Per un'aggregazione dei dati efficace, devi comprendere chiaramente i tuoi obiettivi, a breve e lungo termine. Supponiamo che oggi tu sia interessato a raccogliere e analizzare i dati dei clienti sui loro interessi, preferenze e simili, tuttavia, in futuro, potrebbe essere necessario spostare la tua attenzione sulla costruzione di relazioni durature con i clienti, promuovendo la fiducia e creando esperienze cliente gratificanti.
Inoltre, i tuoi dati possono essere in forma strutturata o non strutturata. Detto questo, devi mirare a migliorare l'esperienza del cliente e saperne di più sui processi di produzione dei prodotti dell'azienda per migliorare la qualità del prodotto. In ogni caso, è del tutto possibile che i tuoi obiettivi presenti e futuri influenzino i tuoi requisiti di aggregazione dei dati.
La tua strategia di aggregazione dei dati deve includere questi puntatori. Oggi potresti non aver bisogno dei dati sui modelli di acquisto dei clienti. Tuttavia, in futuro potrebbe sorgere la necessità di altri input da nuove fonti.
La maggior parte dei settori, in particolare la finanza e la sanità, devono prendere in seria considerazione gli aspetti di conformità alla privacy e alla governance. Ad esempio, supponiamo di ottenere i dati sensibili dei pazienti esterni come le strutture genetiche per determinate malattie da un fornitore esterno, è necessario garantire che questi rimangano riservati. Allo stesso modo, hai bisogno dell'anonimizzazione quando devi assicurarti che i dati dei tuoi pazienti rimangano privati.
Devi verificare se i tuoi dati aggregati devono essere condivisi con gruppi specifici di persone nell'azienda, determinati reparti o tutti. A seconda delle proprie esigenze, potrebbe essere necessario archiviare i dati aggregati in un repository di grandi dimensioni, concedendo privilegi di accesso a set di utenti specifici. In alternativa, puoi creare piccoli data mart che soddisfino le esigenze di specifici gruppi di utenti.
Indipendentemente dalle fonti esterne (audio del call center, testo del sito Web o altro) da cui desideri aggregare i dati, hai sicuramente bisogno di un modo semplice per convalidarli e integrarli con il tuo repository di destinazione. Preferiresti un metodo intuitivo piuttosto che scrivere manualmente il codice per ogni interfaccia di integrazione. Per quanto riguarda l'aggregazione dei dati, puoi utilizzare API standard o altre opzioni di integrazione automatizzata che svolgono la maggior parte delle attività di integrazione per te.
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Quali sono i diversi casi d'uso dell'aggregazione dei dati?
Sebbene l'aggregazione dei dati sia utile nella maggior parte dei settori verticali, alcuni dei principali casi d'uso dell'aggregazione dei dati in vari domini aziendali includono:
Investimenti e finanza
Caso d'uso/Esempio: aggregazione di dati da titoli, opinioni di esperti sui mercati finanziari e azionari, ecc.
Il settore finanziario dipende molto dall'aggregazione dei dati. Poiché gli investitori devono tenere traccia delle tendenze finanziarie e dei cambiamenti del mercato azionario, lo spazio finanziario ottiene i suoi dati in particolare dalle notizie. Queste industrie raccolgono titoli di notizie che contengono informazioni su tendenze, opinioni di esperti o eventi sulle finanze dei prodotti che monitorano.
Fonte: Immagine
L'aggregazione dei dati consente loro di raccogliere, elaborare e presentare queste informazioni che sono sparse su vari siti Web di marketing e altre fonti. Ciò indica la necessità di una solida strategia di aggregazione dei dati.
Vendita al dettaglio ed e-commerce
Caso d'uso/Esempio: aggregazione dei dati per la ricerca della concorrenza, il monitoraggio e la previsione delle tendenze del mercato...
Nell'era post-pandemia, lo spazio di vendita al dettaglio e di e-commerce è in piena espansione. Le aziende che operano in questo settore sono maggiormente interessate alla ricerca competitiva. C'è una forte concorrenza tra i giocatori e diventa imperativo per qualsiasi azienda rimanere aggiornata sui prezzi, i prodotti, le promozioni e altro della concorrenza. Sebbene esistano molte fonti per ottenere questi dati, inclusi i siti Web della concorrenza, la sfida rimane nel ricavarne informazioni fruibili.
È qui che l'aggregazione dei dati aiuta. La tecnica di aggregazione dei dati raccoglie ed elabora tutti i dati della concorrenza raccolti da più fonti e presenta le informazioni in un formato di facile consumo. Le aziende possono sfruttare questa tecnica ed esplorare dove devono migliorare per superare i loro rivali.
Settore bancario
Caso d'uso/Esempio: introduzione di PIN per ovviare alla necessità di ricordare nomi utente e password – Screen Scraping
Il settore bancario ha sfruttato notevolmente l'aggregazione dei dati e ha inventato una nuova tecnica nota come Screen Scraping. Con questo metodo, tutti i nomi utente e le password degli utenti vengono sostituiti con PIN generalizzati. Ciò significa che gli utenti che accedono ai siti Web bancari non devono più ricordare i propri nomi utente e password.
Ogni utente avrà invece 1 PIN, una combinazione di lettere, numeri e caratteri speciali che potrà utilizzare per accedere a tutti i siti web di una determinata banca. Il sistema autentica l'utente quando effettua la richiesta e gli aggregatori di dati convalidano le informazioni utilizzando il PIN del titolare dell'account. Vale la pena ricordare che questi sistemi possono funzionare in modo autonomo o in tandem con altri sistemi che eseguono l'autenticazione.
Questi casi d'uso di aggregazione dei dati hanno rivoluzionato le procedure bancarie e semplificato la vita dei clienti. Al momento, le banche utilizzano lo screen scraping per il pagamento delle bollette e il tracciamento dei prodotti.
Sanità e farmacia
Caso d'uso/Esempio: aggregazione dei dati dei pazienti per monitorare il loro stile di vita e comportamento rispetto a vari farmaci, ecc., monitoraggio delle interazioni medico-infermiere con i pazienti, ecc.
Nel settore sanitario, l'aggregazione dei dati trova diversi casi d'uso. Ad esempio, aiuta a monitorare lo stile di vita dei pazienti e il modo in cui consumano vari medicinali e droghe. Inoltre, è possibile monitorare anche l'interazione tra medici e infermieri con i pazienti. L'aggregazione dei dati aiuta anche a mantenere i record, la cronologia delle transazioni e i report.
L'aggregazione dei dati è di notevole importanza anche per l'industria farmaceutica. Dall'inventario accurato alla gestione delle prescrizioni, i casi d'uso dell'aggregazione dei dati sono numerosi nel settore farmaceutico.
Marketing digitale e pubblicità
Caso d'uso/Esempio: aggregazione di dati per comprendere le preferenze dei clienti, le strategie della concorrenza, ecc. per creare contenuti di conseguenza
I casi d'uso dell'aggregazione dei dati nel marketing digitale e negli spazi pubblicitari sono molti. Queste industrie utilizzano la tecnica per raccogliere titoli di notizie, ricerche sulla concorrenza, prevedere le tendenze del mercato e altro. Attraverso questi modi, possono sviluppare e commercializzare contenuti, raggiungere potenziali clienti e vendere i loro prodotti in modo redditizio.
L'aggregazione dei dati aiuta queste aziende ad analizzare i dati dei clienti fornendo pubblicità personalizzate e offrendo straordinarie esperienze ai clienti attraverso sforzi di marketing mirati.
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Aggregazione dati per le imprese
L'aggregazione dei dati è una componente integrante delle imprese nell'era delle crescenti esigenze aziendali. L'aggregazione dei dati offre molteplici vantaggi alle imprese. Ad esempio, potresti avere molti dati. Tuttavia, non tutto deve essere analizzato. Detto questo, l'aggregazione dei dati controlla innanzitutto quali dati necessitano di analisi e li sceglie.
Ciò garantisce che solo i dati rilevanti vengano presi in considerazione per l'aggregazione. Inoltre, l'aggregazione dei dati migliora il marketing e le vendite delle aziende in quanto facilita la ricerca sulla concorrenza e aiuta le organizzazioni a sfruttare la business intelligence per ricavare risultati utili.
Automazione dell'aggregazione dei dati
Sebbene l'aggregazione dei dati possa essere eseguita manualmente o automaticamente, di solito è preferibile quest'ultima. Questo perché l'aggregazione dei dati di solito si occupa di enormi volumi di dati, rendendola soggetta a errori, nel caso di un approccio manuale. Nell'aggregazione automatizzata dei dati, un'interfaccia di terze parti nota come middleware raccoglie dati da varie piattaforme come marketing, risorse umane, SaaS, prodotti, ecc. segmenti del processo analitico.
Supponiamo che tu conduca l'automazione dell'aggregazione dei dati per scopi di marketing. Quindi, la soluzione di aggregazione raccoglie i dati da varie origini. Questi includono piattaforme pubblicitarie, social media, analisi dei siti Web e altro ancora. Successivamente, il sistema normalizza i dati utilizzando tecniche di armonizzazione. Ciò significa che il sistema elimina i duplicati, riduce le ridondanze, allinea indicatori distinti e rimuove le discrepanze nei dati.
Infine, il sistema di aggregazione dei dati memorizza i dati in un magazzino distinto. Si consiglia vivamente di optare per database analitici in quanto possono gestire enormi set di dati. Tale archiviazione centralizzata rende relativamente più facile per gli analisti di dati ottenere informazioni significative.
Riflessioni conclusive
L'aggregazione dei dati è un potente strumento che convalida, organizza, riassume e presenta i dati in una vista facilmente comprensibile. La tecnica trova applicazioni in ambito sanitario, finanziario, bancario, pubblicitario e altro ancora. Utenti, analisti di dati e data scientist possono ottenere molte informazioni dalle viste presentate dall'aggregazione dei dati, che possono aiutare a prendere utili decisioni aziendali. Nell'articolo vengono discussi gli aspetti principali dell'aggregazione dei dati, le relative best practice, i casi d'uso dell'aggregazione dei dati e l'automazione dell'aggregazione dei dati.
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