Datenaggregation – Definition, Anwendungsfälle und Herausforderungen

Lesen Sie diesen Artikel, um ein Experte für die Aggregation von Daten zu werden. Im Folgenden finden Sie:

• Datenaggregation: Definition
• Wie ein Datenaggregationsprozess funktioniert
• Anwendungsfälle für die Datenaggregation
• Warum Datenaggregation wichtig ist
• Herausforderungen bei der Datenaggregation
• Datenaggregation mit Bright Data

Datenaggregation: Definition

Datenaggregation ist der Prozess des Sammelns von Daten aus einer oder mehreren Quellen, um sie in einer zusammenfassenden Form zu kombinieren. Mit anderen Worten: Bei der Datenaggregation werden einzelne Daten aus mehreren Quellen abgerufen und in einer vereinfachten Form, z. B. als Summen oder nützliche Statistiken, organisiert. Auch wenn Daten in der Regel durch Zähl-, Summen- und Mittelwertoperatoren aggregiert werden, können Sie auch nicht-numerische Daten aggregieren.

Bei der Datenaggregation werden Daten aus verschiedenen Datenbanken, Tabellenkalkulationen oder dem Internet gesammelt und dann in einem einzigen Bericht, Datensatz oder einer Ansicht zusammengefasst. Dieser Prozess wird von Datenaggregatoren durchgeführt. Im Einzelnen nimmt ein Aggregationstool heterogene Daten als Eingabe entgegen. Anschließend verarbeitet es diese, um aggregierte Ergebnisse zu erstellen. Schließlich bietet es Funktionen zur Darstellung und Untersuchung der resultierenden aggregierten Daten.

Die Aggregation von Daten ist für die Datenanalyse besonders nützlich, da sie es ermöglicht, große Datenmengen auf einen Blick zu untersuchen. Das liegt daran, dass eine Zeile aggregierter Daten Hunderte, Tausende oder sogar Millionen einzelner Datensätze zusammenfassen kann.

Lassen Sie uns nun verstehen, wie Datenaggregation funktioniert.

Wichtige Punkte und Erkenntnisse

• Vereinfacht die Analyse komplexer Daten: Durch die Aggregation von Daten werden detaillierte Datensätze in zusammengefasste Formen umgewandelt, wodurch Trends und Erkenntnisse auf einen Blick leichter zu erkennen sind.
• Verbessert die Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung einer konsolidierten Ansicht von Daten aus mehreren Quellen unterstützt die Datenaggregation eine fundierte Entscheidungsfindung mit einem umfassenden Verständnis der Informationen.
• Verbessert die Effizienz: Die Automatisierung des Datenaggregationsprozesses reduziert den manuellen Aufwand und die Zeit für die Datenerfassung und -aufbereitung, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz führt.

So funktioniert ein Datenaggregationsprozess

In der Regel besteht ein Aggregationsprozess aus den folgenden drei Schritten:

1. Abrufen von Daten aus mehreren Quellen: Ein Datenaggregator sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. verschiedenen Datenbanken, Tabellenkalkulationen und HTML-Dateien.
2. Bereinigung und Aufbereitung der Eingabedaten: Die gesammelten Daten werden gefiltert und vorverarbeitet, um Inkonsistenzen, Fehler oder ungültige Werte zu entfernen. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Daten vor der Aggregation korrekt und konsistent sind. Als Nächstes werden die gefilterten Daten in ein Format konvertiert, das die Aggregation erleichtert.
3. Kombinieren und Organisieren von Daten: Die verarbeiteten Daten werden zu einem einzigen Datensatz zusammengeführt. Der letzte Schritt umfasst das Zusammenführen, Verknüpfen und Zusammenfassen der Daten in eine aussagekräftige und leichter lesbare Form. Im Allgemeinen umfasst dieser Prozess die Erstellung vereinfachter Ansichten, die Berechnung von zusammenfassenden Statistiken oder die Erstellung von Pivot-Tabellen.

Beachten Sie, dass es mehrere Aggregationstechnologien und -tools gibt. Diese ermöglichen es Ihnen, Daten auf verschiedene Weise zu aggregieren, je nach Eingabeformat und gewünschtem Ergebnis. Anschließend werden die aggregierten Daten in einem Data Warehouse für die Datenanalyse gespeichert oder für Entscheidungen auf Unternehmensebene verwendet.

Nachdem Sie nun wissen, wie Daten aggregiert werden, wollen wir uns ansehen, in welchen Szenarien dies nützlich ist.

Anwendungsfälle für die Datenaggregation

Aggregierte Daten können in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt werden, beispielsweise:

• Finanzwesen: Finanzinstitute aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen, um die Kreditwürdigkeit ihrer Kunden zu bewerten. Sie verwenden diese Daten beispielsweise, um zu entscheiden, ob sie einen Kredit gewähren oder nicht. Außerdem sind aggregierte Daten nützlich, um Trends an den Aktienmärkten zu untersuchen und zu identifizieren.
• Gesundheitswesen: Medizinische Einrichtungen verwenden Daten aus Gesundheitsakten, Gesundheitstests und Laborergebnissen, um Behandlungsentscheidungen zu treffen und die Koordinierung der Versorgung zu verbessern.
• Marketing: Unternehmen aggregieren Daten, die sie über ihre Websites und Social-Media-Plattformen sammeln, um Erwähnungen, Hashtags und Interaktionen zu überwachen. Auf diese Weise können sie feststellen, ob eine Marketingkampagne erfolgreich war. Außerdem werden Verkaufs- und Kundendaten aggregiert, um Geschäftsentscheidungen für zukünftige Marketingkampagnen zu treffen.
• Anwendungsüberwachung: Software sammelt und aggregiert regelmäßig Anwendungs- und Netzwerkdaten, um die Anwendungsleistung zu überwachen, neue Fehler zu entdecken und Probleme zu beheben.
• Big Data: Durch die Aggregation von Daten lassen sich die weltweit verfügbaren Daten leichter analysieren und in einem Data Warehouse für die zukünftige Verwendung speichern.

Warum Datenaggregation wichtig ist

Betrachten wir die drei wichtigsten Vorteile, die sich aus der Aggregation von Daten ergeben.

Datenanalyse wird einfacher

Das Hauptziel der Aggregation ist die Unterstützung der Datenanalyse. Insbesondere die Analyse aggregierter Daten erleichtert es, Erkenntnisse zu gewinnen, die in Rohdaten nur schwer zu erkennen wären. Das liegt daran, dass aggregierte Daten leichter zu analysieren, zu lesen und zu verstehen sind als Rohdaten.

Mit nur wenigen Statistiken oder KPIs (Key Performance Indicators) haben Sie alles, was Sie brauchen, um Markttrends zu verstehen und Geschäftsprozesse zu überwachen. Außerdem bieten die meisten gängigen Aggregatoren Funktionen, um Daten auf unterschiedliche Weise darzustellen. Dank dieser Funktionen können auch Nicht-Techniker aggregierte Daten untersuchen und nutzen.

Verbesserte Effizienz und Datenqualität

Mit Datenaggregatoren können Sie Daten automatisch erfassen, bereinigen und zusammenfassen. Anschließend können Sie die aggregierten Daten zwischen verschiedenen Teams austauschen und so die Zusammenarbeit fördern. Dies reduziert den manuellen Aufwand und die Kommunikationskosten und spart Ihnen Zeit, Energie und Geld.

Außerdem müssen Sie die Daten vor der Aggregation bereinigen. So können Sie Fehler und Inkonsistenzen in Ihren Daten erkennen und beheben. Die Aggregation verbessert also die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten und erhöht damit ihren Wert.

Bessere Entscheidungsfindung

Durch das Sammeln und Zusammenfassen von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht die Aggregation den Benutzern einen Überblick über das Gesamtbild. So können Sie aggregierte Daten zur Untermauerung Ihrer Entscheidung nutzen. Insbesondere datengestützte Entscheidungen bieten mehrere Vorteile, wie z. B. sicherere Entscheidungen und Kosteneinsparungen.

Aggregierte Daten unterstützen die Entscheidungsfindung und erleichtern sie. Es ist kein Zufall, dass die Datenaggregation das Herzstück der Business Intelligence bildet, also des Prozesses, bei dem Daten genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Herausforderungen bei der Datenaggregation

Die Aggregation von Daten bringt viele Vorteile mit sich, birgt aber auch einige Fallstricke. Werfen wir nun einen Blick auf die drei wichtigsten Herausforderungen.

Integration verschiedener Datentypen

Die zu aggregierenden Daten stammen in der Regel aus vielen verschiedenen Quellen. Daher ist es wahrscheinlich, dass die Eingabedaten sehr unterschiedliche Formate haben. In diesem Fall muss der Datenaggregator die Daten vor der Aggregation verarbeiten, standardisieren und transformieren. Diese Aufgabe kann sehr komplex und zeitaufwändig sein, insbesondere wenn es sich um Big Data oder sehr komplexe Datensätze handelt.

Aus diesem Grund wird empfohlen, die Daten vor der Aggregation zu parsen. Beim Parsing geht es insbesondere darum, Rohdaten in ein leichter zu verwendendes Format umzuwandeln.

Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher, behördlicher und datenschutzrechtlicher Vorschriften

Beim Umgang mit Daten sollten Sie stets den Datenschutz berücksichtigen. Dies gilt insbesondere für die Aggregation. Der Grund dafür ist, dass Sie möglicherweisepersonenbezogene Daten(PII) verwenden müssen, um eine Zusammenfassung zu erstellen, die eine Gruppe als Ganzes repräsentiert. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn die öffentlichen Ergebnisse einer Wahl oder einer Umfrage erstellt werden.

Daher wird die Datenaggregation oft mit der Anonymisierung von Daten in Verbindung gebracht. Die Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen kann zu rechtlichen Problemen und Geldstrafen führen. Die Nichtbeachtung der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung), der Datenschutzverordnung für die Daten von EU-Bürgern, kann Sie mehr als 20 Millionen Dollar kosten. Auch wenn der Schutz sensibler Daten eine große Herausforderung bei der Aggregation darstellt, haben Sie keine andere Wahl.

Qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen

Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse eines Datenaggregationsprozesses hängt von den Quelldaten ab. Daher müssen Sie zunächst sicherstellen, dass die gesammelten Daten korrekt, vollständig und relevant sind. Wie Sie sich vorstellen können, ist dies nicht einfach. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie müssen sicherstellen, dass die ausgewählten Daten eine gute Stichprobe für die untersuchte Population darstellen. Das ist zweifellos eine schwierige Aufgabe.

Beachten Sie auch, dass sich die Ergebnisse der Aggregation je nach Granularität ändern. Wenn Sie mit diesem Konzept nicht vertraut sind: Die Granularität bestimmt, wie die Daten gruppiert und zusammengefasst werden. Ist die Granularität zu hoch, verlieren Sie den Kontext aus den Augen. Ist die Granularität zu niedrig, können Sie das Gesamtbild nicht erkennen. Der zu verwendende Granularitätsgrad hängt also von den Ergebnissen ab, die Sie erzielen möchten. Es kann mehrere Versuche erfordern, die richtige Granularität für Ihre Ziele zu finden.

Datenaggregation mit Bright Data

Wie wir bereits gelernt haben, beginnt ein Datenaggregationsprozess mit dem Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen. Ein Datenaggregator kann zuvor gesammelte Daten verwenden oder diese direkt im laufenden Betrieb abrufen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse der Aggregation von der Qualität dieser Daten abhängen. Das bedeutet, dass die Datenerfassung eine Schlüsselrolle bei der Aggregation spielt.

Glücklicherweise bietet Bright Data spezielle Lösungen für alle verschiedenen Phasen der Datenerfassung. Im Einzelnen bietet Bright Data eine vollständige Web Scraper IDE. Mit einem solchen Tool können Sie Unmengen von Daten aus dem Web abrufen und dabei alle Herausforderungen des Web-Scrapings vermeiden. Sie können die Web Scraper IDE von Bright Data verwenden, um Daten im ersten Schritt eines Aggregationsprozesses zu erfassen. Außerdem verfügt Bright Data über strukturierte und einsatzbereite Datensätze. Kaufen Sie diese, um alle Schritte der Datenerfassung zu überspringen und den Aggregationsprozess erheblich zu vereinfachen.

Sie können diese Datensätze dann in einer Vielzahl von Szenarien verwenden. Insbesondere verlassen sich die meisten Hotel- und Gastronomiemarken auf die Expertise von Bright Data bei der Aggregation von Reisedaten, um ihre Webdaten bereitzustellen. Diese aggregierten Daten helfen ihnen, Preise mit Wettbewerbern zu vergleichen, zu beobachten, wie Kunden suchen und Reisen planen, und kommende Trends in der Reisebranche vorherzusagen. Dies ist nur eine von vielen Branchen, in denen die Funktionen, das Fachwissen und die Daten von Bright Data einen Unterschied machen können.

Fazit

Durch die Datenaggregation können Sie das Beste aus Ihren Daten herausholen. Indem Sie Ihre Daten in Berichten und Ansichten aggregieren, können Sie Trends und Erkenntnisse leicht erkennen. Außerdem können Sie aggregierte Daten zur Untermauerung Ihrer Geschäftsentscheidungen nutzen. Dies ist nur möglich, wenn die Ergebnisse der Aggregation zuverlässig sind, was von der Qualität der Quelldaten abhängt. Aus diesem Grund müssen Sie sich auf die Datenerfassung konzentrieren, und eine Lösung wie das Web-Scraping-Tool von Bright Data bietet Ihnen alles, was Sie zum Abrufen der benötigten Daten benötigen. Andernfalls können Sie direkt einen der vielen hochwertigen Datensätze kaufen, die Bright Data anbietet.