Data aggregation là gì và mang lại lợi ích như thế nào đối với doanh nghiệp?

Data aggregation là gì?

Data aggregation hay tổng hợp dữ liệu là một quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và biên dịch, định dạng và xử lý thêm dữ liệu ở dạng tóm tắt. Nó được sử dụng để phân tích dữ liệu theo thống kê.

Tổng hợp dữ liệu có thể bao gồm các quy trình như thu thập dữ liệu về một sản phẩm cụ thể dựa trên độ tuổi, nghề nghiệp, vị trí (v.v.), thu thập dữ liệu từ trang web của công ty/đối thủ cạnh tranh để phân tích xu hướng của họ và thu thập hình ảnh và mô tả sản phẩm sẽ được sử dụng trên trang web của công ty .

Sau khi thông tin được thu thập, nó sẽ được chuyển đổi thành tài liệu và báo cáo, sau đó được bán cho các công ty theo cách đơn giản hóa. Có sẵn các phiên bản báo cáo khác nhau và có những báo cáo riêng được chuẩn bị cho từng bộ phận và cá nhân. Những hồ sơ này cũng có thể được yêu cầu theo sở thích của cá nhân.

Tổng hợp dữ liệu cũng liên quan đến chất lượng của dữ liệu được thu thập. Bằng cách này, họ đảm bảo rằng tất cả các phân tích diễn ra trong thời gian thực và chất lượng dữ liệu không bị cản trở trong bất kỳ giai đoạn nào của quy trình tổng hợp.

Ví dụ data aggregation tổng hợp dữ liệu

Để hiểu rõ hơn về tổng hợp dữ liệu là gì và cách thức hoạt động của nó, chúng ta sẽ xem xét một ví dụ.

Các tổ chức thu thập một lượng lớn dữ liệu cho nhu cầu tiếp thị của họ. Thông tin về tương tác của khách hàng, số liệu tiếp thị, điểm tiếp xúc và thông tin chi tiết khác mang lại sự rõ ràng cho các nỗ lực tiếp thị của công ty. Tuy nhiên, những hiểu biết này thường bị sai lệch, trùng lặp và khó hiểu.

Tổng hợp dữ liệu giúp doanh nghiệp làm sạch và tái cấu trúc dữ liệu của họ theo cách thuận tiện và dễ tiếp cận hơn. Với kho dữ liệu chuyên dụng, các nhà phân tích có thể truy cập thông tin cập nhật bất cứ lúc nào và thao tác với nó để khám phá các cơ hội tiếp thị mới. Do đó, các nhà tiếp thị gửi thông điệp nhất quán tới tất cả khách hàng của họ, cá nhân hóa các ưu đãi và điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị.

Hơn nữa, dữ liệu này có thể được sử dụng trên toàn bộ tổ chức. Ví dụ: nhóm bán hàng có thể xác minh khách hàng tiềm năng mới, trong khi quản lý cấp trên có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị và thay đổi ngân sách tiếp thị theo hiệu suất của các bộ phận

Tại sao tổng hợp dữ liệu lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Với mỗi đầu vào và đầu ra được thao tác trong xã hội phát triển về mặt công nghệ của chúng ta, dữ liệu sẽ phát triển, mở rộng và trở nên phức tạp hơn. Dữ liệu là một trong những loại tiền tệ có giá trị nhất trong thời đại của chúng ta, nhưng nó về cơ bản là vô nghĩa nếu không có sự quản lý, phân loại và giải thích.

Việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu chỉ ra các xu hướng và phát hiện quan trọng, đồng thời cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về thông tin có sẵn là điều làm cho dữ liệu trở nên có giá trị. Tổng hợp dữ liệu là một kỹ thuật cho phép các tổ chức đạt được các mục tiêu kinh doanh cụ thể hoặc thực hiện phân tích quy trình/con người ở bất kỳ quy mô thực tế nào bằng cách tìm kiếm, thu thập và trình bày dữ liệu ở định dạng dựa trên báo cáo, tóm tắt.

Các loại data aggregation

Hiện nay chủ yếu có 2 loại tổng hợp dữ liệu:

Tổng hợp dữ liệu thủ công

Trong phương pháp Tổng hợp dữ liệu thủ công, dữ liệu được nhân viên tổng hợp thủ công. Công cụ tổng hợp dữ liệu được sử dụng để xuất dữ liệu từ nhiều nguồn và sau đó tất cả dữ liệu được sắp xếp thông qua một trang tính Excel theo cách thủ công. Nhân viên phải định dạng thủ công tất cả dữ liệu thành một định dạng chung và sau đó họ phải tạo biểu đồ để so sánh hiệu suất của dữ liệu tổng hợp dựa trên các số liệu được xem xét. Tất cả các tác vụ này có thể trở nên rất cồng kềnh và có khả năng xảy ra lỗi cao. Để ngăn chặn những lỗi này, toàn bộ quá trình được tự động hóa.

Tổng hợp dữ liệu tự động

Trong quy trình Tổng hợp dữ liệu tự động, một thiết bị của bên thứ 3, còn được gọi là Phần mềm trung gian, được sử dụng để thu thập dữ liệu tự động từ hoạt động tiếp thị, sản phẩm, SaaS và nhiều nền tảng khác. Khi quy trình được tự động hóa, khu vực quan tâm của dữ liệu sẽ được mở rộng và điều này giải phóng thời gian để tập trung vào các phần khác của quy trình phân tích.

Tổng hợp dữ liệu tự động hoạt động như thế nào?

Phần mềm làm việc với cơ sở hạ tầng dữ liệu của bạn giúp thực hiện quy trình tổng hợp dữ liệu tự động. Giải pháp tổng hợp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và kết hợp nó thành một định dạng duy nhất. Nền tảng thu thập dữ liệu từ Nền tảng quảng cáo, Phần mềm phân tích trang web, Phương tiện truyền thông xã hội và các nguồn khác cho mục đích Tiếp thị.

Sau đó, hệ thống sử dụng các kỹ thuật hài hòa hóa để chuẩn hóa dữ liệu. Chúng hỗ trợ loại bỏ các bản sao khỏi dữ liệu, sắp xếp các chỉ báo riêng biệt với nhau và loại bỏ sự khác biệt về dữ liệu. Các nhà phân tích có được thông tin chi tiết sẵn sàng cho phân tích từ tất cả các hoạt động này, có thể được sử dụng để điều tra thêm.

Ngoài ra, hệ thống tổng hợp dữ liệu giữ dữ liệu trong một kho riêng biệt. Với việc lưu trữ dữ liệu tập trung, việc thu thập thông tin chi tiết sẽ dễ dàng hơn nhiều. Hãy nhớ rằng kho nên được xây dựng để xử lý các tập dữ liệu lớn. Đối với các hoạt động dữ liệu như vậy, cơ sở dữ liệu phân tích là giải pháp thay thế lý tưởng.

Các cấp độ tổng hợp dữ liệu là gì?

Cấp độ tổng hợp dữ liệu là sự phân loại của những người dùng khác nhau, những người biết cách tổng hợp dữ liệu. Nói chung, có 3 cấp độ tổng hợp dữ liệu:

• Mới bắt đầu
• Trung cấp
• Cao cấp

Ở cấp độ Người mới bắt đầu, một người không biết tổng hợp dữ liệu, thay vào đó, anh ta đang sử dụng nhiều nền tảng khác nhau như Google Analytics để đưa ra quyết định sáng suốt về dữ liệu. Nó giống như một sự so sánh được thực hiện trên nhiều kênh bởi một người. Mặc dù đây không phải là phương pháp hay nhất để Tổng hợp dữ liệu, nhưng nó đặt nền tảng cho bất kỳ ai muốn tham gia phân tích.

Ở cấp độ Trung cấp, công ty thiết lập một trang tổng quan sử dụng Bảng tính Excel hoặc Google và một người có thể cập nhật và trực quan hóa dữ liệu. Điều này có thể dễ dàng nếu trang tổng quan đã được tạo nhưng việc tạo trang tổng quan vừa tốn thời gian vừa dễ xảy ra lỗi. Duy trì dữ liệu một trong thời gian thực cũng là một thách thức và vì vậy phương pháp này cũng không hiệu quả lắm.

Ở cấp độ Cao cấp, một kênh tự động được thiết lập thông qua đó phương pháp Tổng hợp dữ liệu tự động được chọn. Bằng cách này, thông tin chi tiết từ dữ liệu được xem liên tục và có thể được phân tích trong vòng vài phút. Phễu này cũng giúp gửi dữ liệu đến các Kho dữ liệu, Bảng tính khác nhau hoặc thậm chí là Công cụ nghiệp vụ thông minh/Công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Các bước liên quan đến thiết lập tổng hợp dữ liệu

Mọi quy trình Tổng hợp dữ liệu đều có một số thành phần chung và một quy trình hoạt động nhờ sự tương tác của các thành phần này với nhau. Nói chung, tất cả các thành phần phải tương tác theo cách mà chúng có thể hiểu được dữ liệu được thu thập để phân tích.

Các thành phần liên quan đến tổng hợp dữ liệu

Chủ yếu có 3 thành phần giúp tổng hợp dữ liệu:

• Dữ liệu thô: Dữ liệu cần được tổng hợp.
• Bộ tổng hợp: Hệ thống tận dụng chức năng tổng hợp để tổng hợp dữ liệu.
• Dữ liệu tổng hợp: Dữ liệu đã được tổng hợp.

Có 3 bước chính liên quan:

• Chuẩn bị dữ liệu thô: Trong bước này, dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn. Đây được gọi là dữ liệu thô. Sau đó, nó được vận chuyển đến một bộ tổng hợp, là một đơn vị tổng hợp. Các trình Tải, Vận chuyển và Trích xuất được thực hiện trên dữ liệu thô để chuyển đổi dữ liệu thành định dạng chung.
• Tổng hợp dữ liệu thô: Trong bước này, dữ liệu đã sẵn sàng để được tổng hợp và chức năng tổng hợp được triển khai trên dữ liệu thô để chuyển đổi dữ liệu thành dữ liệu tổng hợp.
• Xử lý dữ liệu tổng hợp: Trong bước này, dữ liệu tổng hợp được xử lý theo nhiều cách khác nhau. Nó có thể được lưu trữ trong Kho dữ liệu, trên Đám mây, trên Bảng tính (v.v.) hoặc có thể được gửi đến các Công cụ nghiệp vụ thông minh/Công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau để phân tích thêm.

Cách chọn công cụ tổng hợp dữ liệu phù hợp

Điều này sẽ khác nhau giữa các doanh nghiệp, tùy thuộc vào chính xác những gì được đơn vị yêu cầu. Như thường lệ, một công cụ tổng hợp cụ thể sẽ hiếm khi cung cấp cho một tổ chức tất cả các tính năng mà họ yêu cầu. Nhu cầu của một doanh nghiệp chăm sóc sức khỏe sẽ khác với doanh nghiệp thương mại điện tử hoặc thậm chí là nhà hàng. Một số công cụ có thể cực kỳ kỹ thuật trong khi những công cụ khác có thể thân thiện với người dùng hơn. Một số có thể hoạt động với công cụ điện toán đám mây trong khi một số khác thì không. Biết chính xác những gì cần thiết và cách thức công cụ cần được sử dụng trước sẽ cho phép doanh nghiệp, tổ chức đưa ra quyết định đúng đắn. Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá các yêu cầu một cách cẩn thận trước khi đầu tư vào công cụ.

Ví dụ: một viện dưỡng lão nhỏ có thể chỉ cần kết hợp một vài nguồn dữ liệu cho kho dữ liệu của mình, nhưng một bệnh viện lớn hoặc công ty bảo hiểm y tế sẽ cần một công cụ cung cấp các tính năng dự báo cũng như mô hình dự đoán mạnh mẽ.

Bài viết này đã đưa ra những thông tin cơ bản về Data aggregation - Tổng hợp dữ liệu cùng với lợi ích, quy trình của nó. Tổng hợp dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nhiều ngành nghề lĩnh vực hiện nay.