Explicación del proceso de agregación de datos - 2024

La agregación de datos reúne los datos de diversas fuentes, los procesa y los hace aptos para ser sometidos a análisis. Desde simples clics hasta transacciones complejas, todo lo que ocurre en Internet se convierte en datos. Internet produce toneladas de datos cada segundo que pasa. Según Statista, se espera que la creación mundial de datos crezca más de 180 zettabytes

La agregación de datos reúne los datos de diversas fuentes, los procesa y los hace aptos para ser sometidos a análisis. Desde simples clics hasta transacciones complejas, todo lo que ocurre en Internet se convierte en datos. Internet produce toneladas de datos cada segundo que pasa. Según Statista, se espera que la creación mundial de datos supere los 180 zettabytes en 2025. 

Hasta que estos abundantes datos no se dejan tal cual, no sirven para nada. Con algunas operaciones valiosas, como la recopilación y el procesamiento de datos, estos datos se convierten en una valiosa aportación para la visión empresarial. Este artículo le guiará para hacer uso de los datos de manera efectiva utilizando técnicas de agregación de datos.

Índice

• ¿Qué es la agregación de datos?
• ¿Por qué utilizar la agregación de datos?
• Tipos de agregación de datos
• Intervalos de tiempo para la agregación de datos
• Pasos de la agregación de datos
• Proxy en la agregación de datos
• Aspectos a tener en cuenta antes de elegir un sistema de agregación de datos
• ¿Por qué ProxyScrape para la agregación de datos?
• Preguntas frecuentes
• Conclusión

¿Qué es la agregación de datos?

La agregación de datos es el proceso de unificar datos procedentes de múltiples fuentes. Las fuentes pueden ser redes sociales, bases de datos históricas, almacenes de datos, conjuntos de datos, canales RSS, servicios web o archivos planos. Los datos de estas fuentes no son sólo texto, también pueden ser imágenes, gráficos, datos estadísticos, funciones complejas, valores binarios y señales IoT. Todos estos datos son un recurso valioso para los Data Marketers. Realizan análisis estadísticos de los datos agregados para diseñar perspectivas de negocio a partir de ellos. Los profesionales del marketing extraen datos de múltiples fuentes y llevan a cabo el proceso de agregación de datos.

¿Por qué utilizar la agregación de datos?

La Agregación de Datos es el proceso clave que beneficia a los usuarios comunes y a la gente de negocios para tomar decisiones basadas en los resultados de los datos históricos. La agregación de datos puede ayudar a los usuarios a manejar múltiples tipos de datos. Los datos sin procesar no sirven de nada. Los datos brutos deben someterse a un proceso de limpieza para eliminar ruidos innecesarios y convertirlos a un formato estándar. Además de limitarse a recopilar datos, los científicos de datos que utilizan la técnica de agregación de datos llevan a cabo técnicas de inteligencia empresarial, como el análisis predictivo, y visualizan los resultados a través de un cuadro de mando de marketing.

Tipos de agregación de datos

La agregación de datos es el proceso de resumir y condensar datos ampliamente recopilados en una forma más simple, lo que facilita a los científicos de datos desarrollar una visión crítica a partir de ellos. En función de cuándo y en qué se produce la agregación, la gente clasifica el servicio de agregación de dos maneras:

Agregación temporal

La agregación temporal recoge múltiples puntos de datos de un recurso a lo largo de un tiempo. Por ejemplo: Considere que gestiona un complejo comercial en el que recopila datos de ventas de un complejo comercial al final del día. En este caso, la agregación tiene lugar en un recurso (el complejo comercial) a un intervalo regular (al final del día).

Agregación espacial

La agregación espacial recoge datos de múltiples grupos de recursos a intervalos regulares. En este caso, la recogida de datos depende de más de un factor. Por ejemplo: Imagine que es propietario de un centro comercial. Realiza la agregación espacial para ver los datos de ventas de todas las tiendas a intervalos regulares. Aquí, se trabaja sobre múltiples grupos de recursos como tiendas individuales de un complejo.

Intervalos de tiempo para la agregación de datos

Hay algunos conceptos que abordan con qué frecuencia y en qué condiciones se agregan o recopilan los datos. 

Período de referencia

El periodo de presentación de informes denota el periodo de tiempo durante el cual se recopilan los datos. Los datos de un determinado dispositivo o circunstancia se recogen a lo largo de un periodo de tiempo con fines de presentación. Por ejemplo, consideremos una cabina de peaje que registra los datos de los vehículos que pasan por ella cada día. En este caso, un día es el periodo de información. 

Granularidad

La granularidad es ligeramente diferente de la del periodo de referencia. En este caso, los datos se recogen durante un periodo de tiempo para el proceso de agregación. La granularidad ayuda a realizar operaciones de agregación sobre los datos recogidos. Ejemplo: Una cabina de peaje registra los vehículos que pasan por ella. Si los datos se recogen cada 10 minutos, la granularidad es de 10 minutos y el rango de granularidad puede variar desde 1 minuto, 2 minutos y 10 minutos hasta 1 mes. 

Período electoral

El periodo de sondeo es un proceso ampliado de granularidad. La granularidad es el periodo de tiempo durante el cual se recopilan los datos. Mientras que el periodo de sondeo es el tiempo que se tarda en crear los datos. Supongamos que el sistema de peaje tarda 10 minutos en generar los datos de los vehículos que pasan. Entonces, 10 minutos es el periodo de sondeo. Y si preferimos recoger datos cada 5 minutos, la granularidad es de 5 minutos. 

Pasos de la agregación de datos

La agregación de datos consiste en unificar datos procedentes de múltiples fuentes. Aunque parezca sencillo, la agregación de datos implica múltiples ciclos de procesamiento en el orden de ejecución adecuado.

Colección

El paso principal de la agregación de datos es la recopilación de datos. La fase de recopilación extrae datos de múltiples fuentes. Las fuentes no siempre son necesariamente estáticas, también pueden ser dinámicas. El almacén de datos y los registros de datos históricos son algunas de las fuentes de datos estáticas. No cambian. Pero también puede haber fuentes dinámicas, como las redes sociales. Las comunicaciones en las redes sociales son las fuentes de datos más interactivas, en las que los datos pueden seguir cambiando a cada minuto que pasa.

Ejemplo: El número de "me gusta", "comentarios" y "compartidos" de las publicaciones en las redes sociales y el tráfico de un sitio web pueden cambiar con el tiempo. En este caso, el proceso de agregación de datos debe trabajar con los datos en flujo.

Tratamiento

La recogida de datos es la fase primaria, por lo que las herramientas de agregación de datos prosiguen el proceso en esta fase de procesamiento. Esta fase se encarga de convertir los datos brutos en un formato adecuado para el proceso de análisis de datos. El procesamiento de datos incluye múltiples operaciones, como limpiar los ruidos innecesarios de los datos, realizar operaciones lógicas o aritméticas, como MIN, MAX, AND, SUM, y otras operaciones complejas de transferencia de datos.

Ejemplo: Un comercial intenta averiguar la demanda de su producto a través de las redes sociales. Publica un post en las redes sociales y hace un seguimiento de las reacciones de sus usuarios. A partir de ahí, puede analizar la demanda del producto en el mercado. Al principio, los científicos de datos realizarán operaciones aritméticas para contar los "me gusta" y "no me gusta" de las publicaciones. Después se encargarán de operaciones complejas, como el análisis sentimental. Este se centra en los comentarios de la gente y descubre sus sentimientos u opiniones sobre el producto. También rastrean qué tipo de palabras pegadizas o enlaces atraen a la gente hacia su producto.

Presentación

El último paso de la agregación de datos es la presentación. Los agregadores de datos suelen visualizar los resultados en un cuadro de mando de marketing que muestra las perspectivas empresariales de sus índices de éxito y fracaso. En esta fase de presentación, las herramientas de agregación de datos muestran los factores que tuvieron un impacto positivo en el negocio en forma de gráficos o tablas. Esta comparación de múltiples métodos de prueba y error puede ayudar finalmente a los usuarios a predecir un patrón de diseño a partir de pruebas exitosas y a elaborar un informe de inteligencia empresarial.

Ejemplo: Las publicaciones en las redes sociales no son sólo una forma de publicidad, sino que también ayudan a los analistas de datos a predecir el comportamiento humano y sus intereses. Los analistas de negocio elaboran un informe en el que destacan los métodos o enfoques que han funcionado con los clientes.

Proxy en la agregación de datos

Los servidores proxy actúan como servidores intermedios entre los nodos de comunicación de la red. El servidor proxy actúa en nombre del cliente y oculta su identidad al servidor y a la red. Este anonimato ayuda a los usuarios a acceder a sitios geobloqueados y evita las prohibiciones de IP. Estas características especiales de los proxies facilitan el proceso de agregación de datos automatizando la extracción de datos a gran velocidad. El proceso de agregación de datos puede hacer uso de múltiples proxies de grupos de proxies rotatorios. 

Aspectos a tener en cuenta antes de elegir un sistema de agregación de datos

La agregación manual de datos lleva bastante tiempo y requiere mucho esfuerzo. A los agregadores de datos manuales les puede resultar tedioso tener que repetir la fase de recopilación, procesamiento y presentación para tantos datos como tengan. Por eso se prefiere un software de agregación de datos automatizado o herramientas de agregación de datos que puedan acelerar el proceso de agregación. Elegir el sistema de agregación de datos adecuado puede mejorar la calidad y los estándares del proceso. Estos son algunos de los factores que hay que tener en cuenta antes de decidirse por un sistema de agregación de datos.

Rentabilidad - El coste es el principal factor en el que hay que centrarse. Las herramientas de agregación de datos que elijas no deben superar tu presupuesto de instalación.

Compatibilidad - Asegúrese de que el agregador de datos admite todos los formatos de datos y es compatible con todas las fuentes de datos. El sistema debe ser lo suficientemente eficiente como para manejar diferentes formatos de datos.

Escalabilidad - Los empresarios amplían o reducen la escala de su negocio según sus necesidades. En este caso, el sistema de agregación de datos que elijan debe adoptar los cambios de escalabilidad. 

¿Por qué ProxyScrape para la agregación de datos?

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• Proxyscrape ofrece proxies de alta velocidad que funcionan con cero restricciones.
• Ofrecen proxies de varios países y varios protocolos. Esto los convierte en un proxy global que puede reducir las prohibiciones de IP. 

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Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes:

Conclusión

Los científicos de datos utilizan esta técnica de agregación de datos para manejar registros de datos atómicos. Si espera recopilar datos de varias fuentes y convertirlos en información valiosa, utilice esta técnica de agregación de datos. Para simplificar el proceso de agregación de datos, tenga en cuenta factores como el coste, la compatibilidad, la escalabilidad y otros factores para elegir un software de agregación de datos adecuado. Además, configurar un tipo de proxy adecuado puede mejorar la eficacia del proceso de agregación de datos.