Giải thích quy trình tổng hợp dữ liệu - 2024

Tổng hợp dữ liệu tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý chúng và làm cho chúng đủ điều kiện để trải qua phân tích. Từ những cú nhấp chuột đơn giản đến các giao dịch phức tạp, bất cứ điều gì xảy ra trực tuyến đều biến thành dữ liệu. Internet tạo ra hàng tấn dữ liệu mỗi giây trôi qua.  Statista cho biết việc tạo dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ tăng hơn 180 zettabyte

Tổng hợp dữ liệu tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý chúng và làm cho chúng đủ điều kiện để trải qua phân tích. Từ những cú nhấp chuột đơn giản đến các giao dịch phức tạp, bất cứ điều gì xảy ra trực tuyến đều biến thành dữ liệu. Internet tạo ra hàng tấn dữ liệu mỗi giây trôi qua.  Statista cho biết việc tạo ra dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ tăng hơn 180 zettabyte vào năm 2025. 

Cho đến khi dữ liệu phong phú này được để lại như hiện tại, nó không có ích gì. Với một số hoạt động có giá trị, như thu thập và xử lý dữ liệu, dữ liệu này đủ điều kiện là đầu vào có giá trị cho thông tin chi tiết về doanh nghiệp. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật Tổng hợp dữ liệu.

Mục lục

• Tổng hợp dữ liệu là gì?
• Tại sao nên sử dụng Tổng hợp dữ liệu?
• Các loại tổng hợp dữ liệu
• Khoảng thời gian tổng hợp dữ liệu
• Các bước trong Tổng hợp Dữ liệu
• Proxy trong tổng hợp dữ liệu
• Những điều cần xem xét trước khi chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu
• Tại sao ProxyScrape để tổng hợp dữ liệu?
• Các câu hỏi thường gặp
• Kết thúc

Tổng hợp dữ liệu là gì?

Tổng hợp dữ liệu là quá trình thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn. Các nguồn có thể là phương tiện truyền thông xã hội, cơ sở dữ liệu lịch sử, kho dữ liệu, bộ dữ liệu, nguồn cấp dữ liệu RSS, dịch vụ web hoặc tệp phẳng. Dữ liệu từ các nguồn này không chỉ là văn bản, chúng còn có thể là hình ảnh, đồ họa, dữ liệu thống kê, chức năng phức tạp, giá trị nhị phân và tín hiệu IoT. Tất cả dữ liệu này là một nguồn tài nguyên xứng đáng cho các nhà tiếp thị dữ liệu. Họ thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu tổng hợp để thiết kế những hiểu biết kinh doanh từ họ. Các nhà tiếp thị trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện quá trình tổng hợp dữ liệu.

Tại sao nên sử dụng Tổng hợp dữ liệu?

Tổng hợp dữ liệu là quá trình quan trọng mang lại lợi ích cho người dùng thông thường và doanh nhân để đưa ra quyết định dựa trên kết quả của dữ liệu lịch sử. Tổng hợp dữ liệu có thể giúp người dùng xử lý nhiều loại dữ liệu. Dữ liệu thô không được xử lý thêm sẽ không được sử dụng. Dữ liệu thô phải trải qua quá trình làm sạch để loại bỏ tiếng ồn không cần thiết và chuyển đổi chúng thành định dạng chuẩn. Ngoài việc chỉ thu thập dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng kỹ thuật tổng hợp dữ liệu thực hiện các kỹ thuật kinh doanh thông minh , như phân tích dự đoán và trực quan hóa kết quả thông qua bảng điều khiển tiếp thị.

Các loại tổng hợp dữ liệu

Tổng hợp dữ liệu là quá trình tóm tắt và cô đọng dữ liệu được thu thập rộng rãi thành một dạng đơn giản hơn, giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng phát triển cái nhìn sâu sắc quan trọng từ nó. Dựa trên thời gian và thời gian tổng hợp diễn ra, mọi người phân loại dịch vụ tổng hợp theo hai cách:

Tổng hợp thời gian

Tổng hợp thời gian thu thập nhiều điểm dữ liệu của một tài nguyên trong một thời gian. Ví dụ: Hãy xem xét bạn điều hành một khu phức hợp mua sắm, nơi bạn thu thập dữ liệu bán hàng trên một khu phức hợp mua sắm vào cuối ngày. Ở đây, việc tổng hợp diễn ra trên một tài nguyên (khu mua sắm) đều đặn (cuối ngày).

Tổng hợp không gian

Tổng hợp không gian thu thập dữ liệu từ nhiều nhóm tài nguyên theo định kỳ. Ở đây, việc thu thập dữ liệu phụ thuộc vào nhiều hơn một yếu tố. Ví dụ: Hãy xem xét, bạn sở hữu một khu phức hợp mua sắm. Bạn thực hiện tổng hợp không gian để xem dữ liệu bán hàng của tất cả các cửa hàng theo định kỳ. Tại đây, họ làm việc trên nhiều nhóm tài nguyên như các cửa hàng riêng lẻ của một khu phức hợp.

Khoảng thời gian tổng hợp dữ liệu

Có một vài khái niệm giải quyết tần suất và trong những điều kiện dữ liệu được tổng hợp hoặc thu thập. 

Kỳ báo cáo

Thời gian báo cáo biểu thị khoảng thời gian mà dữ liệu được thu thập. Dữ liệu của một thiết bị hoặc hoàn cảnh cụ thể được thu thập trong một khoảng thời gian cho mục đích trình bày. Ví dụ, chúng ta hãy xem xét một trạm thu phí ghi lại các chi tiết xe đi qua đường của họ mỗi ngày. Ở đây, một ngày là kỳ báo cáo. 

Granularity

Độ chi tiết hơi khác so với kỳ báo cáo. Trong trường hợp này, dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian cho quá trình tổng hợp. Độ chi tiết giúp thực hiện các hoạt động tổng hợp trên dữ liệu được thu thập. Ví dụ: Một trạm thu phí ghi lại các phương tiện đi qua đường của họ. Nếu dữ liệu được thu thập cứ sau 10 phút, độ chi tiết là 10 phút và phạm vi độ chi tiết có thể thay đổi từ 1 phút, 2 phút và 10 phút đến 1 tháng. 

Thời gian bỏ phiếu

Thời gian bỏ phiếu là một quá trình chi tiết kéo dài. Vì độ chi tiết là khoảng thời gian mà dữ liệu được thu thập. Trong khi thời gian bỏ phiếu là thời gian cần thiết để tạo dữ liệu. Giả sử nếu hệ thống thu phí mất 10 phút để tạo dữ liệu của các phương tiện đi qua. Sau đó 10 phút là thời gian bỏ phiếu. Và nếu chúng ta thích thu thập dữ liệu cứ sau 5 phút, độ chi tiết là 5 phút. 

Các bước trong Tổng hợp Dữ liệu

Tổng hợp dữ liệu là tất cả về việc thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng việc tổng hợp dữ liệu liên quan đến nhiều chu kỳ xử lý theo thứ tự thực thi thích hợp.

Bộ sưu tập

Bước chính của tổng hợp dữ liệu là thu thập dữ liệu. Giai đoạn thu thập trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn. Các nguồn không nhất thiết phải luôn tĩnh, chúng cũng có thể động. Kho dữ liệu và bản ghi dữ liệu lịch sử là một vài trong số các nguồn dữ liệu tĩnh. Họ không thay đổi. Tuy nhiên, cũng có thể có các nguồn năng động, như phương tiện truyền thông xã hội. Truyền thông xã hội là nguồn dữ liệu tương tác nhất, nơi dữ liệu có thể tiếp tục thay đổi theo từng phút trôi qua.

Ví dụ: Số lượt thích, nhận xét và chia sẻ của các bài đăng trên mạng xã hội và lưu lượng truy cập trên trang web có thể thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp này, quá trình tổng hợp dữ liệu sẽ hoạt động với dữ liệu phát trực tuyến.

Xử lý

Thu thập dữ liệu là giai đoạn chính, vì vậy các công cụ tổng hợp dữ liệu tiến hành quy trình trong giai đoạn xử lý này. Giai đoạn này chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng phù hợp với quá trình phân tích dữ liệu. Xử lý dữ liệu bao gồm nhiều thao tác, như làm sạch các nhiễu không cần thiết khỏi dữ liệu, thực hiện các phép toán logic hoặc số học, như MIN, MAX, AND, SUM và các hoạt động truyền dữ liệu phức tạp khác.

Ví dụ: Một nhà tiếp thị kinh doanh đang cố gắng tìm hiểu nhu cầu về sản phẩm của mình thông qua phương tiện truyền thông xã hội. Anh ấy đăng một bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội và theo dõi phản ứng của người dùng. Từ đó, anh ta có thể phân tích nhu cầu về sản phẩm trên thị trường. Ban đầu, các nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện các phép toán số học để đếm lượt thích và không thích của các bài đăng. Sau đó, họ sẽ xử lý các hoạt động phức tạp, như phân tích tình cảm. Điều này tập trung vào nhận xét của mọi người và tìm thấy cảm xúc hoặc ý kiến của mọi người về sản phẩm. Họ cũng theo dõi loại từ hoặc liên kết hấp dẫn nào thu hút mọi người đến sản phẩm của họ.

Trình bày

Bước cuối cùng của tổng hợp dữ liệu là trình bày. Trình tổng hợp dữ liệu thường trực quan hóa kết quả trong bảng điều khiển tiếp thị hiển thị thông tin chi tiết về doanh nghiệp về tỷ lệ thành công và thất bại của họ. Trong giai đoạn trình bày này, các công cụ tổng hợp dữ liệu hiển thị các yếu tố tác động tích cực đến doanh nghiệp dưới dạng biểu đồ hoặc bảng. Việc so sánh nhiều phương pháp thử và sai này cuối cùng có thể giúp người dùng dự đoán mẫu thiết kế từ các thử nghiệm thành công và xây dựng báo cáo kinh doanh thông minh.

Ví dụ: Các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội không chỉ là một cách quảng cáo mà còn giúp các nhà phân tích dữ liệu dự đoán hành vi của con người và sở thích của họ. Các nhà phân tích kinh doanh đưa ra một báo cáo nêu bật các phương pháp hoặc phương pháp tiếp cận hiệu quả với khách hàng.

Proxy trong tổng hợp dữ liệu

Máy chủ proxy hoạt động như các máy chủ trung gian giữa các nút giao tiếp trong mạng. Máy chủ proxy hoạt động thay mặt cho máy khách và ẩn danh tính của máy khách khỏi máy chủ và mạng. Tính năng ẩn danh này giúp người dùng truy cập các trang web bị chặn theo địa lý và ngăn chặn lệnh cấm IP. Những tính năng đặc biệt này của proxy giúp giảm bớt quá trình tổng hợp dữ liệu bằng cách tự động hóa việc trích xuất dữ liệu với tốc độ cao. Quá trình tổng hợp dữ liệu có thể sử dụng nhiều proxy từ các nhóm proxy luân phiên. 

Những điều cần xem xét trước khi chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu

Việc tổng hợp dữ liệu thủ công mất khá nhiều thời gian và đòi hỏi nhiều nỗ lực. Người tổng hợp dữ liệu thủ công có thể thấy tẻ nhạt khi phải lặp lại giai đoạn thu thập, xử lý và trình bày cho nhiều dữ liệu như họ có. Đây là lý do tại sao mọi người thích phần mềm tổng hợp dữ liệu tự động hoặc các công cụ tổng hợp dữ liệu có thể tăng tốc quá trình tổng hợp. Lựa chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu phù hợp có thể nâng cao chất lượng và tiêu chuẩn của quy trình. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét trước khi quyết định chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu.

Hiệu quả chi phí – Chi phí là yếu tố chính cần tập trung vào. Các công cụ tổng hợp dữ liệu bạn chọn không được vượt quá ngân sách để cài đặt.

Khả năng tương thích - Đảm bảo bộ tổng hợp dữ liệu hỗ trợ tất cả các định dạng dữ liệu và tương thích với tất cả các nguồn dữ liệu. Hệ thống phải đủ hiệu quả để xử lý các định dạng dữ liệu khác nhau.

Khả năng mở rộng - Người kinh doanh mở rộng hoặc giảm quy mô kinh doanh của họ khi cần thiết. Trong trường hợp này, hệ thống tổng hợp dữ liệu mà họ chọn phải áp dụng các thay đổi về khả năng mở rộng. 

Tại sao ProxyScrape để tổng hợp dữ liệu?

• Proxyscrape cung cấp 7 triệu proxy dân dụng có thể đơn giản hóa quy trình Tổng hợp dữ liệu. Kiểm tra giá cả và dịch vụ hấp dẫn mà chúng tôi cung cấp. 
• Proxyscrape Cung cấp proxy hiệu quả với băng thông lớn. Vì vậy, proxy có thể hoạt động trên quy trình tổng hợp dữ liệu 24/7 với 100% thời gian hoạt động.
• Proxyscrape Cung cấp proxy tốc độ cao hoạt động mà không bị hạn chế.
• Họ cung cấp proxy của các quốc gia khác nhau và các giao thức khác nhau. Điều này làm cho chúng trở thành một proxy toàn cầu có thể giảm lệnh cấm IP. 

Những bài viết liên quan

Thu thập dữ liệu truyền thông xã hội

Khai thác dữ liệu - Những điều bạn cần biết

Những thách thức của việc thu thập dữ liệu

Các câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Kết thúc

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng kỹ thuật tổng hợp dữ liệu này để xử lý các bản ghi dữ liệu nguyên tử. Nếu bạn đang mong đợi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển đổi chúng thành thông tin chi tiết có giá trị, hãy sử dụng kỹ thuật tổng hợp dữ liệu này. Để đơn giản hóa quy trình tổng hợp dữ liệu, hãy xem xét các yếu tố như chi phí, khả năng tương thích, khả năng mở rộng và các yếu tố khác để chọn phần mềm tổng hợp dữ liệu phù hợp. Ngoài ra, việc định cấu hình một loại proxy phù hợp có thể cải thiện hiệu quả của quá trình tổng hợp dữ liệu.