効果的なデータ集約のためには、短期的および長期的な目標を明確に理解する必要があります。 現在、関心や好みなどに関する顧客データを収集して分析することに関心があるとします。しかし、将来的には、信頼を育み、やりがいのある顧客体験を生み出すことで、長期的な顧客関係を構築することに焦点を移す必要があるかもしれません。
さらに、お客様のデータは構造化または非構造化された形式である場合があります。 とはいえ、顧客体験を向上させ、製品の品質を向上させるために会社の製品製造プロセスについてもっと学ぶことを目指す必要があります。 いずれにせよ、現在および将来の目標がデータ集約の要件に影響を与える可能性は十分にあります。
データ集約戦略には、これらのポインターを含める必要があります。 現在、顧客の購入パターン データは必要ないかもしれません。 ただし、将来的には、新しいソースからの他のインプットが必要になる可能性があります。
ほとんどの業界、特に金融とヘルスケアは、プライバシーとガバナンスのコンプライアンスの側面を真剣に検討する必要があります。 たとえば、外部ベンダーから特定の疾患の遺伝子構造などの外部患者の機密データを入手した場合、これらの機密データを確実に保持する必要があります。 同様に、患者のデータが非公開であることを保証する必要がある場合は、匿名化が必要です。
集約されたデータを社内の特定のグループ、特定の部門、または全員と共有する必要があるかどうかを確認する必要があります。 要件によっては、集約されたデータを大規模なリポジトリに格納して、特定のユーザー セットにアクセス権限を付与することが必要になる場合があります。 あるいは、特定のユーザー グループのニーズに応える小さなデータ マートを作成することもできます。
外部ソース (コール センターの音声、Web サイトのテキストなど) に関係なく、データを集約したい場合は、データを検証してターゲット リポジトリと統合する簡単な方法が必要です。 すべての統合インターフェースのコードを手動で作成するよりも、ユーザーフレンドリーな方法を好むでしょう。 データの集計に関しては、標準 API またはその他の自動化された統合オプションを使用して、ほとんどの統合タスクを実行できます。
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データ集約のさまざまなユースケースは何ですか?
データ集約はほとんどの業種で役立ちますが、さまざまなビジネス ドメインでの主要なデータ集約のユース ケースには次のようなものがあります。
投融資
ユースケース/例: 見出し、金融および株式市場に関する専門家の意見などからのデータの集計
金融業界は、データ集約に大きく依存しています。 投資家は金融動向と株式市場の変化を追跡する必要があるため、金融分野は特にニュースからデータを取得します。 これらの業界は、トレンドに関する情報、専門家からの意見、または追跡する製品の財務に関するイベントを含むニュースの見出しを収集します。
情報源: 画像
データ集約により、さまざまなマーケティング Web サイトやその他のソースに散らばっているこの情報を収集、処理、提示することができます。 これは、堅牢なデータ集約戦略の必要性を示しています。
小売&Eコマース
ユースケース/例: 競合他社の調査、追跡、市場動向の予測のためのデータの集計…
ポスト パンデミックの時代に、小売および e コマース スペースは活況を呈しています。 この分野で活動している企業は、主に競合調査に関心があります。 プレーヤー間の激しい競争があり、競合他社の価格、製品、プロモーションなどを常に最新の状態に保つことがビジネスにとって不可欠になります。 競合他社の Web サイトを含め、このデータを取得するソースは多数ありますが、それらから実用的な洞察を導き出すには課題が残っています。
ここで、データ集約が役立ちます。 データ集約技術は、複数のソースから収集されたすべての競合他社のデータを照合および処理し、情報を消費しやすい形式で提示します。 企業はこの手法を活用して、ライバルを凌駕するためにどこを改善する必要があるかを探ることができます。
バンキング
ユースケース/例: ユーザー名とパスワードを覚える必要をなくす PINS の導入 – スクリーン スクレイピング
銀行部門はデータ集約を大いに活用し、スクリーン スクレイピングと呼ばれる新しい技術を発明しました。 この方法では、ユーザーのすべてのユーザー名とパスワードが一般化された PINS に置き換えられます。 つまり、銀行の Web サイトにアクセスするユーザーは、ユーザー名とパスワードを覚えておく必要がなくなります。
代わりに、各ユーザーは、特定の銀行のすべての Web サイトにアクセスするために使用できる、アルファベット、数字、および特殊文字の組み合わせである 1 つの PIN を持っています。 ユーザーが要求を行うと、システムはユーザーを認証し、データ アグリゲーターはアカウント所有者の PIN を使用して情報を検証します。 これらのシステムは、スタンドアロンとして、または認証を実行する他のシステムと連携して動作できることに注意してください。
これらのデータ集約のユースケースは、銀行手続きに革命をもたらし、顧客の生活を楽にしました。 現在、銀行は請求書の支払いと商品の追跡にスクリーン スクレイピングを使用しています。
ヘルスケアと製薬
ユースケース/例: 患者のデータを集計して、ライフスタイルやさまざまな薬に対する行動などを監視したり、医師と看護師と患者とのやり取りを追跡したりします。
医療分野では、データ集約によってさまざまなユース ケースが見られます。 たとえば、患者のライフスタイルや、さまざまな薬や薬をどのように使用しているかを監視するのに役立ちます。 また、医師や看護師と患者とのやり取りも追跡できます。 データの集約は、記録、トランザクションの履歴、およびレポートの維持にも役立ちます。
データの集約は、製薬業界にとっても非常に重要です。 正確な在庫管理から処方管理まで、データ集約のユースケースは製薬部門でいくつかあります。
デジタル マーケティングと広告
ユースケース/例: データを集約して顧客の好みや競合他社の戦略などを理解し、それに応じてコンテンツを作成する
デジタル マーケティングや広告スペースでのデータ集約のユース ケースは数多くあります。 これらの業界では、この手法を使用して、ニュースの見出しの収集、競合他社の調査、市場動向の予測などを行っています。 これらの方法を通じて、彼らはコンテンツを開発してマーケティングし、見込み客にリーチし、製品を利益を上げて販売することができます。
データ集約は、パーソナライズされた広告を提供し、焦点を絞ったマーケティング活動を通じて優れた顧客体験を提供することにより、これらの企業が顧客データを分析するのに役立ちます.
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企業向けのデータ集約
ビジネス ニーズが高まる時代において、データ集約は企業にとって不可欠な要素です。 データ集約は、企業に複数の利点をもたらします。 たとえば、大量のデータがあるとします。 ただし、すべてを分析する必要はありません。 とはいえ、データ集計では、まず分析が必要なデータを確認して選択します。
これにより、関連するデータのみが集計で考慮されるようになります。 さらに、データ集約は、競合他社の調査を促進し、組織がビジネス インテリジェンスを活用して有用な結果を導き出すのに役立つため、企業のマーケティングと販売を改善します。
データ集約の自動化
データ集計は手動または自動で実行できますが、通常は後者が好まれます。 これは、データ集約では通常、膨大な量のデータが処理されるため、手動のアプローチではエラーが発生しやすくなるためです。 自動化されたデータ集約では、ミドルウェアと呼ばれるサードパーティ インターフェイスが、マーケティング、人事、SaaS、製品などのさまざまなプラットフォームからデータを収集します。自動化されると、データの関心領域が広がり、他のことに集中できるようになります。分析プロセスのセグメント。
マーケティング目的でデータ集約の自動化を行っているとします。 次に、集計ソリューションがさまざまなソースからデータを収集します。 これらには、広告プラットフォーム、ソーシャル メディア、ウェブサイト分析などが含まれます。 次に、システムは調和技術を使用してデータを正規化します。 これは、システムが重複を排除し、冗長性を減らし、個別の指標を調整し、データの不一致を取り除くことを意味します。
最後に、データ集約システムはデータを別個のウェアハウスに保管します。 膨大なデータセットを処理できるため、分析データベースを選択することを強くお勧めします。 このような一元化されたストレージにより、データ アナリストは意味のある洞察を比較的簡単に得ることができます。
終わりの思考
データ集約は、データを検証、整理、要約し、わかりやすいビューで表示する強力なツールです。 この手法は、ヘルスケア、金融、銀行、広告などに適用されます。 ユーザー、データ アナリスト、およびデータ サイエンティストは、データ集約によって提示されるビューから多くの情報を得ることができ、有益なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 この記事では、データ集約の主な側面、そのベスト プラクティス、データ集約のユース ケース、およびデータ集約の自動化について説明します。
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