为了有效地聚合数据,您必须清楚地了解您的短期和长期目标。 比方说,今天您有兴趣收集和分析有关客户兴趣、偏好等方面的数据,但是,在未来,您的重点可能需要转移到通过培养信任和打造有回报的客户体验来建立持久的客户关系。
此外,您的数据可能是结构化或非结构化形式。 也就是说,您必须以提升客户体验为目标,并更多地了解公司的产品制造流程,以提高产品质量。 无论如何,您现在和未来的目标很可能会影响您的数据聚合要求。
您的数据聚合策略必须包括这些指标。 您今天可能不需要客户购买模式数据。 但是,将来可能需要从新来源获得其他投入。
大多数行业,尤其是金融和医疗保健行业,都需要认真考虑隐私和治理合规性方面的问题。 例如,假设您从外部供应商那里获得了外部患者的敏感数据,例如某些疾病的遗传结构,您需要确保这些数据保密。 同样,当您必须确保患者数据的私密性时,您也需要匿名化。
您需要确定您的聚合数据是否需要与公司中的特定人群、某些部门或每个人共享。 根据您的要求,您可能需要将聚合数据存储在大型存储库中,并向特定用户组授予访问权限。 或者,您可以创建满足特定用户组需求的小型数据集市。
无论外部来源是什么——呼叫中心音频、网站文本或任何东西——如果您想从中聚合数据,您当然需要一种简单的方法来验证它们并将它们与您的目标存储库集成。 与手动为每个集成接口编写代码相比,您更喜欢一些用户友好的方法。 关于数据聚合,您可以使用标准 API 或其他自动集成选项,它们可以为您完成大部分集成任务。
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数据聚合有哪些不同的用例?
虽然数据聚合在大多数垂直行业中都很有用,但各个业务领域中的一些主要数据聚合用例包括:
投资和金融
用例/示例:汇总来自头条新闻、金融和股票市场专家意见等的数据。
金融业在很大程度上依赖于数据聚合。 由于投资者需要跟踪金融趋势和股市变化,金融领域尤其从新闻中获取数据。 这些行业收集新闻头条,其中包含有关趋势的信息、专家的意见或他们跟踪的产品的财务事件。
Sumber: 图片
数据聚合使他们能够收集、处理和呈现分散在各种营销网站和其他来源的信息。 这表明需要强大的数据聚合策略。
零售与电子商务
用例/示例:为竞争对手研究、跟踪和预测市场趋势汇总数据……
在后疫情时代,零售和电子商务领域蓬勃发展。 在该领域运营的公司大多对竞争性研究感兴趣。 玩家之间竞争激烈,任何企业都必须及时了解竞争对手的价格、产品、促销等信息。 虽然有很多来源可以从竞争对手网站获取这些数据,但挑战仍然在于从中获取可操作的见解。
这是数据聚合的帮助所在。 数据聚合技术整理和处理从多个来源收集的所有竞争对手数据,并以易于使用的格式呈现信息。 企业可以利用这种技术并探索他们需要改进的地方,以超越他们的竞争对手。
银行业
用例/示例:引入 PINS,无需记住用户名和密码——屏幕抓取
银行业极大地利用了数据聚合并发明了一种称为屏幕抓取的新技术。 在这种方法下,所有用户的用户名和密码都被通用的 PINS 替换。 这意味着访问银行网站的用户不再需要记住他们的用户名和密码。
相反,每个用户将拥有 1 个 PIN,这是字母、数字和特殊字符的组合,他们可以使用这些 PIN 访问特定银行的所有网站。 系统在用户提出请求时对用户进行身份验证,数据聚合器使用帐户持有人的 PIN 验证信息。 值得一提的是,这些系统可以独立运行,也可以与其他执行身份验证的系统协同运行。
这些数据聚合用例彻底改变了银行业务流程,让客户的生活更加轻松。 目前,银行使用屏幕抓取进行账单支付和跟踪产品。
医疗保健和制药
用例/示例:汇总患者数据以监控他们的生活方式和对各种药物的行为等,跟踪医生与护士与患者的互动等。
在医疗保健领域,数据聚合发现了各种用例。 例如,它有助于监测患者的生活方式以及他们如何服用各种药物和药物。 此外,还可以跟踪医生和护士与患者之间的互动。 数据聚合还有助于维护记录、交易历史和报告。
数据聚合对制药行业也非常重要。 从准确的库存到处方管理,数据聚合用例在制药行业有几个。
数字营销和广告
用例/示例:聚合数据以了解客户偏好、竞争对手策略等,从而相应地制作内容
数字营销和广告空间中的数据聚合用例很多。 这些行业使用该技术来收集新闻头条、竞争对手研究、预测市场趋势等。 通过这些方式,他们可以开发和营销内容、接触潜在客户并销售他们的产品以盈利。
数据聚合可帮助这些公司分析客户数据,方法是提供个性化广告并通过集中营销努力提供卓越的客户体验。
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企业数据聚合
在业务需求不断增长的时代,数据聚合是企业不可或缺的组成部分。 数据聚合为企业提供了多种好处。 例如,您可能有很多数据。 然而,并不是所有的事情都需要分析。 也就是说,数据聚合首先检查哪些数据需要分析并选择它们。
这可确保仅考虑相关数据进行汇总。 此外,数据聚合改善了公司的营销和销售,因为它促进了竞争对手的研究,并帮助组织利用商业智能获得有用的结果。
数据聚合自动化
虽然可以手动或自动执行数据聚合,但通常首选后者。 这是因为数据聚合通常处理大量数据,在手动方法的情况下容易出错。 在自动化数据聚合中,称为中间件的第三方接口从营销、人力资源、SaaS、产品等各种平台收集数据。一旦自动化,数据的兴趣范围就会增加,从而更好地关注其他方面分析过程的片段。
假设您出于营销目的进行数据聚合自动化。 然后,聚合解决方案从各种来源收集数据。 其中包括广告平台、社交媒体、网站分析等。 接下来,系统使用协调技术规范化数据。 这意味着系统会消除重复、减少冗余、对齐不同的指标并消除数据差异。
最后,数据聚合系统将数据存储在不同的仓库中。 强烈建议选择分析数据库,因为它们可以处理庞大的数据集。 这种集中存储使数据分析师更容易获得有意义的见解。
结束语
数据聚合是一种有效的工具,可以以易于理解的视图验证、组织、汇总和呈现数据。 该技术在医疗保健、金融、银行、广告等领域都有应用。 用户、数据分析师和数据科学家可以从数据聚合呈现的视图中获取大量信息,这有助于做出有用的业务决策。 本文讨论了数据聚合的主要方面、其最佳实践、数据聚合用例和数据聚合自动化。
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