Für eine effektive Datenaggregation müssen Sie Ihre kurz- und langfristigen Ziele klar verstehen. Angenommen, Sie sind heute daran interessiert, Kundendaten über deren Interessen, Vorlieben usw. zu sammeln und zu analysieren. In Zukunft muss sich Ihr Fokus jedoch möglicherweise auf den Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen verlagern, indem Sie Vertrauen fördern und lohnende Kundenerlebnisse schaffen.
Darüber hinaus können Ihre Daten in strukturierter oder unstrukturierter Form vorliegen. Sie müssen jedoch darauf abzielen, das Kundenerlebnis zu verbessern und mehr über die Produktherstellungsprozesse des Unternehmens zu erfahren, um die Produktqualität zu verbessern. In jedem Fall ist es durchaus möglich, dass Ihre gegenwärtigen und zukünftigen Ziele Ihre Anforderungen an die Datenaggregation beeinflussen.
Ihre Datenaggregationsstrategie muss diese Hinweise enthalten. Möglicherweise benötigen Sie heute keine Daten zum Kaufverhalten Ihrer Kunden. Es kann jedoch in Zukunft ein Bedarf an anderen Eingaben aus neuen Quellen entstehen.
Die meisten Branchen, insbesondere das Finanz- und Gesundheitswesen, müssen Datenschutz- und Governance-Compliance-Aspekte ernsthaft berücksichtigen. Angenommen, Sie erhalten die sensiblen Daten externer Patienten wie genetische Strukturen für bestimmte Krankheiten von einem externen Anbieter, müssen Sie sicherstellen, dass diese vertraulich bleiben. Ebenso benötigen Sie eine Anonymisierung, wenn Sie sicherstellen müssen, dass die Daten Ihrer Patienten privat bleiben.
Sie müssen feststellen, ob Ihre aggregierten Daten mit bestimmten Personengruppen im Unternehmen, bestimmten Abteilungen oder allen geteilt werden müssen. Abhängig von Ihren Anforderungen müssen Sie die aggregierten Daten möglicherweise in einem großen Repository speichern und bestimmten Benutzergruppen Zugriffsrechte gewähren. Alternativ können Sie kleine Data Marts erstellen, die auf die Bedürfnisse bestimmter Benutzergruppen zugeschnitten sind.
Unabhängig von den externen Quellen – Callcenter-Audio, Website-Text oder irgendetwas anderes – aus denen Sie Daten aggregieren möchten, benötigen Sie sicherlich eine einfache Möglichkeit, sie zu validieren und in Ihr Ziel-Repository zu integrieren. Sie würden eine benutzerfreundliche Methode dem manuellen Schreiben des Codes für jede Integrationsschnittstelle vorziehen. In Bezug auf die Datenaggregation können Sie Standard-APIs oder andere automatisierte Integrationsoptionen verwenden, die die meisten Integrationsaufgaben für Sie erledigen.
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Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle der Datenaggregation?
Während die Datenaggregation in den meisten Branchen nützlich ist, umfassen einige der wichtigsten Anwendungsfälle der Datenaggregation in verschiedenen Geschäftsbereichen:
Investitionen und Finanzen
Anwendungsfall/Beispiel: Aggregieren von Daten aus Schlagzeilen, Expertenmeinungen zu Finanz- und Aktienmärkten etc.
Die Finanzbranche ist stark von der Datenaggregation abhängig. Da Anleger Finanztrends und Veränderungen an den Aktienmärkten im Auge behalten müssen, bezieht der Finanzbereich seine Daten insbesondere aus den Nachrichten. Diese Branchen sammeln Schlagzeilen, die Informationen zu Trends, Meinungen von Experten oder Ereignisse zu den Finanzen der von ihnen verfolgten Produkte enthalten.
Quelle: Bild
Die Datenaggregation ermöglicht es ihnen, diese Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und darzustellen, die über verschiedene Marketing-Websites und andere Quellen verstreut sind. Dies weist auf die Notwendigkeit einer robusten Datenaggregationsstrategie hin.
Einzelhandel & E-Commerce
Anwendungsfall/Beispiel: Aggregieren von Daten für die Konkurrenzforschung, Verfolgung und Vorhersage von Markttrends…
In der Zeit nach der Pandemie boomt der Einzelhandels- und E-Commerce-Bereich. Die in diesem Bereich tätigen Unternehmen sind vor allem an Wettbewerbsforschung interessiert. Unter den Spielern herrscht ein harter Wettbewerb, und es wird für jedes Unternehmen unerlässlich, über die Preise, Produkte, Werbeaktionen und mehr der Wettbewerber auf dem Laufenden zu bleiben. Obwohl es viele Quellen gibt, um diese Daten zu erhalten, einschließlich Websites von Mitbewerbern, bleibt die Herausforderung, umsetzbare Erkenntnisse daraus abzuleiten.
Hier hilft die Datenaggregation. Die Datenaggregationstechnik sammelt und verarbeitet alle Wettbewerbsdaten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden, und präsentiert die Informationen in einem einfach zu verwendenden Format. Unternehmen können diese Technik nutzen und herausfinden, wo sie sich verbessern müssen, um ihre Konkurrenten zu übertreffen.
Bankinggg
Anwendungsfall/Beispiel: Einführung von PINS, die das Merken von Benutzernamen und Passwörtern überflüssig machen – Screen Scraping
Der Bankensektor hat die Datenaggregation stark genutzt und eine neue Technik erfunden, die als Screen Scraping bekannt ist. Bei dieser Methode werden alle Benutzernamen und Passwörter von Benutzern durch allgemeine PINS ersetzt. Dies bedeutet, dass Benutzer, die auf Banking-Websites zugreifen, sich ihre Benutzernamen und Passwörter nicht mehr merken müssen.
Stattdessen hat jeder Benutzer 1 PIN, eine Kombination aus Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen, mit der er auf alle Websites einer bestimmten Bank zugreifen kann. Das System authentifiziert den Benutzer, wenn er die Anfrage stellt, und Datenaggregatoren validieren die Informationen mithilfe der PIN des Kontoinhabers. Es ist erwähnenswert, dass diese Systeme eigenständig oder zusammen mit anderen Systemen betrieben werden können, die eine Authentifizierung durchführen.
Diese Anwendungsfälle der Datenaggregation haben Bankverfahren revolutioniert und das Leben der Kunden einfacher gemacht. Derzeit verwenden Banken Screen Scraping für Rechnungszahlungen und Tracking-Produkte.
Gesundheitswesen & Pharma
Anwendungsfall/Beispiel: Aggregieren von Patientendaten, um ihren Lebensstil und ihr Verhalten gegenüber verschiedenen Medikamenten usw. zu überwachen, die Interaktionen zwischen Arzt und Pflegepersonal mit Patienten zu verfolgen usw.
Im Gesundheitswesen findet die Datenaggregation verschiedene Anwendungsfälle. Zum Beispiel hilft es, den Lebensstil der Patienten zu überwachen und wie sie verschiedene Medikamente und Drogen konsumieren. Außerdem kann auch die Interaktion zwischen Ärzten und Pflegekräften mit Patienten verfolgt werden. Die Datenaggregation hilft auch bei der Verwaltung von Aufzeichnungen, Transaktionshistorien und Berichten.
Auch für die Pharmaindustrie ist die Datenaggregation von erheblicher Bedeutung. Von der genauen Bestandsaufnahme bis zum Rezeptmanagementgibt es im Pharmasektor mehrere Anwendungsfälle für die Datenaggregation.
Digitales Marketing und Werbung
Anwendungsfall/Beispiel: Aggregieren von Daten, um Kundenpräferenzen, Wettbewerberstrategien usw. zu verstehen, um Inhalte entsprechend zu gestalten
Es gibt viele Anwendungsfälle für die Datenaggregation im digitalen Marketing und in der Werbefläche. Diese Branchen verwenden die Technik, um Schlagzeilen zu sammeln, Wettbewerber zu recherchieren, Markttrends vorherzusagen und vieles mehr. Auf diese Weise können sie Inhalte entwickeln und vermarkten, potenzielle Kunden erreichen und ihre Produkte gewinnbringend verkaufen.
Die Datenaggregation hilft diesen Unternehmen, Kundendaten zu analysieren, indem sie personalisierte Werbung bereitstellen und durch gezielte Marketingbemühungen bemerkenswerte Kundenerlebnisse bieten.
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Datenaggregation für Unternehmen
Die Datenaggregation ist im Zeitalter wachsender Geschäftsanforderungen ein integraler Bestandteil von Unternehmen. Die Datenaggregation bietet Unternehmen mehrere Vorteile. Beispielsweise können Sie viele Daten haben. Es muss jedoch nicht alles analysiert werden. Die Datenaggregation prüft jedoch zunächst, welche Daten analysiert werden müssen, und wählt sie aus.
Dadurch wird sichergestellt, dass nur relevante Daten für die Aggregation berücksichtigt werden. Darüber hinaus verbessert die Datenaggregation das Marketing und den Vertrieb von Unternehmen, da sie die Konkurrenzrecherche erleichtert und Organisationen hilft, Business Intelligence zu nutzen, um nützliche Ergebnisse zu erzielen.
Automatisierung der Datenaggregation
Während die Datenaggregation manuell oder automatisiert durchgeführt werden könnte, wird letzteres normalerweise bevorzugt. Denn bei der Datenaggregation werden in der Regel riesige Datenmengen verarbeitet, die bei manuellem Vorgehen fehleranfällig sind. Bei der automatisierten Datenaggregation sammelt eine als Middleware bekannte Schnittstelle eines Drittanbieters Daten von verschiedenen Plattformen wie Marketing, Personalwesen, SaaS, Produkten usw. Nach der Automatisierung wird der Interessensbereich für die Daten erweitert, was zu einer besseren Konzentration auf andere führt Segmente des analytischen Prozesses.
Angenommen, Sie führen die Datenaggregationsautomatisierung für Marketingzwecke durch. Anschließend sammelt die Aggregationslösung Daten aus verschiedenen Quellen. Dazu gehören Anzeigenplattformen, soziale Medien, Website-Analysen und mehr. Als nächstes normalisiert das System die Daten unter Verwendung von Harmonisierungstechniken. Das bedeutet, dass das System Duplikate eliminiert, Redundanzen reduziert, eindeutige Indikatoren angleicht und Datenabweichungen beseitigt.
Schließlich speichert das Datenaggregationssystem Daten in einem separaten Warehouse. Es wird dringend empfohlen, sich für analytische Datenbanken zu entscheiden, da diese riesige Datensätze verarbeiten können. Eine solche zentralisierte Speicherung macht es für Datenanalysten relativ einfacher, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Gedanken zum Schluss
Die Datenaggregation ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Daten validiert, organisiert, zusammenfasst und in einer leicht verständlichen Ansicht darstellt. Die Technik findet Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, Bankwesen, Werbung und mehr. Benutzer, Datenanalysten und Datenwissenschaftler können aus den durch die Datenaggregation präsentierten Ansichten viele Informationen gewinnen, die hilfreich sein können, um nützliche Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Hauptaspekte der Datenaggregation, ihre Best Practices, Anwendungsfälle für die Datenaggregation und die Automatisierung der Datenaggregation werden in diesem Artikel erörtert.
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