Agrégation de données – Définition, cas d’utilisation et défis

Lisez cet article pour devenir un expert en agrégation de données. Vous trouverez ci-dessous :

• Agrégation de données : définition
• Comment fonctionne un processus d’agrégation de données
• Cas d’utilisation de l’agrégation de données
• Pourquoi l’agrégation de données est-elle importante ?
• Les défis de l’agrégation de données
• Agrégation de données avec Bright Data

Agrégation de données : définition

L’agrégation de données est le processus qui consiste à collecter des données provenant d’une ou plusieurs sources afin de les regrouper sous forme de résumé. En d’autres termes, l’agrégation de données implique la récupération de données individuelles provenant de plusieurs sources afin de les organiser sous une forme simplifiée, telle que des totaux ou des statistiques utiles. Même si les données sont généralement agrégées à l’aide des opérateurs de comptage, de somme et de moyenne, vous pouvez également agréger des données non numériques.

L’agrégation de données consiste à collecter des données provenant de différentes bases de données, feuilles de calcul ou du web, puis à les résumer dans un seul rapport, jeu de données ou affichage. Ce processus est effectué par des agrégateurs de données. Plus précisément, un outil d’agrégation accepte des données hétérogènes en entrée. Il les élabore ensuite pour produire des résultats agrégés. Enfin, il offre des fonctionnalités permettant de présenter et d’explorer les données agrégées obtenues.

L’agrégation de données est particulièrement utile pour l’analyse de données, car elle permet d’examiner d’un seul coup d’œil de grandes quantités de données. En effet, une ligne de données agrégées peut résumer des centaines, des milliers, voire des millions d’enregistrements de données individuels.

Voyons maintenant comment procéder à l’agrégation des données.

Points clés et conclusions

• Simplifie l’analyse de données complexes : l’agrégation de données transforme des Jeux de données détaillés en formes résumées, ce qui facilite l’identification des tendances et des informations en un coup d’œil.
• Améliore la prise de décision : en fournissant une vue consolidée des données provenant de plusieurs sources, l’agrégation des données facilite la prise de décision éclairée grâce à une compréhension globale des informations.
• Améliore l’efficacité : l’automatisation du processus d’agrégation des données réduit les efforts manuels et le temps consacré à la collecte et à la préparation des données, ce qui se traduit par une efficacité opérationnelle accrue.

Comment fonctionne un processus d’agrégation de données

En général, un processus d’agrégation comprend les trois étapes suivantes :

1. Récupération des données provenant de plusieurs sources : un agrégateur de données rassemble des données provenant de plusieurs sources, telles que différentes bases de données, feuilles de calcul et fichiers HTML.
2. Nettoyage et préparation des données d’entrée : les données collectées sont filtrées et prétraitées afin d’éliminer toute incohérence, erreur ou valeur invalide. Cette étape garantit l’exactitude et la cohérence des données avant leur agrégation. Ensuite, les données filtrées sont converties dans un format qui facilite leur agrégation.
3. Combinaison et organisation des données : les données traitées sont fusionnées en un seul jeu de données. La dernière étape consiste à joindre, concaténer et résumer les données sous une forme significative et plus facile à lire. En général, ce processus comprend la production de vues simplifiées, le calcul de statistiques récapitulatives ou la création de tableaux croisés dynamiques.

N’oubliez pas qu’il existe plusieurs technologies et outils d’agrégation. Ceux-ci vous permettent d’agréger les données de différentes manières, en fonction du format d’entrée et du résultat souhaité. Les données agrégées sont ensuite stockées dans un entrepôt de données à des fins d’analyse ou utilisées pour prendre des décisions au niveau de l’entreprise.

Maintenant que vous savez comment agréger des données, voyons dans quels scénarios cela peut s’avérer utile.

Cas d’utilisation de l’agrégation de données

Les données agrégées peuvent être utilisées avec succès dans plusieurs secteurs, tels que :

• Finance : les institutions financières agrègent des données provenant de diverses sources afin d’évaluer la solvabilité de leurs clients. Elles les utilisent par exemple pour décider d’accorder ou non un prêt. Les données agrégées sont également utiles pour étudier et identifier les tendances du marché boursier.
• Santé : les établissements médicaux utilisent les données agrégées provenant des dossiers médicaux, des tests de santé et des résultats de laboratoire pour prendre des décisions thérapeutiques et améliorer la coordination des soins.
• Marketing : les entreprises agrègent les données collectées sur leurs sites web et leurs plateformes de réseaux sociaux afin de surveiller les mentions, les hashtags et l’engagement. Cela leur permet de déterminer si une campagne marketing a été efficace. De plus, les données relatives aux ventes et aux clients sont agrégées afin de prendre des décisions commerciales pour les prochaines campagnes marketing.
• Surveillance des applications : les logiciels collectent et agrègent périodiquement les données relatives aux applications et au réseau afin de surveiller les performances des applications, de détecter les nouveaux bogues et de résoudre les problèmes.
• Big Data : l’agrégation des données facilite l’analyse des données disponibles à l’échelle mondiale et leur stockage dans un entrepôt de données en vue d’une utilisation future.

Pourquoi l’agrégation des données est-elle importante ?

Examinons les trois principaux avantages de l’agrégation des données.

L’analyse des données devient plus facile

L’objectif principal de l’agrégation est de faciliter l’analyse des données. Plus précisément, l’analyse des données agrégées permet de révéler plus facilement des informations qui seraient difficiles à repérer dans les données brutes. En effet, les données agrégées sont plus faciles à analyser, à lire et à comprendre que les données brutes.

Avec seulement quelques statistiques ou indicateurs clés de performance (KPI), vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour comprendre les tendances du marché et surveiller les processus commerciaux. De plus, la plupart des agrégateurs populaires offrent des fonctionnalités permettant de présenter les données de différentes manières. Grâce à cela, même les personnes non techniciennes peuvent explorer et utiliser les données agrégées.

Amélioration de l’efficacité et de la qualité des données

Les agrégateurs de données vous permettent de collecter, de nettoyer et de résumer automatiquement les données. Vous pouvez ensuite partager les données agrégées entre différentes équipes, ce qui facilite la collaboration. Cela réduit le travail manuel et les frais de communication, vous permettant ainsi d’économiser du temps, de l’énergie et de l’argent.

De plus, avant d’agréger les données, vous devez les nettoyer. Cela vous aide à détecter et à corriger les erreurs et les incohérences dans vos données. L’agrégation améliore donc la qualité et la fiabilité des données, augmentant ainsi leur valeur.

Meilleure prise de décision

En collectant et en synthétisant des données provenant de différentes sources, l’agrégation permet aux utilisateurs d’avoir une vue d’ensemble. Vous pouvez ainsi utiliser les données agrégées pour étayer vos décisions. Les décisions fondées sur les données offrent notamment plusieurs avantages, tels que la possibilité de faire des choix plus sûrs et de réduire les coûts.

Les données agrégées facilitent la prise de décision. Ce n’est pas un hasard si l’agrégation de données est au cœur de la veille économique, qui consiste à utiliser les données pour obtenir des informations et prendre des décisions stratégiques.

Les défis de l’agrégation des données

L’agrégation des données présente de nombreux avantages, mais comporte également quelques écueils. Examinons maintenant les trois défis les plus importants.

Intégration de différents types de données

Les données à agréger proviennent généralement de nombreuses sources. Il est donc probable que les données d’entrée aient des formats très différents. Dans ce cas, l’agrégateur de données doit traiter, normaliser et transformer les données avant de les agréger. Cette tâche peut devenir très complexe et prendre beaucoup de temps, en particulier lorsqu’il s’agit de mégadonnées ou de Jeux de données très complexes.

C’est pourquoi il est recommandé d’analyser les données avant de les agréger. Plus précisément, l’analyse des données consiste à transformer les données brutes en un format plus facile à utiliser.

Garantir la conformité légale, réglementaire et en matière de confidentialité

Lorsque vous traitez des données, vous devez toujours tenir compte de la confidentialité. Cela est particulièrement vrai en matière d’agrégation. En effet, vous pouvez être amené à utiliserdes informations personnelles identifiables(PII) pour produire un résumé représentant un groupe dans son ensemble. C’est par exemple le cas lors de la publication des résultats d’une élection ou d’un sondage.

Ainsi, l’agrégation de données est souvent associée à l’anonymisation des données. Le non-respect des réglementations en matière de confidentialité peut entraîner des poursuites judiciaires et des amendes. Ignorer le RGPD (règlement général sur la protection des données), la réglementation en matière de confidentialité des données des citoyens de l’UE, peut vous coûter plus de 20 millions de dollars. Même si la protection des données sensibles est un défi majeur dans le domaine de l’agrégation, vous n’avez pas vraiment le choix.

Produire des résultats de qualité

La fiabilité des résultats d’un processus d’agrégation de données dépend des données sources. Vous devez donc d’abord vous assurer que les données collectées sont exactes, complètes et pertinentes. Comme vous pouvez l’imaginer, ce n’est pas facile. Imaginez, par exemple, que vous deviez vous assurer que les données choisies représentent un bon échantillon de la population étudiée. C’est sans aucun doute une tâche difficile.

Gardez également à l’esprit que les résultats de l’agrégation varient en fonction de la granularité. Si vous n’êtes pas familier avec ce concept, la granularité détermine la manière dont les données seront regroupées et résumées. Si la granularité est trop élevée, vous perdez de vue le contexte. Si la granularité est trop faible, vous ne pouvez pas avoir une vue d’ensemble. Le niveau de granularité à utiliser dépend donc des résultats que vous souhaitez obtenir. Trouver la granularité adaptée à vos objectifs peut nécessiter plusieurs essais.

Agrégation de données avec Bright Data

Comme nous l’avons vu précédemment, un processus d’agrégation de données commence par la récupération de données provenant de différentes sources. Un agrégateur de données peut utiliser des données collectées précédemment ou les récupérer directement à la volée. Il est important de garder à l’esprit que les résultats de l’agrégation dépendront de la qualité de ces données. Cela signifie que la collecte de données joue un rôle clé dans l’agrégation.

Heureusement, Bright Data fournit des solutions dédiées pour toutes les différentes étapes de la collecte de données. Plus précisément, Bright Data propose un IDE Web Scraper complet. Grâce à cet outil, vous pouvez récupérer des tonnes de données sur le web tout en évitant tous les défis liés au Scraping web. Vous pouvez utiliser l’IDE Web Scraper de Bright Data pour collecter des données lors de la première étape d’un processus d’agrégation. De plus, Bright Data fournit des Jeux de données structurés et prêts à l’emploi. Achetez-les pour passer directement toutes les étapes de collecte de données, ce qui facilite considérablement le processus d’agrégation.

Vous pouvez ensuite utiliser ces jeux de données dans divers scénarios. Plus précisément, la plupart des marques du secteur hôtelier s’appuient sur l’expertise de Bright Data en matière d’agrégation de données de voyage pour fournir leurs données web. Ces données agrégées les aident à comparer les prix avec ceux de leurs concurrents, à surveiller la manière dont les clients recherchent et planifient leurs voyages, et à prévoir les tendances à venir dans le secteur du voyage. Ce n’est là qu’un exemple parmi tant d’autres où les fonctionnalités, l’expertise et les données de Bright Data peuvent faire la différence.

Conclusion

L’agrégation de données vous permet de tirer le meilleur parti de vos données. En agrégeant vos données dans des rapports et des vues, vous pouvez facilement découvrir les tendances et les informations pertinentes. Vous pouvez également utiliser les données agrégées pour étayer vos décisions commerciales. Cela n’est possible que si les résultats de l’agrégation sont fiables, ce qui dépend de la qualité des données sources. C’est pourquoi vous devez vous concentrer sur la collecte de données, et une solution telle que l’outil de Scraping web de Bright Data vous offre tout ce dont vous avez besoin pour récupérer les données qui vous intéressent. Sinon, vous pouvez acheter directement l’un des nombreux Jeux de données de haute qualité proposés par Bright Data.