Pour une agrégation de données efficace, vous devez clairement comprendre vos objectifs, à court et à long terme. Supposons qu'aujourd'hui, vous êtes intéressé par la collecte et l'analyse des données des clients sur leurs intérêts, leurs préférences, etc. Cependant, à l'avenir, vous devrez peut-être vous concentrer sur l'établissement de relations durables avec les clients en favorisant la confiance et en créant des expériences client enrichissantes.
De plus, vos données peuvent être sous forme structurée ou non structurée. Cela dit, vous devez viser à améliorer l'expérience client et en savoir plus sur les processus de fabrication des produits de l'entreprise pour améliorer la qualité des produits. Dans tous les cas, il est tout à fait possible que vos objectifs présents et futurs affectent vos besoins d'agrégation de données.
Votre stratégie d'agrégation de données doit inclure ces pointeurs. Vous n'avez peut-être pas besoin de données sur les habitudes d'achat des clients aujourd'hui. Cependant, il se peut que d'autres intrants provenant de nouvelles sources soient nécessaires à l'avenir.
La plupart des industries, en particulier la finance et la santé, doivent sérieusement prendre en compte les aspects de confidentialité et de conformité à la gouvernance. Par exemple, supposons que vous obteniez les données sensibles des patients externes, telles que les structures génétiques de certaines maladies, auprès d'un fournisseur externe, vous devez vous assurer qu'elles restent confidentielles. De même, vous avez besoin d'anonymisation lorsque vous devez vous assurer que les données de vos patients restent privées.
Vous devez déterminer si vos données agrégées doivent être partagées avec des groupes spécifiques de personnes dans l'entreprise, certains services ou tout le monde. Selon vos besoins, vous devrez peut-être stocker les données agrégées dans un grand référentiel, en accordant des privilèges d'accès à des ensembles d'utilisateurs spécifiques. Alternativement, vous pouvez créer de petits magasins de données qui répondent aux besoins de groupes d'utilisateurs spécifiques.
Quelles que soient les sources externes (audio du centre d'appels, texte du site Web ou autre) à partir desquelles vous souhaitez agréger les données, vous avez certainement besoin d'un moyen simple de les valider et de les intégrer à votre référentiel cible. Vous préféreriez une méthode conviviale plutôt que d'écrire manuellement le code pour chaque interface d'intégration. En ce qui concerne l'agrégation de données, vous pouvez utiliser des API standard ou d'autres options d'intégration automatisées qui effectuent la plupart des tâches d'intégration pour vous.
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Quels sont les différents cas d'utilisation de l'agrégation de données ?
Bien que l'agrégation de données soit utile dans la plupart des secteurs verticaux de l'industrie, certains des principaux cas d'utilisation de l'agrégation de données dans divers domaines d'activité incluent :
Investissement et financement
Cas d'utilisation/exemple : agrégation de données à partir de titres, d'opinions d'experts sur les marchés financiers et boursiers, etc.
Le secteur financier dépend beaucoup de l'agrégation de données. Comme les investisseurs doivent suivre les tendances financières et les changements du marché boursier, l'espace financier tire ses données de l'actualité. Ces industries rassemblent des titres d'actualité contenant des informations sur les tendances, des opinions d'experts ou des événements sur les finances des produits qu'elles suivent.
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L'agrégation de données leur permet de collecter, de traiter et de présenter ces informations qui sont dispersées sur divers sites Web de marketing et d'autres sources. Cela indique la nécessité d'une stratégie d'agrégation de données robuste.
Commerce de détail et commerce électronique
Cas d'utilisation/exemple : agrégation de données pour la recherche de concurrents, le suivi et la prévision des tendances du marché…
Dans l'ère post-pandémique, l'espace de vente au détail et de commerce électronique est en plein essor. Les entreprises opérant dans ce domaine sont majoritairement intéressées par la recherche compétitive. Il y a une concurrence féroce entre les joueurs et il devient impératif pour toute entreprise de se tenir au courant des prix, des produits, des promotions et plus encore des concurrents. Bien qu'il existe de nombreuses sources pour obtenir ces données, y compris des sites Web concurrents, le défi reste d'en tirer des informations exploitables.
C'est là que l'agrégation des données aide. La technique d'agrégation de données rassemble et traite toutes les données des concurrents recueillies à partir de plusieurs sources et présente les informations dans un format facile à utiliser. Les entreprises peuvent tirer parti de cette technique et explorer où elles doivent s'améliorer pour surpasser leurs rivales.
Services bancaires
Cas d'utilisation/Exemple : Introduction de NIP évitant d'avoir à se souvenir des noms d'utilisateur et des mots de passe - Capture d'écran
Le secteur bancaire a largement exploité l'agrégation de données et inventé une nouvelle technique connue sous le nom de Screen Scraping. Avec cette méthode, tous les noms d'utilisateur et mots de passe des utilisateurs sont remplacés par des NIP généralisés. Cela signifie que les utilisateurs accédant aux sites Web bancaires n'ont plus besoin de se souvenir de leurs noms d'utilisateur et mots de passe.
Au lieu de cela, chaque utilisateur aura 1 code PIN, une combinaison d'alphabets, de chiffres et de caractères spéciaux qu'il pourra utiliser pour accéder à tous les sites Web d'une banque particulière. Le système authentifie l'utilisateur lorsqu'il fait la demande et les agrégateurs de données valident les informations à l'aide du code PIN du titulaire du compte. Il convient de mentionner que ces systèmes peuvent fonctionner de manière autonome ou en tandem avec d'autres systèmes qui effectuent l'authentification.
Ces cas d'usage d'agrégation de données ont révolutionné les procédures bancaires et facilité la vie des clients. À l'heure actuelle, les banques utilisent le grattage d'écran pour les paiements de factures et le suivi des produits.
Santé et pharmacie
Cas d'utilisation/Exemple : Regroupement des données des patients pour surveiller leur mode de vie et leur comportement vis-à-vis de divers médicaments, etc., suivi des interactions médecin-infirmière avec les patients, etc.
Dans le secteur de la santé, l'agrégation de données trouve divers cas d'utilisation. Par exemple, il aide à surveiller le mode de vie des patients et la façon dont ils consomment divers médicaments et drogues. En outre, l'interaction entre les médecins et les infirmières avec les patients peut également être suivie. L'agrégation des données aide également à conserver les enregistrements, l'historique des transactions et les rapports.
L'agrégation des données revêt également une importance considérable pour l'industrie pharmaceutique. De l'inventaire précis à la gestion des prescriptions, les cas d'utilisation de l'agrégation de données sont nombreux dans le secteur pharmaceutique.
Marketing numérique et publicité
Cas d'utilisation/exemple : agrégation de données pour comprendre les préférences des clients, les stratégies des concurrents, etc. afin de créer du contenu en conséquence
Les cas d'utilisation de l'agrégation de données dans le marketing numérique et l'espace publicitaire sont nombreux. Ces industries utilisent la technique pour recueillir les gros titres, les recherches sur les concurrents, prédire les tendances du marché, etc. Grâce à ces moyens, ils peuvent développer et commercialiser du contenu, atteindre des prospects et vendre leurs produits de manière rentable.
L'agrégation de données aide ces entreprises à analyser les données clients en fournissant des publicités personnalisées et en offrant des expériences client remarquables grâce à des efforts marketing ciblés.
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Agrégation de données pour les entreprises
L'agrégation de données fait partie intégrante des entreprises à l'ère des besoins commerciaux croissants. L'agrégation de données offre de multiples avantages aux entreprises. Par exemple, vous pouvez avoir beaucoup de données. Cependant, tout n'est pas à analyser. Cela dit, l'agrégation de données vérifie d'abord quelles données doivent être analysées et les sélectionne.
Cela garantit que seules les données pertinentes sont prises en compte pour l'agrégation. En outre, l'agrégation de données améliore le marketing et les ventes des entreprises car elle facilite la recherche de concurrents et aide les organisations à tirer parti de l'intelligence économique pour obtenir des résultats utiles.
Automatisation de l'agrégation des données
Bien que l'agrégation des données puisse être effectuée manuellement ou automatiquement, cette dernière est généralement préférée. En effet, l'agrégation de données traite généralement d'énormes volumes de données, ce qui la rend sujette aux erreurs, dans le cas d'une approche manuelle. Dans l'agrégation de données automatisée, une interface tierce connue sous le nom de middleware collecte des données à partir de diverses plates-formes telles que le marketing, les ressources humaines, le SaaS, les produits, etc. Une fois automatisée, la zone d'intérêt pour les données augmente, ce qui permet de mieux se concentrer sur d'autres segments du processus analytique.
Supposons que vous procédiez à l'automatisation de l'agrégation des données à des fins de marketing. Ensuite, la solution d'agrégation rassemble des données provenant de diverses sources. Il s'agit notamment des plateformes publicitaires, des médias sociaux, des analyses de sites Web, etc. Ensuite, le système normalise les données à l'aide de techniques d'harmonisation. Cela signifie que le système élimine les doublons, réduit les redondances, aligne des indicateurs distincts et supprime les écarts de données.
Enfin, le système d'agrégation de données stocke les données dans un entrepôt distinct. Il est fortement recommandé d'opter pour des bases de données analytiques car elles peuvent gérer d'énormes ensembles de données. Un tel stockage centralisé permet aux analystes de données d'obtenir relativement plus facilement des informations significatives.
Pensées de clôture
L'agrégation de données est un outil puissant qui valide, organise, résume et présente les données dans une vue facilement compréhensible. La technique trouve des applications dans les domaines de la santé, de la finance, de la banque, de la publicité, etc. Les utilisateurs, les analystes de données et les spécialistes des données peuvent obtenir de nombreuses informations à partir des vues présentées par l'agrégation de données, ce qui peut aider à prendre des décisions commerciales utiles. Les principaux aspects de l'agrégation de données, ses meilleures pratiques, les cas d'utilisation de l'agrégation de données et l'automatisation de l'agrégation de données sont abordés dans l'article.
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