Lea este artículo para convertirse en un experto en la agregación de datos. A continuación, verá:
- Agregación de datos: definición
- Cómo funciona un proceso de agregación de datos
- Casos de uso de la agregación de datos
- Por qué es importante la agregación de datos
- Desafíos en la agregación de datos
- Agregación de datos con Bright Data
Agregación de datos: definición
La agregación de datos es el proceso de recopilar datos de una o más fuentes para combinarlos en un formato resumido. En otras palabras, la agregación de datos implica recuperar datos individuales de múltiples fuentes para organizarlos en un formato simplificado, como totales o estadísticas útiles. Aunque los datos se agregan generalmente mediante los operadores de recuento, suma y media, también se pueden agregar datos no numéricos.
La agregación de datos consiste en recopilar datos de diferentes bases de datos, hojas de cálculo o la web y luego resumirlos en un único informe, Conjuntos de datos o vista. Este proceso lo realizan los agregadores de datos. En concreto, una herramienta de agregación acepta datos heterogéneos como entrada. A continuación, los elabora para producir resultados agregados. Por último, ofrece funciones para presentar y explorar los datos agregados resultantes.
La agregación de datos es especialmente útil para el análisis de datos, ya que permite examinar grandes cantidades de datos de un solo vistazo. Esto se debe a que una fila de datos agregados puede resumir cientos, miles o incluso millones de registros de datos individuales.
Veamos ahora cómo se realiza la agregación de datos.
Puntos clave y conclusiones
- Simplifica el análisis de datos complejos: la agregación de datos transforma Conjuntos de datos detallados en formas resumidas, lo que facilita la identificación de tendencias y conocimientos de un vistazo.
- Mejora la toma de decisiones: al proporcionar una visión consolidada de los datos procedentes de múltiples fuentes, la agregación de datos favorece la toma de decisiones informadas con una comprensión global de la información.
- Mejora la eficiencia: la automatización del proceso de agregación de datos reduce el esfuerzo manual y el tiempo dedicado a la recopilación y preparación de datos, lo que se traduce en una mayor eficiencia operativa.
Cómo funciona un proceso de agregación de datos
Normalmente, un proceso de agregación consta de los tres pasos siguientes:
- Recuperación de datos de múltiples fuentes: un agregador de datos recopila datos de varias fuentes, como diferentes bases de datos, hojas de cálculo y archivos HTML.
- Limpieza y preparación de los datos de entrada: los datos recopilados se filtran y preprocesan para eliminar cualquier inconsistencia, error o valor no válido. Este paso garantiza que los datos sean precisos y coherentes antes de ser agregados. A continuación, los datos filtrados se convierten a un formato que facilita la agregación.
- Combinación y organización de datos: los datos procesados se fusionan en un único Conjunto de datos. El paso final consiste en unir, concatenar y resumir los datos en un formato significativo y más fácil de leer. Por lo general, este proceso incluye la creación de vistas simplificadas, el cálculo de estadísticas resumidas o la creación de tablas dinámicas.
Tenga en cuenta que existen varias tecnologías y herramientas de agregación disponibles. Estas le permiten agregar datos de diversas formas, dependiendo del formato de entrada y del resultado deseado. A continuación, los datos agregados se almacenan en un almacén de datos para su análisis o se utilizan para tomar decisiones a nivel empresarial.
Ahora que ya sabe cómo agregar datos, veamos en qué situaciones resulta útil.
Casos de uso de la agregación de datos
Los datos agregados se pueden aplicar con éxito en varios sectores, como por ejemplo:
- Finanzas: las instituciones financieras agregan datos de diversas fuentes para evaluar la solvencia de sus clientes. Por ejemplo, los utilizan para decidir si conceden o no un préstamo. Además, los datos agregados son útiles para estudiar e identificar las tendencias del mercado de valores.
- Sanidad: los centros médicos utilizan datos agregados de historiales médicos, pruebas de salud y resultados de laboratorio para tomar decisiones sobre tratamientos y mejorar la coordinación de la atención sanitaria.
- Marketing: las empresas agregan datos recopilados de sitios web corporativos y plataformas de redes sociales para supervisar menciones, hashtags y participación. Así es como se puede saber si una campaña de marketing ha funcionado. Además, se agregan datos de ventas y clientes para tomar decisiones empresariales sobre futuras campañas de marketing.
- Supervisión de aplicaciones: el software recopila y agrega periódicamente datos de aplicaciones y redes para supervisar el rendimiento de las aplicaciones, descubrir nuevos errores y solucionar problemas.
- Big Data: la agregación de datos facilita el análisis de los datos disponibles a nivel mundial y su almacenamiento en un almacén de datos para su uso futuro.
Por qué es importante la agregación de datos
Veamos las tres ventajas principales que se derivan de la agregación de datos.
El análisis de datos se vuelve más fácil
El objetivo principal de la agregación es facilitar el análisis de datos. En concreto, el análisis de datos agregados facilita la obtención de información que sería difícil de detectar en los datos sin procesar. Esto se debe a que los datos agregados son más fáciles de analizar, leer y comprender que los datos sin procesar.
Con solo unas pocas estadísticas o KPI (indicadores clave de rendimiento), se dispone de todo lo necesario para comprender las tendencias del mercado y supervisar los procesos empresariales. Además, los agregadores más populares ofrecen funciones para presentar los datos de diferentes maneras. Gracias a ello, incluso las personas sin conocimientos técnicos pueden explorar y utilizar los datos agregados.
Mayor eficiencia y calidad de los datos
Los agregadores de datos le permiten recopilar, limpiar y resumir datos automáticamente. A continuación, puede compartir los datos agregados entre diferentes equipos, lo que facilita la colaboración. Esto reduce el trabajo manual y los gastos generales de comunicación, lo que le ahorra tiempo, energía y dinero.
Además, antes de agregar los datos, es necesario limpiarlos. Esto le ayuda a detectar y corregir errores e inconsistencias en sus datos. Por lo tanto, la agregación mejora la calidad y la fiabilidad de los datos, aumentando su valor en consecuencia.
Mejor toma de decisiones
Al recopilar y resumir datos de diferentes fuentes, la agregación permite a los usuarios ver el panorama general. De este modo, puede utilizar los datos agregados para respaldar su decisión. En particular, las decisiones basadas en datos ofrecen varias ventajas, como la posibilidad de tomar decisiones con mayor confianza y reducir costes.
Los datos agregados respaldan la toma de decisiones y la facilitan. No es casualidad que la agregación de datos sea el núcleo de la inteligencia empresarial, que es el proceso de utilizar datos para obtener información y tomar decisiones estratégicas.
Retos de la agregación de datos
La agregación de datos ofrece muchas ventajas, pero también presenta algunos inconvenientes. Veamos ahora los tres retos más importantes.
Integración de diferentes tipos de datos
Los datos que se van a agregar suelen proceder de muchas fuentes. Por lo tanto, es probable que los datos de entrada tengan formatos muy diferentes. En este caso, el agregador de datos tiene que procesar, estandarizar y transformar los datos antes de agregarlos. Esta tarea puede resultar muy compleja y llevar mucho tiempo, especialmente cuando se trata de big data o Conjuntos de datos muy complejos.
Por este motivo, se recomienda analizar los datos antes de agregarlos. En concreto, el parseo consiste en transformar los datos sin procesar en un formato más fácil de usar.
Garantizar el cumplimiento de las normas legales, reglamentarias y de privacidad
Cuando se trata de datos, siempre se debe tener en cuenta la privacidad. Esto es especialmente cierto cuando se trata de la agregación. La razón es que es posible que sea necesario utilizarinformación de identificación personal(PII) para producir un resumen que represente a un grupo en su conjunto. Por ejemplo, esto es lo que ocurre cuando se producen los resultados públicos de unas elecciones o una encuesta.
Por lo tanto, la agregación de datos suele asociarse con la anonimización de datos. El incumplimiento de las normas de privacidad puede dar lugar a problemas legales y multas. Ignorar el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos), la normativa de privacidad para los datos de los ciudadanos de la UE, puede costarle más de 20 millones de dólares. Aunque la protección de los datos sensibles es un reto importante en la agregación, no hay otra opción.
Obtención de resultados de calidad
La fiabilidad de los resultados de un proceso de agregación de datos depende de los datos de origen. Por lo tanto, primero debe asegurarse de que los datos recopilados sean precisos, completos y relevantes. Como puede imaginar, esto no es fácil. Por ejemplo, imagine que debe asegurarse de que los datos elegidos representen una buena muestra de la población objeto de estudio. Sin duda, se trata de una tarea difícil.
Además, hay que tener en cuenta que los resultados de la agregación cambian según la granularidad. Si no está familiarizado con este concepto, la granularidad determina cómo se agruparán y resumirán los datos. Si la granularidad es demasiado alta, se pierde de vista el contexto. Si la granularidad es demasiado baja, no se puede ver el panorama general. Por lo tanto, el nivel de granularidad que se debe utilizar depende de los resultados que se deseen obtener. Encontrar la granularidad adecuada para sus objetivos puede requerir varios intentos.
Agregación de datos con Bright Data
Como hemos aprendido anteriormente, un proceso de agregación de datos comienza con la recuperación de datos de diferentes fuentes. Un agregador de datos puede utilizar datos recopilados previamente o recuperarlos directamente sobre la marcha. Es importante tener en cuenta que los resultados de la agregación dependerán de la calidad de esos datos. Esto significa que la recopilación de datos desempeña un papel fundamental en la agregación.
Afortunadamente, Bright Data ofrece soluciones específicas para todas las diferentes etapas de la recopilación de datos. En concreto, Bright Data ofrece un completo IDE de Scraper web. Con esta herramienta, puede recuperar toneladas de datos de la web evitando todos los retos que plantea el Scraping web. Puede utilizar el IDE de Scraper web de Bright Data para recopilar datos en la primera etapa de un proceso de agregación. Además, Bright Data incluye Conjuntos de datos estructurados y listos para usar. Cómprelos para saltarse directamente todas las etapas de recopilación de datos, lo que facilita mucho el proceso de agregación.
A continuación, puede utilizar estos conjuntos de datos en una gran variedad de escenarios. En concreto, la mayoría de las marcas hoteleras confían en la experiencia de Bright Data en la agregación de datos de viajes para proporcionar sus datos web. Estos datos agregados les ayudan a comparar precios con la competencia, supervisar cómo buscan y planifican sus viajes los clientes y predecir las próximas tendencias del sector turístico. Este es solo uno de los muchos sectores en los que las funciones, la experiencia y los datos de Bright Data pueden marcar la diferencia.
Conclusión
La agregación de datos le permite sacar el máximo partido a sus datos. Al agregar sus datos en informes y vistas, puede descubrir fácilmente tendencias e información valiosa. Además, puede utilizar los datos agregados para respaldar sus decisiones empresariales. Esto solo es posible si los resultados de la agregación son fiables, lo que depende de la calidad de los datos de origen. Por eso es necesario centrarse en la recopilación de datos, y una solución como la herramienta de Scraping web de Bright Data ofrece todo lo necesario para recuperar los datos que necesita. De lo contrario, puede comprar directamente uno de los muchos Conjuntos de datos de alta calidad que ofrece Bright Data.
