Việc thu thập dữ liệu quy mô lớn mang lại nhiều lợi ích cho nhiều lĩnh vực, bao gồm cả nghiên cứu và thông tin kinh doanh. Việc thu thập dữ liệu quy mô lớn có thể cung cấp những hiểu biết cần thiết cho các doanh nghiệp, học giả và chính phủ.
Các nhà phân tích sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để tổng hợp dữ liệu nhằm phát triển dự đoán, đánh giá quy trình và tác động đến các quyết định. Bài đăng này sẽ giới thiệu về dữ liệu tổng hợp là gì và tại sao nó quan trọng, cung cấp một số ví dụ về các ứng dụng phổ biến của nó cùng với các trích dẫn chính xác và phân biệt giữa dữ liệu phân tách và dữ liệu tổng hợp. Sau đó, chúng tôi sẽ giải thích cách phân tích dữ liệu tổng hợp và tìm ra tầm quan trọng của việc tổng hợp dữ liệu trong khai thác dữ liệu.
Định nghĩa dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp là gì? Nó đề cập đến dữ liệu được thu thập và báo cáo ở cấp độ nhóm, đoàn hệ hoặc tổ chức và được tổng hợp bằng cách sử dụng các kỹ thuật bảo vệ danh tính của mỗi cá nhân.
Phân tích tổng hợp tạo ra một bản tóm tắt dữ liệu từ nhiều nguồn. Việc thu thập dữ liệu liên quan từ nhiều vị trí khác nhau hoặc tổng hợp dữ liệu có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị. Khi tập hợp dữ liệu tổng hợp, điều quan trọng là phải xác minh rằng thông tin là chính xác và đầy đủ vì các chi tiết bị thiếu hoặc hiểu sai có thể ảnh hưởng đến tính hợp lệ của kết quả phát hiện của bạn. Điều cần thiết nữa là phải đảm bảo rằng bạn có đủ dữ liệu và nguồn có thể truy cập để chứng minh cho các tuyên bố của mình và cung cấp thông tin tình báo để phân tích của bạn thành công.
So sánh: Dữ liệu tổng hợp và dữ liệu tách rời
Sự khác biệt giữa dữ liệu tổng hợp và dữ liệu phân tách là khó nhận thấy nhưng rất cần thiết. Dữ liệu tổng hợp kết hợp và tóm tắt thông tin, trong khi dữ liệu phân tách tách dữ liệu tổng hợp thành các điểm hoặc phần thông tin riêng biệt. Việc phân chia dữ liệu có thể giúp hiểu sâu hơn về các tập hợp con khác nhau trong tập dữ liệu lớn hơn.
Ví dụ: một khu học chánh muốn phân tích kết quả kiểm tra tiêu chuẩn hóa có thể tách dữ liệu bằng cách tập trung vào hiệu suất của các mẫu phụ cụ thể. Hiểu cách học sinh thể hiện so với các nhóm mục tiêu cụ thể có thể hỗ trợ họ tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và phát triển các sáng kiến có giá trị. Nó có thể được sử dụng như một ví dụ về dữ liệu tổng hợp trong giáo dục.
Tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp
Trong thế giới công nghệ luôn thay đổi, mở rộng và cực kỳ phức tạp của chúng ta, dữ liệu không ngừng thay đổi, phát triển và trở nên phức tạp hơn sau mỗi hành động được thực hiện. Dữ liệu là một trong những loại tiền tệ quan trọng nhất trong nền kinh tế ngày nay, nhưng về cơ bản nó sẽ vô dụng nếu không có tổ chức, phân khúc và hiểu biết.
Việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc chỉ ra các xu hướng và kết quả chính cũng như sự hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu làm cho dữ liệu trở nên có giá trị. Việc tổng hợp dữ liệu cho phép doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh cụ thể hoặc thực hiện phân tích quy trình/con người ở hầu hết mọi quy mô bằng cách tìm kiếm, thu thập và trình bày dữ liệu dưới dạng tóm tắt, dựa trên báo cáo.
Quá trình thu thập dữ liệu và cô đọng nó thành dạng tóm tắt để đánh giá thống kê được gọi là tổng hợp dữ liệu.
Ngoài ra, dữ liệu có thể được tổng hợp trong một thời gian cụ thể để cung cấp số liệu thống kê như giá trị trung bình, tối thiểu, tối đa, tổng số và số lượng. Bạn có thể phân tích dữ liệu tổng hợp để hiểu rõ hơn về các tài nguyên hoặc nhóm tài nguyên cụ thể sau khi kết hợp và ghi lại vào chế độ xem hoặc báo cáo.
Các kiểu tổng hợp dữ liệu
Việc tổng hợp dữ liệu có thể được chia thành hai loại:
Các loại tổng hợp theo thời kỳ
Tổng hợp thời gian
Dữ liệu về một tài nguyên trong một khoảng thời gian nhất định.
Tập hợp không gian
Khoảng thời gian trong đó tất cả các điểm dữ liệu cho một nhóm tài nguyên được thu thập.
Các loại tập hợp với các hàm toán học
- Tổng: Tổng của tất cả các dữ liệu được chỉ định được tính toán.
- Trung bình: Tổng số điểm dữ liệu được chia cho số điểm dữ liệu.
- Tối đa: Giá trị cao nhất cho mỗi danh mục được hiển thị.
- tối thiểu: Hiển thị giá trị thấp nhất cho mỗi danh mục.
- Đếm: Tổng số mục nhập dữ liệu cho mỗi danh mục được tính.
Mặc dù có nhiều cách để tổng hợp các nguồn dữ liệu thành một chiến lược, nhưng tất cả chúng đều tuân theo cùng một mô hình thu thập và xử lý dữ liệu cơ bản.
Một điểm quan trọng khác cần xem xét là tích hợp dữ liệu là một quá trình có thể được gọi là nhập dữ liệu.
Nhập dữ liệu là gì?
Quá trình di chuyển dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn đến vị trí mục tiêu để xử lý và phân tích được gọi là nhập dữ liệu. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nơi khác nhau, bao gồm hồ dữ liệu, thiết bị IoT, cơ sở dữ liệu tại chỗ và ứng dụng SaaS, trước khi kết thúc ở nhiều môi trường mục tiêu khác nhau như kho dữ liệu đám mây hoặc trung tâm dữ liệu.
Nhập dữ liệu là một công nghệ cơ bản cho phép các công ty hiểu được số lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu. Chúng tôi sẽ đi sâu hơn vào chủ đề này để giúp các tổ chức nhận được nhiều giá trị hơn từ việc nhập dữ liệu. Các loại nhập dữ liệu, cách nhập dữ liệu, sự khác biệt giữa ETL và nhập dữ liệu, các công cụ để nhập dữ liệu, v.v., tất cả sẽ được thảo luận.
Các kiểu nhập dữ liệu
Có ba loại nhập dữ liệu, mỗi loại đều có ưu và nhược điểm. Thời gian thực là phương pháp phổ biến nhất, tiếp theo là nhập hàng loạt. Trong kiến trúc lambda, bạn có thể sử dụng kết hợp thời gian thực hoặc hàng loạt để thu thập dữ liệu. Mục tiêu kinh doanh, cơ sở hạ tầng CNTT và các hạn chế về tài chính sẽ quyết định nên sử dụng cái nào.
Nhập dữ liệu theo thời gian thực
Nhập dữ liệu trong thời gian thực là thu thập và truyền dữ liệu từ hệ thống nguồn trong thời gian thực bằng cách sử dụng các công nghệ như thu thập dữ liệu thay đổi (CDC).
Nhập dữ liệu theo lô
Phương pháp thu thập và truyền dữ liệu theo đợt theo khoảng thời gian xác định được gọi là nhập dữ liệu theo đợt.
Nhập dữ liệu dựa trên kiến trúc Lambda
Kiến trúc Lambda là một giải pháp nhập dữ liệu sử dụng cả kỹ thuật hàng loạt và thời gian thực.
Công cụ nhập dữ liệu
Công cụ nhập dữ liệu là giải pháp phần mềm thu thập và truyền dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc từ hệ thống nguồn sang hệ thống đích. Những công nghệ này tự động hóa việc sử dụng các quy trình thủ công và tốn thời gian trước đây. Dữ liệu được truyền dọc theo đường dẫn nhập dữ liệu, một chuỗi các bước xử lý đưa dữ liệu từ nơi này sang nơi khác.
Có nhiều loại giải pháp nhập dữ liệu khác nhau có sẵn.
Làm thế nào để chọn công cụ nhập dữ liệu?
Để chọn giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của mình, bạn phải cân nhắc một số yếu tố và đưa ra quyết định sáng suốt:
- Định dạng: Nó được đưa vào dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay không cấu trúc?
- Tính thường xuyên: Theo thời gian thực hoặc theo đợt?
- Kích cỡ: Công cụ nhập cần xử lý lượng dữ liệu là bao nhiêu?
- Sự riêng tư: Có dữ liệu nhạy cảm nào bạn cần che giấu hoặc bảo vệ không?
Công cụ nhập không bị giới hạn ở một cách thực hiện nhập dữ liệu. Ví dụ: mỗi ngày, họ có thể chuyển hàng triệu bản ghi vào Salesforce. Họ cũng có thể đảm bảo rằng một số ứng dụng trao đổi dữ liệu thường xuyên. Các công cụ nhập cũng có thể cung cấp thông tin từ các nguồn tiếp thị đến nền tảng kinh doanh thông minh để phân tích bổ sung.
Khi đã biết công cụ nào phù hợp với mình, bạn có thể sử dụng quy trình tổng hợp dữ liệu trong giáo dục, y tế và nghiên cứu.
Tầm quan trọng của việc tổng hợp dữ liệu trong khai thác dữ liệu là gì?
Trong phân tích dữ liệu, tổng hợp là tìm kiếm, thu thập và trình bày dữ liệu dưới dạng tóm tắt để thực hiện phân tích thống kê về phương pháp kinh doanh hoặc mô hình con người. Khi dữ liệu từ nhiều nguồn được thu thập, điều quan trọng là phải có được thông tin chính xác để có được kết quả có giá trị.
Bạn có thể sử dụng tính năng tổng hợp dữ liệu để giúp bạn thực hiện các quyết định sáng tạo về tiếp thị, tài chính, giá cả, v.v. Tóm tắt thống kê được sử dụng để thay thế các nhóm dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp được lưu trữ trong kho dữ liệu có thể hỗ trợ giải quyết các vấn đề logic, điều này có thể hỗ trợ giảm căng thẳng về thời gian truy vấn. Trong quá trình khai thác dữ liệu đó, xương sống là tổng hợp dữ liệu và nó yêu cầu các trình tổng hợp dữ liệu.
Trình tổng hợp dữ liệu và phân tích dữ liệu tổng hợp
Trình tổng hợp dữ liệu là một chương trình phần mềm được sử dụng trong khai thác dữ liệu để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, sau đó xử lý và trích xuất thông tin hữu ích thành dạng sơ bộ. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện thông tin khách hàng bằng cách đóng vai trò là người trung gian. Nó cũng hỗ trợ tìm kiếm các trường hợp dữ liệu liên quan đến một sản phẩm cụ thể khi người tiêu dùng yêu cầu.
Nhóm dữ liệu thu thập thông tin, sau đó được nhóm tiếp thị sử dụng để cá nhân hóa tin nhắn, ưu đãi và các yếu tố khác trong tương tác kỹ thuật số của khách hàng với công ty. Nó cũng hỗ trợ nhân viên quản lý sản phẩm của bất kỳ doanh nghiệp nào xác định sản phẩm nào tạo ra nhiều tiền hơn. Các nhóm điều hành tài chính và công ty cũng sử dụng dữ liệu tổng hợp để giúp họ quyết định cách phân bổ ngân sách giữa các sáng kiến tiếp thị và phát triển sản phẩm.
Ví dụ về dữ liệu tổng hợp
Các công ty có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp theo nhiều cách khác nhau trong nhiều ngành. Dưới đây là một số ví dụ về cách một công ty, chính phủ hoặc nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp:
Thử nghiệm dược phẩm
Một tình huống khác mà dữ liệu tổng hợp đóng vai trò quan trọng là trong các thử nghiệm dược phẩm. Đây là một ví dụ về dữ liệu tổng hợp trong chăm sóc sức khỏe. Khi các công ty dược phẩm phát triển các loại thuốc mới, họ thường dành nguồn lực đáng kể để đánh giá tính hiệu quả, an toàn và tác dụng phụ của chúng. Các nhà nghiên cứu tiến hành nghiên cứu lâm sàng để quan sát tác động của thuốc đối với các phân khúc dân số khác nhau. Họ có thể sử dụng dữ liệu từ nhiều bệnh nhân để hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của thuốc bằng cách hợp nhất hoặc nhóm nó lại.
Số liệu của người mua
Một ưu điểm khác của dữ liệu tổng hợp là hoạt động kinh doanh có thể sử dụng nó để phân tích các số liệu cần thiết như mức độ tương tác của khách hàng, lượt truy cập trang web và nhân khẩu học của người dùng. Biết đặc điểm của một hoặc thậm chí một vài người tiêu dùng không mang lại nhiều lợi ích cho các công ty đang tìm kiếm thông tin chi tiết hơn về đối tượng mục tiêu của họ.
Các công ty có thể sử dụng dữ liệu lớn để có được những hiểu biết quan trọng về người tiêu dùng và mô hình mua hàng bằng cách kết hợp nhiều điểm dữ liệu từ nhiều nguồn. Các nhóm tiếp thị có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh thông điệp, tạo ra các chương trình giảm giá dành riêng và cải thiện kỹ thuật nhắm mục tiêu. Các tổ chức sản phẩm cũng có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp về người tiêu dùng để xác định các sản phẩm hoặc dịch vụ phổ biến nhất.
Phân tích tài chính
Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp trong phân tích tài chính là rất quan trọng. Nhiều công ty tiền tệ và đầu tư sử dụng dữ liệu để đưa ra đề xuất, dự báo diễn biến thị trường và phát hiện các sự kiện hoặc thay đổi trong tâm lý công chúng có thể ảnh hưởng đến một công ty hoặc nền kinh tế.
Dữ liệu của họ thường được lấy từ các tiêu đề tin tức, nội dung bài viết và dữ liệu thị trường. Các chuyên gia tài chính có thể sử dụng các nguồn tích lũy của họ để phát triển những kỳ vọng đầy đủ thông tin về hiệu quả tài chính của công ty hoặc sản phẩm.
Chính sách của chính phủ
Các chính phủ thường xuyên dựa vào dữ liệu nhân khẩu học để hướng dẫn các quyết định chính sách của họ. Họ có thể xem xét các chỉ số quan trọng, bao gồm tỷ lệ việc làm, mức thu nhập và thống kê y tế công cộng, để đánh giá sức khỏe và phúc lợi của người dân.
Chính phủ có thể sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sau một thảm họa thiên nhiên để tìm hiểu xem có bao nhiêu người bị buộc phải rời bỏ nhà cửa hoặc bị tổn hại theo cách nào đó. Sau đó, họ có thể sử dụng thông tin để cung cấp viện trợ bổ sung cho những khu vực cần thông tin đó.
Nghiên cứu học thuật
Các nhà nghiên cứu nên bắt đầu với dữ liệu và xây dựng luận án của mình khi viết luận văn. Ví dụ: các nhà nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê từ từng cá nhân theo thời gian khi phân tích tỷ lệ ly hôn ở một quốc gia. Sau đó, các nhà nghiên cứu trích xuất các thành phần khác của luận án từ tập dữ liệu.
Chúng tôi có thể đưa ra rất nhiều ví dụ về dữ liệu tổng hợp trong các lĩnh vực khác nhau. Điểm quan trọng là việc tổng hợp dữ liệu là điều cần thiết đối với mọi cá nhân, công ty hoặc chính phủ muốn thành công khi sử dụng dữ liệu.
Khoa học dữ liệu có trở nên quan trọng hơn mỗi ngày không? Chúng tôi tin rằng bạn đã biết câu trả lời.
