Explicação do processo de agregação de dados - 2024

A agregação de dados reúne os dados de uma variedade de fontes, processa-os e torna-os elegíveis para análise. Desde simples cliques a transacções complexas, tudo o que acontece online transforma-se em dados. A Internet produz toneladas de dados a cada segundo que passa. Segundo o Statista, prevê-se que a criação global de dados cresça mais de 180 zettabytes

A agregação de dados reúne os dados de uma variedade de fontes, processa-os e torna-os elegíveis para análise. Desde simples cliques a transacções complexas, tudo o que acontece online transforma-se em dados. A Internet produz toneladas de dados a cada segundo que passa. Segundo o Statista, prevê-se que a criação global de dados cresça mais de 180 zettabytes até 2025. 

Até que estes dados abundantes sejam deixados como estão, não têm qualquer utilidade. Com algumas operações valiosas, como a recolha e o processamento de dados, estes dados qualificam-se como um contributo valioso para a compreensão do negócio. Este artigo irá guiá-lo na utilização eficaz dos dados através de técnicas de agregação de dados.

Índice

• O que é a agregação de dados?
• Porquê utilizar a agregação de dados?
• Tipos de agregação de dados
• Intervalos de tempo para agregação de dados
• Etapas da agregação de dados
• Proxy na agregação de dados
• Coisas a considerar antes de escolher um sistema de agregação de dados
• Porquê ProxyScrape para a agregação de dados?
• Perguntas mais frequentes
• Conclusão

O que é a agregação de dados?

A agregação de dados é o processo de unificação de dados de várias fontes. As fontes podem ser redes sociais, bases de dados históricas, armazéns de dados, conjuntos de dados, feeds RSS, serviços Web ou ficheiros simples. Os dados provenientes destas fontes não são apenas texto, podem também ser imagens, gráficos, dados estatísticos, funções complexas, valores binários e sinais IoT. Todos estes dados são um recurso valioso para os profissionais de marketing de dados. Estes efectuam uma análise estatística dos dados agregados para obter informações comerciais a partir deles. Os profissionais de marketing extraem dados de várias fontes e efectuam o processo de agregação de dados.

Porquê utilizar a agregação de dados?

A agregação de dados é o processo-chave que beneficia os utilizadores comuns e os empresários na tomada de decisões com base nos resultados dos dados históricos. A agregação de dados pode ajudar os utilizadores a lidar com vários tipos de dados. Os dados em bruto, sem qualquer processamento posterior, não têm qualquer utilidade. Os dados em bruto devem ser submetidos a um processo de limpeza para eliminar ruídos desnecessários e convertê-los num formato normalizado. Para além da simples recolha de dados, os cientistas de dados que utilizam a técnica de agregação de dados executam técnicas de Business Intelligence, como a análise preditiva, e visualizam os resultados através de um painel de controlo de marketing.

Tipos de agregação de dados

A agregação de dados é o processo de resumir e condensar dados amplamente recolhidos numa forma mais simples, facilitando aos cientistas de dados o desenvolvimento de conhecimentos críticos a partir dos mesmos. Com base em quando e em que é efectuada a agregação, as pessoas classificam o serviço de agregação de duas formas:

Agregação de tempo

A agregação temporal recolhe vários pontos de dados de um recurso durante algum tempo. Por exemplo: Considere que gere um complexo comercial, onde recolhe dados de vendas num complexo comercial no final do dia. Aqui, a agregação tem lugar num recurso (o complexo comercial) num intervalo regular (fim do dia).

Agregação espacial

A agregação espacial recolhe dados de vários grupos de recursos em intervalos regulares. Neste caso, a recolha de dados depende de mais do que um fator. Por exemplo: Considere que é proprietário de um complexo comercial. Executa a agregação espacial para visualizar os dados de vendas de todas as lojas em intervalos regulares. Aqui, trabalham em vários grupos de recursos, como lojas individuais de um complexo.

Intervalos de tempo para agregação de dados

Existem alguns conceitos que abordam a frequência e as condições em que os dados são agregados ou recolhidos. 

Período de referência

O período de referência indica o período de tempo durante o qual os dados são recolhidos. Os dados de um determinado dispositivo ou circunstância são recolhidos durante um período de tempo para efeitos de apresentação. Por exemplo, consideremos uma cabina de portagem que regista os dados dos veículos que atravessam o seu caminho todos os dias. Neste caso, um dia é o período de referência. 

Granularidade

A granularidade é ligeiramente diferente do período de referência. Neste caso, os dados são recolhidos durante um período de tempo para o processo de agregação. A granularidade ajuda a efetuar operações de agregação sobre os dados recolhidos. Exemplo: Uma cabina de portagem regista os veículos que passam pelo seu caminho. Se os dados forem recolhidos de 10 em 10 minutos, a granularidade é de 10 minutos e o intervalo de granularidade pode variar entre 1 minuto, 2 minutos e 10 minutos e 1 mês. 

Período de votação

O período de sondagem é um processo alargado de granularidade. A granularidade é o período de tempo durante o qual os dados são recolhidos. Enquanto o período de sondagem é o tempo necessário para a criação dos dados. Suponhamos que o sistema de portagens demora 10 minutos a gerar dados sobre os veículos que passam. Então, 10 minutos é o período de sondagem. E se preferirmos recolher dados de 5 em 5 minutos, a granularidade é de 5 minutos. 

Etapas da agregação de dados

A agregação de dados consiste em unificar dados de várias fontes. Embora pareça simples, a agregação de dados envolve vários ciclos de processamento na ordem correcta de execução.

Coleção

A principal etapa da agregação de dados é a recolha de dados. A fase de recolha extrai dados de várias fontes. As fontes nem sempre são necessariamente estáticas, podendo também ser dinâmicas. O armazém de dados e os registos de dados históricos são algumas das fontes de dados estáticas. Estas não se alteram. Mas também podem existir fontes dinâmicas, como as redes sociais. As comunicações nas redes sociais são as fontes de dados mais interactivas, em que os dados podem continuar a mudar a cada minuto que passa.

Exemplo: As contagens de gostos, comentários e partilhas de publicações nas redes sociais e o tráfego num sítio Web podem mudar com o tempo. Neste caso, o processo de agregação de dados deve funcionar com os dados de fluxo contínuo.

Processamento

A recolha de dados é a fase primária, pelo que as ferramentas de agregação de dados prosseguem o processo nesta fase de processamento. Esta fase é responsável pela conversão dos dados em bruto num formato adequado ao processo de análise de dados. O processamento de dados inclui várias operações, como a limpeza de ruídos desnecessários dos dados, a realização de operações lógicas ou aritméticas, como MIN, MAX, AND, SUM, e outras operações complexas de transferência de dados.

Exemplo: Um profissional de marketing está a tentar descobrir a procura do seu produto através das redes sociais. Faz uma publicação nas redes sociais e acompanha as reacções dos seus utilizadores. A partir daí, pode analisar a procura do produto no mercado. Inicialmente, os cientistas de dados efectuam operações aritméticas para contar os gostos e não gostos das publicações. Depois, tratam de operações complexas, como a análise sentimental. Esta centra-se nos comentários das pessoas e descobre os seus sentimentos ou opiniões sobre o produto. Também verificam que tipo de palavras ou hiperligações apelativas atraem as pessoas para o seu produto.

Apresentação

A última etapa da agregação de dados é a apresentação. Normalmente, os agregadores de dados visualizam os resultados num painel de marketing que apresenta os conhecimentos empresariais das suas taxas de sucesso e de insucesso. Nesta fase de apresentação, as ferramentas de agregação de dados apresentam os factores que tiveram um impacto positivo na empresa sob a forma de gráficos ou tabelas. Esta comparação de vários métodos de tentativa e erro pode finalmente ajudar os utilizadores a prever um padrão de design a partir de tentativas bem sucedidas e a criar um relatório de business intelligence.

Exemplo: As publicações nas redes sociais não são apenas uma forma de publicidade, mas também ajudam os analistas de dados a prever o comportamento humano e os seus interesses. Os analistas de negócios elaboram um relatório que destaca os métodos ou abordagens que funcionaram com os clientes.

Proxy na agregação de dados

Os servidores proxy actuam como servidores intermédios entre os nós de comunicação na rede. O servidor proxy actua em nome do cliente e oculta a identidade do cliente do servidor e da rede. Este anonimato ajuda os utilizadores a aceder a sítios bloqueados geograficamente e evita proibições de IP. Estas características especiais dos proxies facilitam o processo de agregação de dados, automatizando a extração de dados a alta velocidade. O processo de agregação de dados pode utilizar vários proxies a partir de pools de proxies rotativos. 

Coisas a considerar antes de escolher um sistema de agregação de dados

A agregação manual de dados demora bastante tempo e exige muito esforço. Os agregadores de dados manuais podem achar entediante ter de repetir a fase de recolha, processamento e apresentação para a quantidade de dados que possuem. É por isso que as pessoas preferem software de agregação de dados automatizado ou ferramentas de agregação de dados que possam acelerar o processo de agregação. A escolha do sistema de agregação de dados correto pode melhorar a qualidade e os padrões do processo. Eis alguns dos factores a considerar antes de decidir sobre um sistema de agregação de dados.

Eficiência de custos - O custo é o principal fator a ter em conta. As ferramentas de agregação de dados que escolher não devem exceder o seu orçamento para a instalação.

Compatibilidade - Certifique-se de que o agregador de dados suporta todos os formatos de dados e é compatível com todas as fontes de dados. O sistema deve ser suficientemente eficiente para lidar com diferentes formatos de dados.

Escalabilidade - Os empresários expandem ou reduzem a escala da sua atividade conforme necessário. Neste caso, o sistema de agregação de dados que escolherem deve adotar as alterações de escalabilidade. 

Porquê ProxyScrape para a agregação de dados?

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• Oferecem proxies de vários países e vários protocolos. Isto torna-os num proxy global que pode reduzir as proibições de IP. 

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Perguntas mais frequentes

Perguntas frequentes:

Conclusão

Os cientistas de dados utilizam esta técnica de agregação de dados para tratar registos de dados atómicos. Se espera recolher dados de várias fontes e convertê-los em informações valiosas, utilize esta técnica de agregação de dados. Para simplificar o processo de agregação de dados, considere factores como o custo, a compatibilidade, a escalabilidade e outros factores para escolher um software de agregação de dados adequado. Além disso, a configuração de um tipo de proxy adequado pode melhorar a eficiência do processo de agregação de dados.