For effektiv dataaggregering skal du klart forstå dine mål, kortsigtet såvel som langsigtet. Lad os sige, at du i dag er interesseret i at indsamle og analysere kundedata om deres interesser, præferencer og sådan, men i fremtiden skal dit fokus muligvis skifte til at opbygge langvarige kunderelationer gennem at skabe tillid og skabe givende kundeoplevelser.
Ydermere kan dine data være i struktureret eller ustruktureret form. Når det er sagt, skal du sigte mod at forbedre kundeoplevelsen og lære mere om virksomhedens produktfremstillingsprocesser for at forbedre produktkvaliteten. Under alle omstændigheder er det meget muligt, at dine nuværende og fremtidige mål vil påvirke dine dataaggregeringskrav.
Din dataaggregeringsstrategi skal indeholde disse pointer. Du har muligvis ikke brug for data om kundekøbsmønster i dag. Der kan dog opstå behov for andre input fra nye kilder i fremtiden.
De fleste industrier, især finans og sundhedspleje, er nødt til at overveje aspekter af overholdelse af privatlivets fred og ledelsesoverholdelse alvorligt. Hvis du for eksempel får de eksterne patienters følsomme data som genetiske strukturer for visse sygdomme fra en ekstern leverandør, skal du sikre dig, at disse forbliver fortrolige. Ligeledes har du brug for anonymisering, når du skal sikre, at dine patienters data forbliver private.
Du skal sikre dig, om dine aggregerede data skal deles med bestemte grupper af mennesker i virksomheden, bestemte afdelinger eller alle. Afhængigt af dit krav skal du muligvis gemme de aggregerede data i et stort lager, hvilket giver adgangsprivilegier til specifikke brugersæt. Alternativt kan du oprette små datamarts, der imødekommer behovene hos specifikke brugergrupper.
Uanset de eksterne kilder – callcenter-lyd, hjemmesidetekst eller noget som helst –, du ønsker at samle data fra, har du helt sikkert brug for en nem måde at validere og integrere dem med dit mållager. Du ville foretrække en brugervenlig metode frem for manuelt at skrive koden til hver integrationsgrænseflade. Med hensyn til dataaggregering kan du bruge standard API'er eller andre automatiserede integrationsmuligheder, som udfører de fleste integrationsopgaver for dig.
Automatiser dataaggregering med Nanonets gratis.
Hvad er de forskellige anvendelsestilfælde af dataaggregering?
Mens dataaggregering er nyttig på tværs af de fleste branchevertikaler, omfatter nogle af de vigtigste dataaggregeringsbrugssager i forskellige forretningsdomæner:
Investering og finansiering
Usecase/eksempel: Samling af data fra overskrifter, ekspertudtalelser om finans- og aktiemarkeder osv.
Finansbranchen er meget afhængig af dataaggregation. Da investorer skal holde styr på finansielle tendenser og aktiemarkedsændringer, får finansområdet især sine data fra nyhederne. Disse brancher samler nyhedsoverskrifter, der indeholder oplysninger om tendenser, udtalelser fra eksperter eller begivenheder om økonomien for de produkter, de sporer.
Kilde: Billede
Dataaggregering sætter dem i stand til at indsamle, behandle og præsentere denne information, som er spredt ud over forskellige marketingwebsteder og andre kilder. Dette indikerer behovet for en robust dataaggregeringsstrategi.
Detailhandel og e-handel
Usecase/eksempel: Samling af data til konkurrentundersøgelser, sporing og forudsigelse af markedstendenser...
I den post-pandemiske æra boomer detail- og e-handelsområdet. De virksomheder, der opererer på dette område, er for det meste interesserede i konkurrencedygtig forskning. Der er hård konkurrence blandt spillerne, og det bliver bydende nødvendigt for enhver virksomhed at holde sig opdateret om konkurrentpriser, produkter, kampagner og meget mere. Selvom der er mange kilder til at få disse data fra at inkludere konkurrentwebsteder, er udfordringen stadig i at udlede handlingsorienteret indsigt fra dem.
Det er her, dataaggregering hjælper. Dataaggregeringsteknikken samler og behandler alle konkurrentdata indsamlet fra flere kilder og præsenterer informationen i et format, der er let at forbruge. Virksomheder kan udnytte denne teknik og undersøge, hvor de skal forbedre sig for at overgå deres rivaler.
Bank
Usecase/eksempel: Introduktion af PINS, der fjerner behovet for at huske brugernavne og adgangskoder – Screen Scraping
Banksektoren har i høj grad udnyttet dataaggregering og opfundet en ny teknik kendt som Screen Scraping. Under denne metode erstattes alle brugernavne og adgangskoder med generaliserede PINS. Det betyder, at brugere, der får adgang til bankwebsteder, ikke længere behøver at huske deres brugernavne og adgangskoder.
I stedet vil hver bruger have 1 PIN-kode, en kombination af alfabeter, tal og specialtegn, som de kan bruge til at få adgang til alle en bestemt banks hjemmesider. Systemet autentificerer brugeren, når de fremsætter anmodningen, og dataaggregatorer validerer oplysningerne ved hjælp af kontohaverens PIN-kode. Det er værd at nævne, at disse systemer kan fungere som selvstændige eller i tandem med andre systemer, der udfører godkendelse.
Disse dataaggregeringsbrugssager har revolutioneret bankprocedurer og gjort kundernes liv lettere. På nuværende tidspunkt bruger banker skærmskrabning til regningsbetalinger og sporingsprodukter.
Sundhedspleje & Pharma
Usecase/eksempel: Samling af patientdata for at overvåge deres livsstil og adfærd i forhold til forskellige lægemidler osv., sporing af læge-sygeplejersker-interaktioner med patienter osv.
I sundhedssektoren finder dataaggregering forskellige use cases. For eksempel hjælper det med at overvåge patienters livsstil, og hvordan de indtager forskellig medicin og medicin. Desuden kan interaktionen mellem læger og sygeplejersker med patienter også spores. Dataaggregering hjælper også med at vedligeholde registreringer, historik over transaktioner og rapporter.
Dataaggregering er også af stor betydning for lægemiddelindustrien. Fra præcis opgørelse til recepthåndtering, er der flere tilfælde af dataaggregering i lægemiddelsektoren.
Digital markedsføring og annoncering
Usecase/eksempel: Samling af data for at forstå kundepræferencer, konkurrentstrategier osv. for at lave indhold i overensstemmelse hermed
Dataaggregering brugscases i digital markedsføring og annonceplads er mange. Disse industrier bruger teknikken til at samle nyhedsoverskrifter, konkurrentundersøgelser, forudsige markedstendenser og andre. Gennem disse måder kan de udvikle og markedsføre indhold, nå ud til kundeemner og sælge deres produkter rentabelt.
Dataaggregering hjælper disse virksomheder med at analysere kundedata ved at levere personaliserede annoncer og tilbyde bemærkelsesværdige kundeoplevelser gennem fokuseret marketingindsats.
Hvis du bekymrer dig om databasesammenlægning, så tjek Nanonets. Brug Nanonets arbejdsgange til at automatisere hverdagsagtige dataopgaver. Klik nedenfor for at lære mere.
Dataaggregering for virksomheder
Dataaggregering er en integreret del af virksomheder i en tid med voksende forretningsbehov. Dataaggregering giver flere fordele for virksomheder. For eksempel kan du have mange data. Det er dog ikke alt, der skal analyseres. Når det er sagt, kontrollerer dataaggregering først, hvilke data der skal analyseres og vælger dem.
Dette sikrer, at kun relevante data tages i betragtning ved aggregering. Derudover forbedrer dataaggregering virksomhedernes markedsføring og salg, da det letter konkurrentforskning og hjælper organisationer med at udnytte business intelligence til at opnå nyttige resultater.
Automatisering af dataaggregering
Mens dataaggregering kan udføres manuelt eller automatiseret, foretrækkes sidstnævnte normalt. Dette skyldes, at dataaggregering normalt beskæftiger sig med enorme mængder af data, hvilket gør det tilbøjeligt til fejl, i tilfælde af en manuel tilgang. I automatiseret dataaggregering indsamler en tredjepartsgrænseflade kendt som middleware data fra forskellige platforme såsom marketing, menneskelige ressourcer, SaaS, produkter osv. Når den er automatiseret, bliver interesseområdet for dataene øget, hvilket resulterer i bedre fokus på andre dele af den analytiske proces.
Lad os sige, at du udfører dataaggregeringsautomatiseringen til markedsføringsformål. Derefter samler aggregeringsløsningen data fra forskellige kilder. Disse omfatter annonceplatforme, sociale medier, websiteanalyse og mere. Dernæst normaliserer systemet dataene ved hjælp af harmoniseringsteknikker. Dette betyder, at systemet eliminerer dubletter, reducerer redundanser, justerer forskellige indikatorer og fjerner datauoverensstemmelser.
Endelig gemmer dataaggregeringssystemet data i et særskilt lager. Det anbefales stærkt at vælge analytiske databaser, da de kan håndtere enorme datasæt. Sådan centraliseret lagring gør det relativt nemmere for dataanalytikere at få meningsfuld indsigt.
Afsluttende tanker
Dataaggregering er et potent værktøj, der validerer, organiserer, opsummerer og præsenterer data i en let forståelig visning. Teknikken finder anvendelse på tværs af sundhedspleje, finans, bank, reklame og meget mere. Brugere, dataanalytikere og dataforskere kan få en masse information fra de synspunkter, der præsenteres af dataaggregering, hvilket kan hjælpe med at træffe nyttige forretningsbeslutninger. De primære aspekter af dataaggregering, dens bedste praksis, dataaggregeringsbrugssager og dataaggregeringsautomatisering diskuteres i artiklen.
Finde ud af hvordan Nanonets' use cases kan gælde for dit produkt.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Kilde: https://nanonets.com/blog/data-aggregation/
- 1
- 7
- a
- Om
- adgang
- Adgang
- Konto
- præcis
- tværs
- Ad
- Desuden
- Reklame
- påvirke
- aggregere
- aggregering
- nyhedslæsere
- Justerer
- Alle
- blandt
- analyse
- Analytikere
- Analytisk
- analytics
- analysere
- analysere
- ,
- API'er
- applikationer
- Indløs
- tilgang
- OMRÅDE
- artikel
- aspekter
- lyd
- godkender
- Godkendelse
- automatisere
- Automatiseret
- Automation
- Bank
- Bank
- Banker
- fordi
- bliver
- jf. nedenstående
- fordele
- BEDSTE
- bedste praksis
- Bedre
- mellem
- Bill
- Bygning
- virksomhed
- business intelligence
- virksomheder
- Købe
- ringe
- call center
- tilfælde
- tilfælde
- center
- centraliseret
- vis
- sikkert
- udfordre
- Ændringer
- tegn
- kontrollere
- Kontrol
- tydeligt
- kode
- indsamler
- Indsamling
- kombination
- Virksomheder
- selskab
- Selskabs
- konkurrence
- konkurrencedygtig
- konkurrent
- Compliance
- komponent
- Adfærd
- Overvej
- betydelig
- overvejelse
- forbruge
- indhold
- kunne
- håndværk
- skabe
- kunde
- kundedata
- Kundeoplevelse
- Kunder
- data
- databaser
- datasæt
- Tilbud
- afgørelser
- afdelinger
- afhængighed
- Afhængigt
- udvikle
- forskellige
- digital
- digital markedsføring
- drøftet
- sygdomme
- distinkt
- Læger
- domæne
- Domæner
- Narkotika
- dubletter
- e-handel
- hver
- lettere
- nemt
- Effektiv
- indsats
- eliminerer
- muliggør
- sikre
- sikrer
- virksomheder
- Era
- fejl
- især
- etc.
- begivenheder
- alle
- at alt
- eksempel
- erfaring
- Oplevelser
- ekspert
- eksperter
- udforske
- ekstern
- letter
- finansiere
- økonomi
- finansielle
- fund
- Fornavn
- Fokus
- fokuserede
- Forbes
- formular
- format
- Gratis
- fra
- fremtiden
- Gevinst
- få
- Mål
- regeringsførelse
- tildeling
- stærkt
- Gruppens
- Dyrkning
- håndtere
- Overskrifter
- sundhedspleje
- hjælpe
- hjælper
- stærkt
- historie
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- kæmpe
- menneskelig
- Human Resources
- bydende nødvendigt
- betydning
- Forbedre
- in
- omfatter
- Herunder
- øget
- angiver
- Indikatorer
- industrier
- industrien
- oplysninger
- indsigt
- integral
- integrere
- integration
- Intelligens
- interaktion
- interaktioner
- interesse
- interesseret
- grænseflade
- Introduktion
- Opfundet
- opgørelse
- Investorer
- IT
- Holde
- kendt
- stor
- LÆR
- Leverage
- livsstil
- Lives
- langsigtet
- længere
- Lot
- lavet
- vedligeholde
- større
- lave
- maerker
- Making
- Mandat
- manuel
- manuelt
- Produktion
- mange
- Marked
- Market Trends
- Marketing
- Markeder
- meningsfuld
- midler
- Medier
- metode
- Overvåg
- Måned
- mere
- mest
- flere
- Behov
- behov
- Ny
- nyheder
- næste
- numre
- tilbyde
- Tilbud
- betjene
- drift
- Udtalelser
- Indstillinger
- ordrer
- organisationer
- organiserer
- Andet
- Andre
- uden for
- særlig
- især
- Nulstilling/ændring af adgangskoder
- patient
- patienter
- Mønster
- betalinger
- Mennesker
- Udfør
- Personlig
- Pharma
- fyr
- Platforme
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- spillere
- mulig
- post-pandemi
- praksis
- forudsige
- forudsige
- foretrække
- præferencer
- foretrækkes
- recept
- præsentere
- forelagt
- gaver
- Priser
- primære
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- private
- privilegier
- procedurer
- behandle
- Processer
- Produkt
- Produktkvalitet
- Produkter
- Kampagner
- udsigter
- leverer
- formål
- kvalitet
- nå
- anbefales
- optegnelser
- reducerer
- Relationer
- relativt
- relevant
- forblive
- resterne
- bemærkelsesværdig
- huske
- huske
- udskiftes
- Rapporter
- Repository
- anmode
- krav
- Krav
- forskning
- Ressourcer
- resulterer
- detail
- revolutioneret
- givende
- rivaler
- robust
- SaaS
- Said
- salg
- spredt
- forskere
- Skærm
- sektor
- segmenter
- sælger
- følsom
- sæt
- flere
- delt
- skifte
- kort sigt
- lille
- Social
- sociale medier
- løsninger
- nogle
- Kilder
- Space
- særligt
- specifikke
- standalone
- standard
- forblive
- bestand
- aktiemarkedet
- Aktiemarkeder
- opbevaring
- butik
- forhandler
- strategier
- Strategi
- struktureret
- sådan
- overgå
- systemet
- Systemer
- Tandem
- mål
- opgaver
- Teknisk
- teknikker
- Området
- oplysninger
- deres
- tredjepart
- Gennem
- til
- i dag
- værktøj
- spor
- Sporing
- Transaktioner
- Tendenser
- Stol
- under
- forstå
- forståelig
- opdateret
- brug
- Bruger
- brugervenlig
- brugere
- sædvanligvis
- VALIDATE
- forskellige
- sælger
- vertikaler
- Specifikation
- visninger
- mængder
- måder
- Hjemmeside
- websites
- som
- mens
- vilje
- arbejdsgange
- værd
- ville
- skrivning
- Du
- Din
- zephyrnet