您对数据聚合这个术语是第一次接触吗？如果你的答案是肯定的，那么点击通过，了解更多关于数据聚合需要什么，互联网在数据聚合中的作用，以及如何选择数据聚合系统。
企业越来越依赖数据，因为他们在数据上做出关键的商业决策——而且数据越多他们有自己的实践，他们的决策过程变得更好。虽然每天产生的数据量在增加，但越来越难以理解手头的数据。
从数据中获取意义是企业和研究机构一直追求的事情之一，而数据聚合则是对数据进行感知的过程之一。在许多企业和数据分析师中，这个术语仍然是非常新的，因此，我们写了这篇文章来温和地介绍它的含义。
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什么是数据聚合？
数据汇总是以报告格式收集和汇总数据的过程。简单来说，数据汇总需要汇编数据，并以摘要形式列报。数据的来源可以是单一来源，就像网站访问者的人口统计一样，也可以是多个来源。不管源是什么，您都需要知道数据聚合的唯一目的是使数据对决策有意义。汇总数据可以进行统计分析，以获得更好的见解。
数据聚合是一项严格的工作，需要仔细规划和执行，以避免错误的发生。错误的发生会导致整个问题的浪费，也会让你做出错误的决定。一个数据聚合项目所需的时间可以高达每周20小时，这取决于数据的大小——以及其他重要变量。然而，只有当您尝试手动执行时，才会这样做。有一些自动化工具，如（例如Improvado）你可以用它来节省时间。
涉及数据聚合的流程
数据聚合不是一个流程练习。它是由一个小组练习组成的，每个练习都必须一丝不苟地进行，以确保从所考虑的数据中生成高质量的总结。数据聚合所涉及的过程是3–数据抽取、数据处理和数据表示。
- 数据提取
数据聚合的第一步是收集数据。数据可以从许多来源获取。在过去，数据库是数据的主要来源。数据也可以通过调查收集，企业可以查看他们的档案，从中提取有意义的重要数据。
正如今天的情况一样，互联网已经成为一个重要的信息来源。例如，所有受影响国家的新冠病毒大流行数据都可在互联网上查阅。由于很多对数据聚合有用的数据都可以在线获取，web scraping已成为最流行的数据提取方法之一。
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- 数据处理
收集了所需的数据后，下一个过程是数据处理。在处理之前，您必须通过一个称为预处理的过程来获取数据，这是一个确保收集到的数据是正确格式的过程，在它被处理之前没有错误。预处理是为了保证数据的完整性。这包括检查重复数据和丢失/不正确数据，规范化，并确保数据是在所需的格式。之后，数据被处理，然后使用数学过程发现关系和模式。
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- 数据列报
在处理完数据并从数据中获得洞察之后，下一步是数据的表示。这些数据通常以图表、统计格式和推论的汇总格式表示。这个过程的成功取决于处理，因为它只处理简单易懂的演示。
所有的步骤都可以手工完成，但这将是一个很大的工作要做，并有没有错误不会出现。正因为如此，该软件被用于数据聚合，因为它们倾向于排除可避免的错误，节省时间和金钱。
选择数据聚合系统时要考虑的事项
我早些时候指出，自动化数据汇总系统取代了手工数据汇总过程。即使在自动化系统中，其中一些系统也比其他系统更有效率和效力。下面讨论选择数据聚合解决方案时需要考虑的一些问题。
- 灵活性
长期以来，人们一直嘲笑专业化，甚至认为软件是高度专业化的。然而，当涉及到数据聚合解决方案时，您需要做出选择，是选择高度专业化的工具，还是选择那些具有灵活架构、能够适应各种业务环境和需求的工具。如果你在一个环境中工作，这就不需要了。然而，当您需要将它应用到不同的其他用例时，它可以节省成本。
- 成本效益
除了时间之外，金钱承诺的成本也是你必须考虑的另一个方面。只选择其中一种方法而不与其他方法进行比较是不明智的。我们的目标是找到一个将节省你的钱，同时在它最好的工作。不过，你可能会在其他事情上妥协。
- 可扩展性
梳理了包含1000行客户数据的数据集与处理包含超过2000000行的表的需求是不同的。当涉及到数据处理，金额越大，需要的时间和系统资源越多。一般情况下，您需要一个可扩展的工具，可以处理任意数量的数据——无论是大数据还是小数据。
- 性能
我不知道你是怎么想，但我没有很多耐心，当谈到等待我的计算机完成处理。正因为如此，我一直在寻找高性能的软件，它的响应和非常快速的处理和实现。总是寻求高质量和高性能的解决方案，因为它们不仅会使你的工作更快，而且有助于保护你免受挫折。你只要记住它们很贵就行了。
结论
从大量的数据中得出有意义的见解并不是一件容易的事。你不仅需要收集数据并对其进行处理，而且还必须以一种可以理解的格式呈现它们。这个过程被称为数据聚合，它对数据分析人员和决策者非常有用。