데이터 집계는 통계 분석을 포함한 목적으로 데이터를 수집하고 요약 형식으로 표현하는 프로세스입니다. 특정 비즈니스 목표 또는 프로세스를 달성하거나 인적 분석을 수행하기 위해 데이터를 검색, 수집 및 보고서 기반의 요약 형식으로 제공하는 일종의 정보 및 데이터 마이닝 절차입니다.
데이터 집계는 수동으로 또는 특수 소프트웨어를 통해 구현할 수 있습니다. 집계의 목적은 연령, 직업 또는 수입을 포함한 특정 변수를 기반으로 특정 팀에 대한 더 많은 데이터를 얻는 것입니다.
그런 다음 해당 팀에 대한 데이터를 웹사이트 개인화에 사용하여 기록이 수집된 하나 이상의 팀에 속한 단일 사용자에게 어필할 수 있는 콘텐츠 및 광고를 선택할 수 있습니다.
예 − 음악 CD를 판매하는 사이트는 고객의 연령과 연령 그룹에 대한 데이터 집계에 따라 설정된 특정 CD를 광고할 수 있습니다. OLAP(온라인 분석 처리)는 거래자가 온라인 문서화 메커니즘을 사용하여 데이터를 처리하는 데이터 집계 유형입니다.
데이터 집계는 사용자 기반일 수 있음 − 개인 데이터 집계 서비스는 사용자에게 다른 웹사이트의 데이터 집합에 대한 단일 지점을 제공합니다. 사용자는 개별 마스터 개인 식별 번호(PIN)를 사용하여 금융 기관, 항공사, 도서 및 음악 클럽 등의 계정을 포함한 여러 계정에 대한 액세스를 생성합니다. 이러한 유형의 데이터 집계는 "화면 스크래핑"으로 정의됩니다.
데이터 수집기에서 데이터는 비즈니스의 부산물이 아니라 비즈니스입니다. 데이터를 구매하고, 변환하고, 스크러빙하고, 정리하고, 표준화하고, 일치시키고, 검증하고, 분석하고, 통계적으로 예측하고, 판매할 수 있습니다. 운영의 기반으로 견고한 데이터 집계 솔루션이 필요할 수 있습니다.
데이터 집계 솔루션은 다음과 같습니다 -
데이터 집계 프로세스의 주요 단계를 완전히 자동화하여 IT 팀이 생산성을 높이고 제공 시간을 단축하며 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 이 조직은 이러한 경쟁업체와 차별화되는 독점 데이터 샘플링, 데이터 프로젝션 및 데이터 수집 핵심 역량을 가장 잘 수행할 수 있는 대상을 지정할 수 있습니다.
회사가 새로운 시장을 위한 새로운 제품을 만들 수 있도록 모든 소스의 모든 형식, 모든 데이터를 변환할 수 있습니다.
데이터 품질 문제를 조기에 감지하여 회사에서 고품질 마케팅 조사, 판매 시점 분석 및 기타 데이터 제품을 보다 빠르고 저렴한 비용으로 종합할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.