Processus d'agrégation des données expliqué - 2024

L'agrégation de données permet de rassembler les données provenant de diverses sources, de les traiter et de les rendre aptes à être analysées. Du simple clic à la transaction complexe, tout ce qui se passe en ligne se transforme en données. L'internet produit des tonnes de données à chaque seconde. Selon Statista, la création mondiale de données devrait dépasser les 180 zettaoctets.

L'agrégation de données permet de rassembler les données provenant de diverses sources, de les traiter et de les rendre aptes à être analysées. Du simple clic à la transaction complexe, tout ce qui se passe en ligne se transforme en données. L'internet produit des tonnes de données à chaque seconde. Selon Statista, la création mondiale de données devrait dépasser les 180 zettaoctets d'ici à 2025. 

Tant que ces données abondantes ne sont pas laissées en l'état, elles ne sont d'aucune utilité. Avec certaines opérations utiles, comme la collecte et le traitement des données, ces données peuvent être considérées comme des données précieuses pour la compréhension de l'activité de l'entreprise. Cet article vous guidera dans l'utilisation efficace des données à l'aide des techniques d'agrégation de données.

Table des matières

• Qu'est-ce que l'agrégation de données ?
• Pourquoi utiliser l'agrégation de données ?
• Types d'agrégation de données
• Intervalles de temps pour l'agrégation des données
• Étapes de l'agrégation des données
• Proxy dans l'agrégation de données
• Éléments à prendre en compte avant de choisir un système d'agrégation de données
• Pourquoi ProxyScrape pour l'agrégation de données ?
• Questions fréquemment posées
• Conclusion

Qu'est-ce que l'agrégation de données ?

L'agrégation de données est le processus d'unification de données provenant de sources multiples. Les sources peuvent être des médias sociaux, des bases de données historiques, des entrepôts de données, des ensembles de données, des flux RSS, des services web ou des fichiers plats. Les données provenant de ces sources ne sont pas seulement du texte, elles peuvent aussi être des images, des graphiques, des données statistiques, des fonctions complexes, des valeurs binaires et des signaux IoT. Toutes ces données constituent une ressource intéressante pour les spécialistes du marketing de données. Ils effectuent des analyses statistiques sur les données agrégées pour en tirer des informations commerciales. Les spécialistes du marketing extraient des données de plusieurs sources et effectuent le processus d'agrégation des données.

Pourquoi utiliser l'agrégation de données ?

L'agrégation de données est un processus clé qui permet aux utilisateurs communs et aux professionnels de prendre des décisions basées sur les résultats des données historiques. L'agrégation de données peut aider les utilisateurs à traiter plusieurs types de données. Les données brutes sans traitement ultérieur ne sont d'aucune utilité. Les données brutes doivent faire l'objet d'un processus de nettoyage pour éliminer les bruits inutiles et les convertir dans un format standard. Outre la simple collecte de données, les data scientists qui utilisent la technique d'agrégation de données mettent en œuvre des techniques de veille stratégique, comme l'analyse prédictive, et visualisent les résultats à l'aide d'un tableau de bord marketing.

Types d'agrégation de données

L'agrégation de données est le processus qui consiste à résumer et à condenser des données largement collectées sous une forme plus simple, ce qui permet aux spécialistes des données d'en tirer facilement des informations essentielles. En fonction du moment et de l'objet de l'agrégation, les services d'agrégation sont classés en deux catégories :

Agrégation temporelle

L'agrégation temporelle permet de collecter plusieurs points de données d'une ressource sur une période donnée. En voici un exemple : Supposons que vous exploitiez un complexe commercial, pour lequel vous collectez des données sur les ventes d'un complexe commercial à la fin de la journée. Ici, l'agrégation a lieu sur une ressource (le complexe commercial) à un intervalle régulier (fin de journée).

Agrégation spatiale

L'agrégation spatiale permet de collecter des données auprès de plusieurs groupes de ressources à intervalles réguliers. Dans ce cas, la collecte des données dépend de plusieurs facteurs. Par exemple, vous êtes propriétaire d'un complexe commercial : Vous êtes propriétaire d'un complexe commercial. Vous effectuez une agrégation spatiale pour visualiser les données de vente de tous les magasins à intervalles réguliers. Ici, ils travaillent sur plusieurs groupes de ressources comme les magasins individuels d'un complexe.

Intervalles de temps pour l'agrégation des données

Il existe quelques concepts qui traitent de la fréquence et des conditions dans lesquelles les données sont agrégées ou collectées. 

Période de référence

La période de référence désigne la période au cours de laquelle les données sont collectées. Les données d'un dispositif ou d'une circonstance particulière sont collectées sur une période donnée à des fins de présentation. Prenons l'exemple d'un poste de péage qui enregistre les détails des véhicules qui le traversent chaque jour. Dans ce cas, la période de référence est d'un jour. 

Granularité

La granularité est légèrement différente de la période de déclaration. Dans ce cas, les données sont collectées sur une période donnée pour le processus d'agrégation. La granularité permet d'effectuer des opérations d'agrégation sur les données collectées. Exemple : Un poste de péage enregistre les véhicules qui passent devant lui. Si les données sont collectées toutes les 10 minutes, la granularité est de 10 minutes et la plage de granularité peut varier de 1 minute, 2 minutes et 10 minutes à 1 mois. 

Période de vote

La période de sondage est un processus étendu de granularité. La granularité est la période de temps au cours de laquelle les données sont collectées. La période de sondage est le temps nécessaire à la création des données. Supposons que le système de péage prenne 10 minutes pour générer des données sur les véhicules qui passent. Ces 10 minutes constituent donc la période d'interrogation. Si nous préférons collecter des données toutes les 5 minutes, la granularité est de 5 minutes. 

Étapes de l'agrégation des données

L'agrégation de données consiste à unifier des données provenant de sources multiples. Bien qu'elle paraisse simple, l'agrégation de données implique plusieurs cycles de traitement dans l'ordre d'exécution approprié.

Collection

La première étape de l'agrégation des données est la collecte des données. La phase de collecte permet d'extraire des données de plusieurs sources. Les sources ne sont pas nécessairement toujours statiques, elles peuvent également être dynamiques. L'entrepôt de données et les enregistrements de données historiques sont quelques-unes des sources de données statiques. Elles ne changent pas. Mais il peut aussi y avoir des sources dynamiques, comme les médias sociaux. Les communications dans les médias sociaux sont les sources de données les plus interactives, où les données peuvent changer à chaque minute.

Exemple: Les mentions "J'aime", les commentaires et le nombre de partages des publications sur les médias sociaux, ainsi que le trafic sur un site web, peuvent changer avec le temps. Dans ce cas, le processus d'agrégation des données doit fonctionner avec les données en continu.

Traitement

La collecte des données étant la phase primaire, les outils d'agrégation de données poursuivent le processus dans cette phase de traitement. Cette phase est chargée de convertir les données brutes dans un format adapté au processus d'analyse des données. Le traitement des données comprend de multiples opérations, comme le nettoyage des bruits inutiles des données, l'exécution d'opérations logiques ou arithmétiques, comme MIN, MAX, AND, SUM, et d'autres opérations complexes de transfert de données.

Exemple: Un spécialiste du marketing commercial tente de déterminer la demande pour son produit par le biais des médias sociaux. Il publie un message sur les médias sociaux et suit les réactions de ses utilisateurs. À partir de là, il peut analyser la demande pour son produit sur le marché. Dans un premier temps, les scientifiques des données effectueront des opérations arithmétiques pour compter les mentions "j'aime" et "je n'aime pas" des messages. Ensuite, ils se chargeront des opérations complexes, comme l'analyse sentimentale. Celle-ci se concentre sur les commentaires des internautes et permet de connaître leurs sentiments ou leurs opinions sur le produit. Ils repèrent également les mots ou les liens accrocheurs qui attirent les internautes vers leur produit.

Présentation

La dernière étape de l'agrégation des données est la présentation. Les agrégateurs de données visualisent généralement les résultats sous la forme d'un tableau de bord marketing qui présente les informations commerciales sur les taux de réussite et d'échec. Dans cette phase de présentation, les outils d'agrégation de données affichent les facteurs qui ont eu un impact positif sur l'entreprise sous forme de graphiques ou de tableaux. Cette comparaison de plusieurs méthodes d'essai et d'erreur peut finalement aider les utilisateurs à prédire un modèle de conception à partir d'essais réussis et à élaborer un rapport d'intelligence économique.

Exemple: Les messages sur les médias sociaux ne sont pas seulement un moyen de faire de la publicité, ils aident aussi les analystes de données à prévoir le comportement humain et ses intérêts. Les analystes commerciaux rédigent un rapport qui met en évidence les méthodes ou les approches qui ont fonctionné auprès des clients.

Proxy dans l'agrégation de données

Les serveurs mandataires agissent comme des serveurs intermédiaires entre les nœuds de communication du réseau. Le serveur proxy agit au nom du client et cache son identité au serveur et au réseau. Cet anonymat permet aux utilisateurs d'accéder à des sites géo-bloqués et d'éviter les interdictions d'IP. Ces caractéristiques particulières du site proxys facilitent le processus d'agrégation des données en automatisant l'extraction des données à grande vitesse. Le processus d'agrégation des données peut utiliser plusieurs proxys à partir de pools de proxy rotatifs. 

Éléments à prendre en compte avant de choisir un système d'agrégation de données

L'agrégation manuelle des données prend beaucoup de temps et demande beaucoup d'efforts. Les agrégateurs de données manuels peuvent trouver fastidieux de devoir répéter la phase de collecte, de traitement et de présentation pour autant de données qu'ils possèdent. C'est pourquoi les gens préfèrent les logiciels d'agrégation de données automatisés ou les outils d'agrégation de données qui peuvent accélérer le processus d'agrégation. Le choix du bon système d'agrégation de données peut améliorer la qualité et les normes du processus. Voici quelques-uns des facteurs à prendre en compte avant d'opter pour un système d'agrégation de données.

Rentabilité - Le coût est le principal facteur à prendre en compte. Les outils d'agrégation de données que vous choisissez ne doivent pas dépasser votre budget d'installation.

Compatibilité - Assurez-vous que l'agrégateur de données prend en charge tous les formats de données et est compatible avec toutes les sources de données. Le système doit être suffisamment efficace pour gérer différents formats de données.

Évolutivité - Les entreprises étendent ou réduisent la taille de leurs activités en fonction des besoins. Dans ce cas, le système d'agrégation de données qu'ils choisissent doit s'adapter aux changements d'échelle. 

Pourquoi ProxyScrape pour l'agrégation de données ?

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• Ils proposent proxys pour différents pays et différents protocoles. Cela en fait un proxy global qui peut réduire les interdictions d'IP. 

Articles connexes

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Data Mining - Ce qu'il faut savoir

Les défis de la collecte de données

Questions fréquemment posées

FAQs :

Conclusion

Les scientifiques des données utilisent cette technique d'agrégation des données pour traiter les enregistrements de données atomiques. Si vous envisagez de collecter des données à partir de différentes sources et de les convertir en informations utiles, utilisez cette technique d'agrégation de données. Pour simplifier le processus d'agrégation de données, tenez compte de facteurs tels que le coût, la compatibilité, l'évolutivité et d'autres facteurs pour choisir un logiciel d'agrégation de données approprié. En outre, la configuration d'un type de proxy approprié peut améliorer l'efficacité du processus d'agrégation des données.