Giải thích về quy trình tổng hợp dữ liệu – 2025

Tổng hợp dữ liệu tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý chúng và khiến chúng đủ điều kiện để tiến hành phân tích. Từ những cú nhấp chuột đơn giản đến các giao dịch phức tạp, mọi thứ diễn 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 khiến chúng đủ điều kiện để tiến hành phân tích. Từ những cú nhấp chuột đơn giản đến các giao dịch phức tạp, mọi thứ diễn 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 vào năm 2025. 

Cho đến khi dữ liệu dồi dào này được giữ nguyên như vậy, nó sẽ không có tác dụng gì. Với một số hoạt động có giá trị, như thu thập và xử lý dữ liệu, dữ liệu này đủ điều kiện là dữ liệu 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 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 để tổng hợp dữ liệu
• Các bước trong tổng hợp dữ liệu
• Proxy trong tổng hợp dữ liệu
• Những điều cần cân nhắc trước khi lựa chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu
• Tại sao ProxyScrape để tổng hợp dữ liệu?
• Những câu hỏi thường gặp
• Phần kết luận

Tổng hợp dữ liệu là gì?

Tổng hợp dữ liệu là quá trình hợp 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 , tập dữ liệu , nguồn cấp 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, hàm phức tạp, giá trị nhị phân và tín hiệu IoT. Tất cả dữ liệu này là nguồn tài nguyên đáng giá cho các Nhà tiếp thị dữ liệu. Họ thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu tổng hợp để thiết kế thông tin chi tiết về doanh nghiệp từ chúng. Các nhà tiếp thị trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện quy trình tổng hợp dữ liệu.

Tại sao nên sử dụng tổng hợp dữ liệu?

Tổng hợp dữ liệu là quy trình chính 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 vô dụng. Dữ liệu thô phải trải qua quy trình làm sạch để loại bỏ nhiễu 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 còn thực hiện các kỹ thuật trí tuệ kinh doanh , 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 hiểu biết quan trọng từ dữ liệu đó. Dựa trên thời điểm và nội dung diễn ra quá trình tổng hợp, 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 nguồn lực trong một thời gian. Ví dụ: Giả sử bạn điều hành một khu phức hợp mua sắm, nơi bạn thu thập dữ liệu bán hàng tại một khu phức hợp mua sắm vào cuối ngày. Ở đây, quá trình tổng hợp diễn ra trên một nguồn lực (khu phức hợp mua sắm) theo một khoảng thời gian đều đặn (cuối ngày).

Tổng hợp không gian

Tổng hợp không gian thu thập dữ liệu từ nhiều nhóm tài nguyên theo các khoảng thời gian đều đặn. Ở đây, việc thu thập dữ liệu phụ thuộc vào nhiều 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 các khoảng thời gian đều đặn. Ở đây, họ làm việc trên nhiều nhóm tài nguyên như các cửa hàng riêng lẻ của một khu phức hợp.

Khoảng thời gian để tổng hợp dữ liệu

Có một số khái niệm đề cập đến tần suất và điều kiện tổng hợp hoặc thu thập dữ liệu. 

Thời gian báo cáo

Kỳ 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 thông tin chi tiết về phương tiện đi qua trạm mỗi ngày. Ở đây, một ngày là kỳ báo cáo. 

Độ chi tiết

Độ chi tiết hơi khác so với giai đoạn 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 đã thu thập. Ví dụ: Một trạm thu phí ghi lại các phương tiện đi qua. Nếu dữ liệu được thu thập sau mỗi 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

Chu kỳ thăm dò là một quá trình mở rộng của mức độ chi tiết. Vì mức độ chi tiết là khoảng thời gian mà dữ liệu được thu thập. Trong khi chu kỳ thăm dò là thời gian dành cho việc tạo dữ liệu. Giả sử nếu hệ thống thu phí mất 10 phút để tạo dữ liệu về các phương tiện đi qua. Khi đó, 10 phút là chu kỳ thăm dò. Và nếu chúng ta muốn thu thập dữ liệu cứ sau 5 phút thì mức độ chi tiết là 5 phút. 

Các bước trong tổng hợp dữ liệu

Tổng hợp dữ liệu là về việc thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng tổng hợp dữ liệu bao gồm nhiều chu kỳ xử lý theo đúng thứ tự thực hiện.

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 hồ sơ dữ liệu lịch sử là một số nguồn dữ liệu tĩnh. Chúng không thay đổi. Nhưng cũng có thể có các nguồn động, như phương tiện truyền thông xã hội. Truyền thông phương tiện 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 : Lượt thích, bình luận và chia sẻ của các bài đăng trên mạng xã hội và lưu lượng truy cập trên một trang web có thể thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp này, quy trình tổng hợp dữ liệu sẽ hoạt động với dữ liệu phát trực tuyến.

Xử lý

Thu thập dữ liệu là giai đoạn chính, do đó các công cụ tổng hợp dữ liệu tiến hành quá trình trong giai đoạn xử lý này. Giai đoạn này chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng phù hợp với quy trình phân tích dữ liệu. Xử lý dữ liệu bao gồm nhiều hoạt động, như loại bỏ 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 doanh nghiệp đang cố gắng tìm hiểu nhu cầu về sản phẩm của mình thông qua phương tiện truyền thông xã hội. Anh ấy đăng bài trên phương tiện truyền thông xã hội và theo dõi phản ứng của người dùng. Từ đó, anh ấy 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 các bài đăng. Sau đó, họ sẽ xử lý các hoạt động phức tạp, như phân tích tình cảm. Điều này tập trung vào các bình luận của mọi người và tìm ra tình cảm hoặc ý kiến của mọi người về sản phẩm. Họ cũng theo dõi loại từ ngữ hoặc liên kết hấp dẫn nào thu hút mọi người đến với sản phẩm của họ.

Bài thuyết trình

Bước cuối cùng của quá trình tổng hợp dữ liệu là trình bày. Các công cụ tổng hợp dữ liệu thường trực quan hóa kết quả trong bảng thông tin 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 một mẫu thiết kế từ các thử nghiệm thành công và xây dựng báo cáo thông tin kinh doanh.

Ví dụ : Bài đăng trên mạng 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 báo cáo nêu bật các phương pháp hoặc cách tiếp cận hiệu quả với khách hàng.

Proxy trong tổng hợp dữ liệu

Máy chủ proxy hoạt động như 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 ẩn danh này giúp người dùng truy cập các trang web bị chặn theo vị trí địa lý và ngăn chặn lệnh cấm IP. Các tính năng đặc biệt này của proxy giúp quá trình tổng hợp dữ liệu dễ dàng hơn bằng cách tự động 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 cân nhắc trước khi lựa 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. Những người tổng hợp dữ liệu thủ công có thể thấy nhàm chán khi phải lặp lại giai đoạn thu thập, xử lý và trình bày cho nhiều dữ liệu nhất có thể. 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. Việc lựa chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu phù hợp có thể nâng cao chất lượng và tiêu chuẩn của quy trình. Sau đây là một số yếu tố cần cân nhắc trước khi quyết định chọn hệ thống tổng hợp dữ liệu.

Hiệu quả về 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 cài đặt của bạn.

Khả năng tương thích – Đảm bảo trình 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 – Các doanh nhân mở rộng hoặc thu hẹp quy mô kinh doanh của mình khi cần thiết. Trong trường hợp này, hệ thống tổng hợp dữ liệu mà họ chọn nên 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. Hãy xem 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 thời gian hoạt động 100%.
• Proxyscrape cung cấp proxy tốc độ cao hoạt động không có hạn chế nào.
• Họ cung cấp proxy của nhiều quốc gia và nhiều giao thức khác nhau. Điều này khiến họ trở thành proxy toàn cầu có thể giảm lệnh cấm IP. 

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

Những câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Phần kết luận

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 mong muốn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển đổi chúng thành những hiểu biết có giá trị, hãy sử dụng kỹ thuật tổng hợp dữ liệu này. Để đơn giản hóa quy trình tổng hợp dữ liệu, hãy cân nhắc 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 loại proxy phù hợp có thể cải thiện hiệu quả của quy trình tổng hợp dữ liệu.