Untuk agregasi data yang efektif, Anda harus memahami dengan jelas tujuan Anda, baik jangka pendek maupun jangka panjang. Katakanlah, hari ini, Anda tertarik untuk mengumpulkan dan menganalisis data pelanggan tentang minat, preferensi, dan semacamnya, namun, di masa mendatang, fokus Anda mungkin perlu dialihkan untuk membangun hubungan pelanggan yang tahan lama melalui membina kepercayaan dan menyusun pengalaman pelanggan yang bermanfaat.
Selain itu, data Anda mungkin dalam bentuk terstruktur atau tidak terstruktur. Yang mengatakan, Anda harus bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan mempelajari lebih lanjut tentang proses pembuatan produk perusahaan untuk meningkatkan kualitas produk. Bagaimanapun, sangat mungkin tujuan Anda saat ini dan di masa depan akan memengaruhi persyaratan agregasi data Anda.
Strategi agregasi data Anda harus menyertakan petunjuk ini. Anda mungkin tidak memerlukan data pola pembelian pelanggan hari ini. Namun, mungkin ada kebutuhan akan masukan lain dari sumber baru di masa mendatang.
Sebagian besar industri, terutama keuangan dan perawatan kesehatan perlu mempertimbangkan aspek kepatuhan privasi dan tata kelola secara serius. Misalnya, Anda mendapatkan data sensitif pasien luar seperti struktur genetik untuk penyakit tertentu dari vendor luar, Anda perlu memastikan bahwa ini tetap rahasia. Demikian pula, Anda memerlukan anonimisasi saat Anda harus memastikan bahwa data pasien Anda tetap pribadi.
Anda perlu memastikan apakah data gabungan Anda perlu dibagikan dengan kelompok orang tertentu di perusahaan, departemen tertentu, atau semua orang. Bergantung pada kebutuhan Anda, Anda mungkin perlu menyimpan data agregat dalam repositori besar, memberikan hak akses ke kumpulan pengguna tertentu. Alternatifnya, Anda dapat membuat data mart kecil yang memenuhi kebutuhan kelompok pengguna tertentu.
Terlepas dari sumber luar – audio pusat panggilan, teks situs web, atau apa pun -, Anda ingin menggabungkan data, Anda tentu memerlukan cara mudah untuk memvalidasi dan mengintegrasikannya dengan repositori target Anda. Anda lebih suka beberapa metode yang ramah pengguna daripada menulis kode secara manual untuk setiap antarmuka integrasi. Sehubungan dengan agregasi data, Anda dapat menggunakan API standar atau opsi integrasi otomatis lainnya yang melakukan sebagian besar tugas integrasi untuk Anda.
Otomatiskan agregasi data dengan Nanonets secara gratis.
Apa perbedaan kasus penggunaan agregasi data?
Meskipun agregasi data berguna di sebagian besar vertikal industri, beberapa kasus penggunaan agregasi data utama di berbagai domain bisnis meliputi:
Investasi dan Keuangan
Kasus Penggunaan/Contoh: Mengumpulkan data dari berita utama, opini pakar tentang pasar keuangan dan saham, dll.
Industri keuangan memiliki banyak ketergantungan pada agregasi data. Karena investor perlu melacak tren keuangan dan perubahan pasar saham, ruang keuangan secara khusus mendapatkan datanya dari berita. Industri ini mengumpulkan tajuk berita yang berisi informasi tentang tren, opini dari pakar, atau peristiwa tentang keuangan produk yang mereka lacak.
Sumber: Gambar
Agregasi data memungkinkan mereka mengumpulkan, memproses, dan menyajikan informasi ini yang tersebar di berbagai situs web pemasaran dan sumber lainnya. Ini menunjukkan perlunya strategi agregasi data yang kuat.
Retail & E-commerce
Kasus Penggunaan/Contoh: Mengumpulkan data untuk riset pesaing, melacak, dan memprediksi tren pasar…
Di era pasca pandemi, ruang ritel dan e-commerce sedang booming. Perusahaan yang beroperasi di domain ini sebagian besar tertarik pada penelitian kompetitif. Ada persaingan yang ketat di antara para pemain dan menjadi keharusan bagi bisnis apa pun untuk tetap mengetahui harga, produk, promosi pesaing, dan banyak lagi. Meskipun ada banyak sumber untuk mendapatkan data ini termasuk situs web pesaing, tantangannya tetap dalam memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari mereka.
Di sinilah agregasi data membantu. Teknik agregasi data menyusun dan memproses semua data pesaing yang dikumpulkan dari berbagai sumber dan menyajikan informasi dalam format yang mudah dikonsumsi. Bisnis dapat memanfaatkan teknik ini dan mengeksplorasi di mana mereka perlu meningkatkan untuk mengungguli pesaing mereka.
Perbankan
Kasus Penggunaan/Contoh: Pengenalan PIN meniadakan kebutuhan untuk mengingat nama pengguna dan kata sandi – Screen Scraping
Sektor perbankan telah sangat memanfaatkan agregasi data dan menemukan teknik baru yang dikenal sebagai Screen Scraping. Di bawah metode ini, semua nama pengguna dan kata sandi pengguna diganti dengan PIN umum. Ini berarti pengguna yang mengakses situs web perbankan tidak perlu lagi mengingat nama pengguna dan kata sandi mereka.
Sebaliknya, setiap pengguna akan memiliki 1 PIN, kombinasi huruf, angka, dan karakter khusus yang dapat mereka gunakan untuk mengakses semua situs web bank tertentu. Sistem mengautentikasi pengguna saat mereka membuat permintaan dan agregator data memvalidasi informasi menggunakan PIN pemegang akun. Perlu disebutkan bahwa sistem ini dapat beroperasi secara mandiri atau bersama-sama dengan sistem lain yang melakukan autentikasi.
Kasus penggunaan agregasi data ini telah merevolusi prosedur perbankan dan membuat hidup pelanggan lebih mudah. Saat ini, bank menggunakan screen scraping untuk pembayaran tagihan dan pelacakan produk.
Kesehatan & Farmasi
Kasus Penggunaan/Contoh: Mengumpulkan data pasien untuk memantau gaya hidup, dan perilaku mereka terhadap berbagai obat, dll., melacak interaksi dokter-perawat dengan pasien, dll.
Di sektor kesehatan, agregasi data menemukan berbagai kasus penggunaan. Misalnya, ada baiknya memantau gaya hidup pasien dan bagaimana mereka mengonsumsi berbagai obat dan obat-obatan. Selain itu, interaksi antara dokter dan perawat dengan pasien juga dapat dilacak. Agregasi data juga membantu memelihara catatan, riwayat transaksi, dan laporan.
Agregasi data juga sangat penting bagi industri farmasi. Dari inventaris yang akurat hingga manajemen resep, kasus penggunaan agregasi data ada beberapa di sektor farmasi.
Pemasaran dan Periklanan Digital
Kasus Penggunaan/Contoh: Mengumpulkan data untuk memahami preferensi pelanggan, strategi pesaing, dll. untuk menyusun konten yang sesuai
Ada banyak kasus penggunaan agregasi data dalam pemasaran digital dan ruang periklanan. Industri-industri ini menggunakan teknik untuk mengumpulkan berita utama, riset pesaing, memprediksi tren pasar, dan lain-lain. Melalui cara-cara ini, mereka dapat mengembangkan dan memasarkan konten, menjangkau prospek, dan menjual produk mereka secara menguntungkan.
Agregasi data membantu perusahaan-perusahaan ini menganalisis data pelanggan dengan menyediakan iklan yang dipersonalisasi dan menawarkan pengalaman pelanggan yang luar biasa melalui upaya pemasaran yang terfokus.
Jika Anda khawatir tentang penyatuan basis data, periksa Nanonets. Gunakan alur kerja Nanonets untuk mengotomatiskan tugas data biasa. Klik di bawah untuk mempelajari lebih lanjut.
Agregasi data untuk perusahaan
Agregasi data merupakan komponen integral dari perusahaan di era kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Agregasi data menawarkan banyak manfaat bagi perusahaan. Misalnya, Anda mungkin memiliki banyak data. Namun, tidak semua hal perlu dianalisis. Meskipun demikian, agregasi data terlebih dahulu memeriksa data mana yang perlu dianalisis dan memilihnya.
Ini memastikan bahwa hanya data yang relevan yang dipertimbangkan untuk agregasi. Selain itu, agregasi data meningkatkan pemasaran dan penjualan perusahaan karena memfasilitasi penelitian pesaing dan membantu organisasi meningkatkan kecerdasan bisnis untuk mendapatkan hasil yang bermanfaat.
Otomatisasi agregasi data
Sementara agregasi data dapat dilakukan secara manual atau otomatis, yang terakhir biasanya lebih disukai. Ini karena agregasi data biasanya berurusan dengan volume data yang sangat besar, sehingga rentan terhadap kesalahan, dalam kasus pendekatan manual. Dalam agregasi data otomatis, antarmuka pihak ketiga yang dikenal sebagai middleware mengumpulkan data dari berbagai platform seperti pemasaran, sumber daya manusia, SaaS, produk, dll. Setelah terotomatisasi, area minat untuk data semakin meningkat, menghasilkan fokus yang lebih baik pada yang lain bagian dari proses analitis.
Katakanlah Anda melakukan otomatisasi agregasi data untuk tujuan pemasaran. Kemudian, solusi agregasi mengumpulkan data dari berbagai sumber. Ini termasuk platform Iklan, media sosial, analitik situs web, dan banyak lagi. Selanjutnya, sistem menormalkan data menggunakan teknik harmonisasi. Ini berarti sistem menghilangkan duplikat, mengurangi redudansi, menyelaraskan indikator yang berbeda, dan menghilangkan ketidaksesuaian data.
Terakhir, sistem agregasi data menyimpan data di gudang yang berbeda. Sangat disarankan untuk memilih database analitik karena mereka dapat menangani kumpulan data yang sangat besar. Penyimpanan terpusat seperti itu memudahkan analis data untuk mendapatkan wawasan yang berarti.
Pikiran penutup
Agregasi data adalah alat ampuh yang memvalidasi, mengatur, meringkas, dan menyajikan data dalam tampilan yang mudah dimengerti. Teknik ini menemukan aplikasi di bidang kesehatan, keuangan, perbankan, periklanan, dan banyak lagi. Pengguna, analis data, dan ilmuwan data dapat memperoleh banyak informasi dari pandangan yang disajikan oleh agregasi data, yang dapat membantu membuat keputusan bisnis yang berguna. Aspek utama agregasi data, praktik terbaiknya, kasus penggunaan agregasi data, dan otomatisasi agregasi data dibahas dalam artikel ini.
Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/data-aggregation/
- 1
- 7
- a
- Tentang Kami
- mengakses
- mengakses
- Akun
- tepat
- di seluruh
- Ad
- tambahan
- pengiklanan
- mempengaruhi
- agregasi
- pengumpulan
- Agregator
- Rata
- Semua
- antara
- analisis
- Analis
- Analytical
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- Lebah
- aplikasi
- Mendaftar
- pendekatan
- DAERAH
- artikel
- aspek
- audio
- mengotentikasi
- Otentikasi
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- Otomatisasi
- Bank
- Perbankan
- Bank
- karena
- menjadi
- di bawah
- Manfaat
- TERBAIK
- Praktik Terbaik
- Lebih baik
- antara
- tagihan
- Bangunan
- bisnis
- intelijen bisnis
- bisnis
- Pembelian
- panggilan
- call center
- kasus
- kasus
- pusat
- terpusat
- tertentu
- Pasti
- menantang
- Perubahan
- karakter
- memeriksa
- Cek
- Jelas
- kode
- mengumpulkan
- Mengumpulkan
- kombinasi
- Perusahaan
- perusahaan
- Perusahaan
- kompetisi
- kompetitif
- saingan
- pemenuhan
- komponen
- Mengadakan
- Mempertimbangkan
- besar
- pertimbangan
- memakan
- Konten
- bisa
- kerajinan
- membuat
- pelanggan
- data pelanggan
- pengalaman pelanggan
- pelanggan
- data
- database
- kumpulan data
- Penawaran
- keputusan
- departemen
- ketergantungan
- Tergantung
- mengembangkan
- berbeda
- digital
- pemasaran digital
- dibahas
- penyakit
- berbeda
- dokter
- domain
- domain
- Obat-obatan
- duplikat
- e-commerce
- setiap
- mudah
- mudah
- Efektif
- upaya
- menghilangkan
- memungkinkan
- memastikan
- Memastikan
- perusahaan
- Era
- kesalahan
- terutama
- dll
- peristiwa
- semua orang
- segala sesuatu
- contoh
- pengalaman
- Pengalaman
- ahli
- ahli
- menyelidiki
- luar
- memfasilitasi
- keuangan
- uang
- keuangan
- menemukan
- Pertama
- Fokus
- terfokus
- Forbes
- bentuk
- format
- Gratis
- dari
- masa depan
- Mendapatkan
- mendapatkan
- Anda
- pemerintahan
- pemberian
- sangat
- Grup
- Pertumbuhan
- menangani
- Headlines
- kesehatan
- membantu
- membantu
- sangat
- sejarah
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- Namun
- HTTPS
- besar
- manusia
- Sumber Daya Manusia
- imperatif
- pentingnya
- memperbaiki
- in
- memasukkan
- Termasuk
- Pada meningkat
- menunjukkan
- indikator
- industri
- industri
- informasi
- wawasan
- integral
- mengintegrasikan
- integrasi
- Intelijen
- interaksi
- interaksi
- bunga
- tertarik
- Antarmuka
- Pengantar
- Jadian
- inventaris
- Investor
- IT
- Menjaga
- dikenal
- besar
- BELAJAR
- Leverage
- gaya hidup
- hidup
- jangka panjang
- lagi
- Lot
- terbuat
- memelihara
- utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- Mandat
- panduan
- manual
- pabrik
- banyak
- Pasar
- Trend pasar
- Marketing
- pasar
- berarti
- cara
- Media
- metode
- Memantau
- Bulan
- lebih
- paling
- beberapa
- Perlu
- kebutuhan
- New
- berita
- berikutnya
- nomor
- menawarkan
- Penawaran
- beroperasi
- operasi
- Pendapat
- Opsi
- urutan
- organisasi
- mengorganisir
- Lainnya
- Lainnya
- di luar
- tertentu
- khususnya
- password
- pasien
- pasien
- pola
- pembayaran
- Konsultan Ahli
- Melakukan
- Personalized
- Pharma
- pin
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- pemain
- mungkin
- pasca-pandemi
- praktek
- meramalkan
- memprediksi
- lebih suka
- preferensi
- disukai
- resep
- menyajikan
- disajikan
- hadiah
- harga
- primer
- pribadi
- swasta
- hak
- Prosedur
- proses
- proses
- Produk
- Kualitas Produk
- Produk
- Promosi
- prospek
- menyediakan
- tujuan
- kualitas
- mencapai
- direkomendasikan
- arsip
- mengurangi
- Hubungan
- relatif
- relevan
- tinggal
- sisa
- luar biasa
- ingat
- mengingat
- diganti
- laporan
- gudang
- permintaan
- kebutuhan
- Persyaratan
- penelitian
- Sumber
- dihasilkan
- eceran
- merevolusi
- bermanfaat
- saingan
- kuat
- SaaS
- Tersebut
- penjualan
- tersebar
- ilmuwan
- Layar
- sektor
- segmen
- menjual
- peka
- set
- beberapa
- berbagi
- bergeser
- jangka pendek
- kecil
- Sosial
- media sosial
- larutan
- beberapa
- sumber
- Space
- khusus
- tertentu
- standalone
- standar
- tinggal
- saham
- pasar saham
- Pasar saham
- penyimpanan
- menyimpan
- toko
- strategi
- Penyelarasan
- tersusun
- seperti itu
- melampaui
- sistem
- sistem
- Berduaan
- target
- tugas
- Teknis
- teknik
- Grafik
- Daerah
- informasi
- mereka
- pihak ketiga
- Melalui
- untuk
- hari ini
- alat
- jalur
- Pelacakan
- Transaksi
- Tren
- Kepercayaan
- bawah
- memahami
- dimengerti
- diperbarui
- menggunakan
- Pengguna
- user-friendly
- Pengguna
- biasanya
- MENGESAHKAN
- berbagai
- penjaja
- vertikal
- View
- 'view'
- volume
- cara
- Situs Web
- situs web
- yang
- sementara
- akan
- Alur kerja
- bernilai
- akan
- penulisan
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll