Apa Itu Agregasi Data?

Jelajahi berbagai penggunaan agregasi data, termasuk jenis-jenis agregasi data dan manfaatnya untuk analisis statistik. Analisis statistik memungkinkan Anda untuk mendapatkan wawasan yang berarti dari data kuantitatif dengan mengidentifikasi pola dan tren. Dengan menggunakan informasi ini, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang akan mengarah pada hasil yang lebih baik.

Agregasi data sangat penting dalam proses ini, karena memungkinkan Anda untuk mengubah data mentah menjadi statistik utama untuk analisis lebih lanjut. Selain analisis statistik dan data, agregasi data juga semakin populer seiring dengan meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini akan terus menjadi lebih umum seiring dengan kemajuan teknologi.

Untuk pemahaman yang lebih baik tentang prosesnya, temukan peran penting agregasi data dalam menangani data dan berbagai penggunaannya di berbagai industri.

Apa Itu Agregasi Data?

Agregasi data mengambil sejumlah besar data mentah dan menggabungkannya menjadi satu bentuk. Proses ini membuat data mentah menjadi lebih berguna, memungkinkan Anda untuk menarik kesimpulan darinya. Agregasi data dapat diterapkan pada kumpulan data dalam berbagai ukuran. Misalnya, Anda dapat mengambil data mentah dan menghasilkan metrik dasar, termasuk deviasi standar, rata-rata, dan mean, atau Anda dapat menggunakan proses ini untuk mengompilasi informasi dari data lake.

Proses agregasi data memiliki tiga tahap. Pertama, Anda harus mengumpulkan data yang akan diaggregasi dari berbagai sumber, yang kemudian akan disimpan di gudang data atau database. Langkah kedua melibatkan pemrosesan data dalam database dengan bantuan perangkat lunak agregasi data. Terakhir, Anda dapat menyajikan data yang telah diaggregasi menggunakan grafik dan visualisasi atau dalam bentuk statistik.

Agregasi data dapat dilakukan secara otomatis atau manual. Agregasi data otomatis memanfaatkan alat yang secara otomatis melakukan proses agregasi pada interval yang telah ditetapkan. Ini adalah cara optimal untuk mengagregasi data saat menangani sejumlah besar data. Anda mungkin menggunakan agregasi data manual jika Anda bekerja dengan kumpulan data yang lebih kecil. Namun, perlu dicatat bahwa agregasi data manual lebih lambat dan memiliki potensi kesalahan yang lebih tinggi.

Jenis-Jenis Agregasi Data

Agregasi data dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis: agregasi waktu atau agregasi spasial. Agregasi waktu melibatkan pengambilan semua titik data yang terkait dengan suatu sumber selama periode tertentu. Agregasi spasial menggunakan titik data yang terkait dengan sekelompok sumber selama periode tertentu. Misalnya, jika seorang pemasar ingin menilai metrik seperti tingkat klik atau konversi untuk kampanye yang didistribusikan di berbagai saluran, mereka akan menggunakan agregasi spasial. Jika pemasar yang sama ingin mengidentifikasi jumlah pembelian yang terkait dengan iklan di aplikasi tertentu, mereka akan memilih agregasi waktu.

Untuk Apa Agregasi Data Digunakan?

Agregasi data dapat digunakan dalam banyak cara. Ini membantu memfasilitasi berbagai jenis analisis, memungkinkan Anda untuk mengagregasi data untuk periode tertentu, mulai dari menit hingga tahun. Misalnya, dengan agregasi data, Anda dapat merangkum data untuk menyoroti poin-poin kunci dari kumpulan data besar, menemukan informasi seperti median, modus, atau frekuensi keseluruhan dari titik data, dan mengidentifikasi outlier.

Anda juga dapat menggunakan data yang telah diaggregasi untuk membuat laporan. Menyajikan data dalam laporan sangat penting karena membantu merangkum informasi dengan cara yang lebih mudah dipahami, membuat wawasan lebih mudah diakses sehingga informasi penting menonjol.

Siapa yang Menggunakan Agregasi Data?

Banyak industri menerapkan agregasi data untuk mengekstrak informasi dari data mereka, mengembangkan wawasan, dan mengoptimalkan kinerja. Berikut adalah gambaran tentang bagaimana berbagai industri menggunakan agregasi data:

Penjualan

Menerapkan agregasi data dalam industri penjualan memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan dan merangkum data penjualan dari berbagai sumber. Dengan informasi ini, Anda dapat menemukan cara untuk mengurangi biaya, memantau kinerja, dan meningkatkan proses.

Kesehatan

Layanan kesehatan menjadi lebih dipersonalisasi ketika menerapkan agregasi data. Proses ini meningkatkan akses ke data pasien, seperti catatan kesehatan yang berisi riwayat pasien dan hasil tes sebelumnya, memberdayakan penyedia dengan wawasan yang diperlukan untuk membuat rencana perawatan yang lebih baik dan mengidentifikasi faktor risiko potensial.

E-commerce

Agregasi data memungkinkan situs web e-commerce untuk mengumpulkan informasi berharga tentang pesaing dan penawaran mereka. Ini juga membantu mereka mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan, seperti apakah rekomendasi produk berhasil dan statistik demografis.

Pemasaran

Kampanye pemasaran mendapatkan manfaat dari agregasi data. Agregasi data menyediakan akses ke metrik yang memungkinkan Anda mengarahkan upaya Anda dengan lebih sengaja untuk menjangkau pelanggan dengan lebih baik dan menilai kinerja kampanye pemasaran.

Layanan Keuangan

Agregasi data memberikan manfaat bagi layanan keuangan dengan mempermudah pembangunan profil pelanggan menggunakan data dari berbagai sumber. Ini memungkinkan pengembangan penawaran produk dan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi serta akses ke data untuk membuat prediksi pasar saham.

Kelebihan dan Kekurangan Agregasi Data

Agregasi data meningkatkan akses ke data berkualitas tinggi dan memberdayakan pengambilan keputusan yang lebih baik. Meskipun memiliki banyak manfaat, ada juga tantangan yang perlu dipertimbangkan.

Kelebihan

• Agregasi data waktu nyata membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan terinformasi.
• Agregasi data meningkatkan kualitas data, karena proses ini membantu menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi.
• Agregasi data memungkinkan Anda mengumpulkan data dari berbagai sumber, membuatnya mungkin untuk menganalisis dan memproses data dari satu lokasi.

Kekurangan

• Saat memilih perangkat lunak agregasi data, Anda harus mengambil tindakan pencegahan tambahan untuk memastikan bahwa perangkat lunak tersebut dapat terintegrasi dengan alat manajemen data lainnya.
• Tantangan keamanan siber dapat muncul dengan alat agregasi data jika Anda tidak menggunakan protokol keamanan yang tepat.

Cara Memulai dalam Agregasi Data

Saat mulai mempelajari proses ini, memiliki pengalaman sebelumnya dalam bekerja dengan database, aplikasi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS), dan alat agregasi data populer sangat membantu. Anda mungkin sudah memiliki pengalaman dengan beberapa opsi, termasuk Microsoft Excel dan Google Analytics, yang keduanya banyak digunakan untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Opsi lainnya termasuk MongoDB, WAN TEKNOLOGI Cloud Pak for Data, Cloudera Distribution for Hadoop, dan Zoho Analytics.

Proses dan sistem penting lainnya yang sebaiknya Anda kuasai untuk agregasi data yang efektif termasuk alat ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) serta gudang data. Alat ETL memastikan Anda memiliki data terkini dengan otomatis mengimpor data, sementara gudang data adalah lokasi umum untuk menyimpan data.

Tergantung pada tujuan akhir Anda, Anda mungkin mempertimbangkan untuk mendaftar dalam kursus atau program gelar. Misalnya, analis dan insinyur data sering menggunakan agregasi data sebagai bagian dari fungsi pekerjaan sehari-hari mereka. Jika Anda bercita-cita untuk peran serupa, Anda mungkin perlu membangun pengetahuan dasar atau mendapatkan gelar di bidang studi seperti sistem informasi atau ilmu komputer.

Memulai dengan Coursera

Agregasi data dapat membantu bisnis dari berbagai jenis membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data. Terus tingkatkan pengetahuan dan keterampilan Anda, dan pelajari lebih lanjut tentang agregasi data dengan peluang pembelajaran yang tersedia di Coursera.

Misalnya, "Performing Data Aggregation using SQL Aggregate Functions" adalah kursus berbasis proyek di mana Anda dapat mempraktikkan penggunaan SQL untuk merangkum data. Sebelum mendaftar di kursus ini, Anda harus memiliki pengalaman dalam meng-query database dengan SQL. Jika Anda baru dalam SQL, pertimbangkan untuk mendaftar di "SQL for Data Science" dari UC Davis terlebih dahulu. Kursus ini akan membantu Anda mempelajari dasar-dasar SQL untuk meng-query database dan cara menggunakan SQL untuk memodifikasi dan menganalisis data.