Para uma agregação de dados eficaz, você deve entender claramente seus objetivos, tanto a curto quanto a longo prazo. Digamos que, hoje, você esteja interessado em coletar e analisar dados de clientes sobre seus interesses, preferências e outros. No entanto, no futuro, seu foco pode precisar mudar para a construção de relacionamentos duradouros com os clientes, promovendo a confiança e criando experiências gratificantes para os clientes.
Além disso, seus dados podem estar em formato estruturado ou não estruturado. Dito isso, você deve ter como objetivo aprimorar a experiência do cliente e aprender mais sobre os processos de fabricação de produtos da empresa para melhorar a qualidade do produto. Em qualquer caso, é bem possível que seus objetivos atuais e futuros afetem seus requisitos de agregação de dados.
Sua estratégia de agregação de dados deve incluir esses ponteiros. Você pode não precisar dos dados do padrão de compra do cliente hoje. No entanto, pode surgir a necessidade de outros insumos de novas fontes no futuro.
A maioria dos setores, especialmente finanças e saúde, precisa considerar seriamente os aspectos de conformidade com a privacidade e a governança. Por exemplo, digamos que você obtenha dados confidenciais de pacientes externos, como estruturas genéticas para certas doenças de um fornecedor externo, você precisa garantir que eles permaneçam confidenciais. Da mesma forma, você precisa do anonimato quando precisa garantir que os dados de seus pacientes permaneçam privados.
Você precisa verificar se seus dados agregados precisam ser compartilhados com grupos específicos de pessoas na empresa, determinados departamentos ou todos. Dependendo do seu requisito, pode ser necessário armazenar os dados agregados em um grande repositório, concedendo privilégios de acesso a conjuntos de usuários específicos. Como alternativa, você pode criar pequenos data marts que atendam às necessidades de grupos de usuários específicos.
Independentemente das fontes externas – áudio do call center, texto do site ou qualquer outra coisa -, você deseja agregar dados, certamente precisa de uma maneira fácil de validá-los e integrá-los ao seu repositório de destino. Você prefere algum método amigável ao invés de escrever manualmente o código para cada interface de integração. Com relação à agregação de dados, você pode usar APIs padrão ou outras opções de integração automatizadas que realizam a maior parte das tarefas de integração para você.
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Quais são os diferentes casos de uso de agregação de dados?
Embora a agregação de dados seja útil na maioria das indústrias verticais, alguns dos principais casos de uso de agregação de dados em vários domínios de negócios incluem:
Investimento e finanças
Caso de uso/exemplo: agregação de dados de manchetes, opiniões de especialistas sobre mercados financeiros e de ações, etc.
O setor financeiro depende muito da agregação de dados. Como os investidores precisam acompanhar as tendências financeiras e as mudanças no mercado de ações, o espaço financeiro obtém seus dados principalmente das notícias. Essas indústrias reúnem manchetes de notícias que contêm informações sobre tendências, opiniões de especialistas ou eventos sobre as finanças dos produtos que acompanham.
Fonte: Imagem
A agregação de dados permite que eles coletem, processem e apresentem essas informações que estão espalhadas por vários sites de marketing e outras fontes. Isso indica a necessidade de uma estratégia robusta de agregação de dados.
Varejo e comércio eletrônico
Caso de uso/exemplo: agregação de dados para pesquisa de concorrentes, rastreamento e previsão de tendências de mercado…
Na era pós-pandêmica, o espaço de varejo e comércio eletrônico está crescendo. As empresas que operam neste domínio estão principalmente interessadas em pesquisa competitiva. Há uma forte concorrência entre os jogadores e torna-se imperativo para qualquer empresa manter-se atualizado sobre os preços, produtos, promoções e muito mais dos concorrentes. Embora existam muitas fontes para obter esses dados, incluindo sites de concorrentes, o desafio permanece em obter insights acionáveis a partir deles.
É aqui que a agregação de dados ajuda. A técnica de agregação de dados agrupa e processa todos os dados do concorrente coletados de várias fontes e apresenta as informações em um formato fácil de consumir. As empresas podem aproveitar essa técnica e explorar onde precisam melhorar para superar seus rivais.
Bancário
Caso de uso/Exemplo: introdução de PINS eliminando a necessidade de lembrar nomes de usuários e senhas – Screen Scraping
O setor bancário alavancou muito a agregação de dados e inventou uma nova técnica conhecida como Screen Scraping. Nesse método, todos os nomes de usuário e senhas dos usuários são substituídos por PINS generalizados. Isso significa que os usuários que acessam sites bancários não precisam mais lembrar seus nomes de usuário e senhas.
Em vez disso, cada usuário terá 1 PIN, uma combinação de letras, números e caracteres especiais que poderá usar para acessar todos os sites de um determinado banco. O sistema autentica o usuário quando ele faz a solicitação e os agregadores de dados validam as informações usando o PIN do titular da conta. Vale ressaltar que esses sistemas podem operar de forma autônoma ou em conjunto com outros sistemas que realizam autenticação.
Esses casos de uso de agregação de dados revolucionaram os procedimentos bancários e facilitaram a vida dos clientes. Atualmente, os bancos usam captura de tela para pagamentos de contas e rastreamento de produtos.
Saúde e Farmácia
Caso de uso/exemplo: agregar dados do paciente para monitorar seu estilo de vida e comportamento em relação a vários medicamentos, etc., rastrear interações médico-enfermeiras com pacientes, etc.
No setor de saúde, a agregação de dados encontra vários casos de uso. Por exemplo, ajuda a monitorar o estilo de vida dos pacientes e como eles consomem vários medicamentos e drogas. Além disso, a interação entre médicos e enfermeiros com os pacientes também pode ser rastreada. A agregação de dados também ajuda a manter registros, histórico de transações e relatórios.
A agregação de dados também é de considerável importância para a indústria farmacêutica. Do inventário preciso ao gerenciamento de prescrições, os casos de uso de agregação de dados são diversos no setor farmacêutico.
Publicidade e Marketing Digital
Caso de uso/exemplo: agregação de dados para entender as preferências do cliente, estratégias do concorrente etc.
Os casos de uso de agregação de dados em marketing digital e espaço publicitário são muitos. Essas indústrias usam a técnica para coletar manchetes de notícias, pesquisa de concorrentes, prever tendências de mercado e outros. Por meio dessas formas, eles podem desenvolver e comercializar conteúdo, alcançar clientes em potencial e vender seus produtos com lucro.
A agregação de dados ajuda essas empresas a analisar os dados do cliente, fornecendo anúncios personalizados e oferecendo experiências notáveis ao cliente por meio de esforços de marketing focados.
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Agregação de dados para empresas
A agregação de dados é um componente integral das empresas na era das crescentes necessidades de negócios. A agregação de dados oferece vários benefícios para as empresas. Por exemplo, você pode ter muitos dados. No entanto, nem tudo precisa ser analisado. Dito isso, a agregação de dados primeiro verifica quais dados precisam de análise e os escolhe.
Isso garante que apenas os dados relevantes sejam levados em consideração para a agregação. Além disso, a agregação de dados melhora o marketing e as vendas das empresas, pois facilita a pesquisa de concorrentes e ajuda as organizações a alavancar a inteligência de negócios para obter resultados úteis.
Automação de agregação de dados
Embora a agregação de dados possa ser realizada manualmente ou automatizada, a última é geralmente preferida. Isso porque a agregação de dados costuma lidar com grandes volumes de dados, tornando-os propensos a erros, no caso de uma abordagem manual. Na agregação automatizada de dados, uma interface de terceiros conhecida como middleware coleta dados de várias plataformas, como marketing, recursos humanos, SaaS, produtos etc. Uma vez automatizada, a área de interesse dos dados aumenta, resultando em um melhor foco em outros segmentos do processo analítico.
Digamos que você conduza a automação de agregação de dados para fins de marketing. Em seguida, a solução de agregação reúne dados de várias fontes. Isso inclui plataformas de anúncios, mídia social, análise de sites e muito mais. Em seguida, o sistema normaliza os dados usando técnicas de harmonização. Isso significa que o sistema elimina duplicatas, reduz redundâncias, alinha indicadores distintos e remove discrepâncias de dados.
Por fim, o sistema de agregação de dados armazena os dados em um warehouse distinto. É altamente recomendável optar por bancos de dados analíticos, pois eles podem lidar com grandes conjuntos de dados. Esse armazenamento centralizado torna relativamente mais fácil para os analistas de dados obter insights significativos.
Fechando pensamentos
A agregação de dados é uma ferramenta potente que valida, organiza, resume e apresenta dados em uma visão facilmente compreensível. A técnica encontra aplicações em saúde, finanças, bancos, publicidade e muito mais. Usuários, analistas de dados e cientistas de dados podem obter muitas informações das exibições apresentadas pela agregação de dados, o que pode ajudar a tomar decisões de negócios úteis. Os principais aspectos da agregação de dados, suas melhores práticas, casos de uso de agregação de dados e automação de agregação de dados são discutidos no artigo.
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