Ao lidar com dados, você deve sempre levar em consideração a privacidade. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata de agregação. O motivo é que você pode precisar usar PII (Informações de Identificação Pessoal) para produzir um resumo que represente um grupo como um todo. Por exemplo, é o que acontece quando se produzem os resultados públicos de uma eleição ou pesquisa.
Assim, a agregação de dados é frequentemente associada à anonimização de dados. O não cumprimento das regulamentações de privacidade pode levar a problemas legais e multas. Ignorar o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados), a regulamentação de privacidade para os dados dos cidadãos da UE, pode custar mais de US$ 20 milhões. Embora a proteção de dados confidenciais seja um grande desafio na agregação, você não tem escolha.
Produzindo resultados de qualidade
A confiabilidade dos resultados de um processo de agregação de dados depende dos dados de origem. Portanto, você deve primeiro se certificar de que os dados coletados são precisos, completos e relevantes. Como você pode imaginar, isso não é fácil. Por exemplo, imagine garantir que os dados escolhidos representem uma boa amostra da população em estudo. Essa é, sem dúvida, uma tarefa difícil.
Além disso, tenha em mente que os resultados da agregação mudam de acordo com a granularidade. Se você não está familiarizado com esse conceito, a granularidade determina como os dados serão agrupados e resumidos. Se a granularidade for muito alta, você perderá de vista o contexto. Se a granularidade for muito baixa, você não conseguirá ver o panorama geral. Portanto, o nível de granularidade a ser usado depende dos resultados que você deseja alcançar. Encontrar a granularidade certa para seus objetivos pode exigir várias tentativas.
Agregação de dados com a Bright Data
Como aprendemos anteriormente, um processo de agregação de dados começa com a recuperação de dados de diferentes fontes. Um agregador de dados pode usar dados coletados anteriormente ou recuperá-los diretamente em tempo real. É importante ter em mente que os resultados da agregação dependerão da qualidade desses dados. Isso significa que a coleta de dados desempenha um papel fundamental na agregação.
Felizmente, a Bright Data oferece soluções dedicadas para todas as diferentes etapas da coleta de dados. Mais especificamente, a Bright Data oferece um IDE Web Scraper completo. Com essa ferramenta, você pode recuperar uma grande quantidade de dados da web, evitando todos os desafios do Scraping de dados. Você pode usar o IDE Web Scraper da Bright Data para coletar dados na primeira etapa de um processo de agregação. Além disso, a Bright Data vem com Conjuntos de dados estruturados e prontos para uso. Compre-os para pular diretamente todas as etapas de coleta de dados, tornando o processo de agregação muito mais fácil.
Você pode então usar esses conjuntos de dados em uma variedade de cenários. Especificamente, a maioria das marcas de hospitalidade confia na experiência da Bright Data em agregação de dados de viagens para fornecer seus dados da web. Esses dados agregados os ajudam a comparar preços com concorrentes, monitorar como os clientes estão pesquisando e planejando viagens e prever as próximas tendências do setor de viagens. Este é apenas um dos muitos setores em que os recursos, a experiência e os dados da Bright Data podem fazer a diferença.
Conclusão
A agregação de dados permite que você aproveite ao máximo seus dados. Ao agregar seus dados em relatórios e visualizações, você pode descobrir facilmente tendências e insights. Além disso, você pode usar dados agregados para apoiar suas decisões de negócios. Isso só é possível se os resultados da agregação forem confiáveis, o que depende da qualidade dos dados de origem. É por isso que você precisa se concentrar na coleta de dados, e uma solução como a ferramenta de Scraping de dados da Bright Data oferece tudo o que você precisa para recuperar os dados necessários. Caso contrário, você pode comprar diretamente um dos muitos Conjuntos de dados de alta qualidade oferecidos pela Bright Data.
