データ集約はどのように機能しますか？

データ集約は、統計分析を含む目的で、データが収集され、要約形式で表されるプロセスです。これは一種の情報およびデータマイニング手順であり、データを検索、収集、およびレポートベースの要約形式で表示して、特定のビジネス目標またはプロセスを達成したり、人間による分析を行ったりします。

データ集約は、手動または専用ソフトウェアを介して実装できます。 Aggregationの目的は、年齢、職業、収入などの特定の変数に基づいて、特定のチームに関するより多くのデータを取得することです。

このようなチームに関するデータは、ウェブサイトのパーソナライズに使用して、レコードが収集された1つ以上のチームに属する単一のチームにアピールできるコンテンツと広告を選択できます。

例 −音楽CDを販売するサイトは、顧客の年齢に基づいて確立された特定のCDを宣伝し、顧客の年齢層のデータを集約することができます。オンライン分析処理（OLAP）は、トレーダーがオンライン文書化メカニズムを使用してデータを処理するデータ集約の一種です。

データ集約はユーザーベースにすることができます −個人データ集約サービスは、他のWebサイトからのデータセットの単一ポイントをユーザーに提供します。ユーザーは、個人のマスター個人識別番号（PIN）を使用して、金融機関、航空会社、書籍、音楽クラブなどのアカウントへのアクセスを生成します。このタイプのデータ集約は、「画面スクレイピング」と定義されます。

データアグリゲーターでは、データはビジネスの副産物ではなく、ビジネスです。データの購入、変換、スクラブ、クレンジング、標準化、照合、検証、分析、統計的予測、販売が可能です。運用の基盤として、堅実なデータ集約ソリューションが必要になる場合があります。

データ集約ソリューションは次のとおりです-

データ集約プロセスの主要なステップを完全に自動化するため、ITチームは生産性を高め、納期を短縮し、コストを大幅に削減できます。この自動化により、この組織は、この独自のデータサンプリング、データプロジェクション、およびデータアセンブルのコアコンピテンシーをターゲットにして、これらの競合他社との差別化を図ることができます。

あらゆるデータをあらゆる形式であらゆるソースから変換できるため、企業は新しい市場向けの新製品を作成できます。

これは、データ品質の問題を早期に検出するために使用されるため、企業は高品質のマーケティングリサーチ、POS分析、およびその他のデータ製品をより迅速かつ低コストで統合できます。