Was sind aggregierte Daten? (plus 6 Beispiele) • BUOM

8. Juli 2021

Daten sind eine wertvolle Ressource, die in vielen Branchen vielfältigen Zwecken dienen kann. Eine effektive groß angelegte Datenerfassung kann wichtige Informationen für Unternehmen, Forscher und Regierungen liefern. Die Datenaggregation ist eine der Methoden, mit denen Analysten Prognosen erstellen, Prozesse bewerten und Entscheidungen beeinflussen. In diesem Artikel besprechen wir, was aggregierte Daten sind, erklären, warum sie wichtig sind, listen einige beliebte Verwendungszwecke mit Beispielen auf und beschreiben den Unterschied zwischen disaggregierten und aggregierten Daten.

Was sind aggregierte Daten?

Aggregierte Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und zur Analyse in einer Zusammenfassung zusammengefasst. Das Sammeln relevanter Daten aus verschiedenen Quellen oder das Aggregieren von Daten kann wertvolle Erkenntnisse liefern. Bei der Generierung aggregierter Daten ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten vollständig, aktuell und zuverlässig sind, da Fehler in den Informationen oder missverstandene Datenpunkte die Genauigkeit Ihrer Analyse beeinträchtigen können. Es kann auch wichtig sein, sicherzustellen, dass Sie über ausreichend verfügbare Daten und Quellen verfügen, um Ihre Behauptungen zu untermauern und angemessene Informationen bereitzustellen.

Warum sind aggregierte Daten wichtig?

Aggregierte Daten sind wichtig, da sie es Datenanalysten ermöglichen, Trends zu untersuchen und Muster zu finden, die wertvolle Funktionen erfüllen können, beispielsweise als Grundlage für die Geschäftsstrategie oder zur Beeinflussung von Finanzentscheidungen. Forscher, Analysten, Kreditgeber, Administratoren und politische Entscheidungsträger nutzen aggregierte Daten, um Einblicke in ihre Arbeit zu gewinnen. Sie können aggregierte Daten nutzen, um politische Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und Argumente vorzubringen.

Viele Bereiche, Branchen und Praktiken verwenden aggregierte Daten in ihren Prozessen, da Daten für viele Funktionen als Sammlung wertvoller sein können als als einzelner Punkt. Aggregierte Daten können Datensammlern einen umfassenderen Überblick über das geben, was sie untersuchen. Größere Datensätze sind oft vertrauenswürdiger und können klarere Zusammenfassungen liefern.

Beispiele für aggregierte Daten

Die Datenaggregation hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie ein Unternehmen, eine Regierung oder ein Forscher aggregierte Daten nutzen kann:

Pharmazeutische Tests

Ein Beispiel, bei dem es wichtig ist, aggregierte Daten zu verwenden, sind pharmazeutische Studien. Wenn Pharmaunternehmen ein neues Medikament entwickeln, verbringen sie oft viel Zeit damit, dessen Wirksamkeit, Sicherheit und Nebenwirkungen zu untersuchen. Forscher führen klinische Studien durch, um die Wirkung des Arzneimittels auf verschiedene Bevölkerungsgruppen zu untersuchen. Durch die Kombination oder Aggregation der Daten, die sie von einzelnen Patienten erhalten, können Forscher besser verstehen, wie ein Medikament wirkt.

*Beispiel: „Beim Testen der Wirksamkeit unseres neuen Arzneimittels zur Vorbeugung und Behandlung von Patientinnen mit metastasiertem Brustkrebs haben wir Ergebnisse von 176 Teilnehmerinnen mit histologisch bestätigtem Adenokarzinom der Brust gesammelt. Patienten im Alter von 26 bis 64 Jahren, Chemotherapie-naiv und mit einem Karnofsky-Leistungsstatus von 70 %. Zusammenfassend stellten wir fest, dass das Medikament in Kombination mit herkömmlichen Behandlungen die Ausbreitung von Krebs in der von uns getesteten Bevölkerung erheblich wirksam verhinderte. Wir glauben, dass unsere ersten Ergebnisse zusätzliche Mittel für die Durchführung einer größeren Studie rechtfertigen. „*

Käuferkennzahlen

Eine weitere der vielen Einsatzmöglichkeiten aggregierter Daten besteht für Unternehmen, die wichtige Analysedaten wie Kundeninteraktionen, Website-Besuche und Benutzerdemografien verfolgen. Für Unternehmen, die ihre Zielgruppe besser verstehen möchten, ist die Kenntnis eines oder auch nur einiger demografischer Merkmale oder des Kaufverhaltens der Nutzer nicht sehr hilfreich. Durch die Kombination vieler Datenpunkte aus vielen Quellen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über ihre Kunden und deren Kaufgewohnheiten gewinnen. Marketingteams können diese Informationen nutzen, um Nachrichten zu personalisieren, exklusive Angebote zu entwickeln und Targeting-Strategien zu verbessern. Produktteams können auch aggregierte Kundendaten nutzen, um herauszufinden, welche Produkte oder Dienstleistungen am erfolgreichsten sind.

*Beispiel: „Im Juni startete unser Marketingteam eine neue Social-Media-Kampagne auf mehreren Websites. Wir haben Daten zu Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Plattformen gesammelt und festgestellt, dass Bryvik.com den meisten Traffic bei unserer Zielgruppe generiert. Wir würden gerne mehr Geld in diese Plattform investieren, damit wir besser mit unseren Kunden kommunizieren können.“*

Marktforschung

Eine weitere häufige Verwendung aggregierter Daten ist die Marktforschung. Unternehmen können Informationen zu Themen wie Kundenstimmung, Wettbewerbspreisen und Marktanalysen sammeln. Unternehmen, die in ihrer Branche viel Konkurrenz haben, können Informationen über ihre Konkurrenten sammeln und diese als Grundlage für ihre Geschäftsentscheidungen nutzen.

*Beispiel: „Nach Berücksichtigung der durchschnittlichen Reisekosten, der Verfügbarkeit von Immobilien und der Preise der Konkurrenz gehen wir davon aus, dass Griechenland in diesem Herbst eines der beliebtesten Reiseziele sein wird.“ Wir möchten die Zielgruppe ansprechen, die an unseren Umfragen teilgenommen und Interesse an Pauschalangeboten für Griechenland-Urlaub gezeigt hat, sowie Kunden, die sich für historische Ferien und Strandurlaube entschieden haben.“*

Die Finanzanalyse

Aggregierte Daten sind ein wichtiger Bestandteil der Finanzanalyse. Viele Finanzdienstleister und Investmentfirmen nutzen Daten, um Empfehlungen abzugeben, Marktveränderungen vorherzusagen und Ereignisse oder Veränderungen in der öffentlichen Stimmung zu bemerken, die sich auf das Unternehmen oder die Wirtschaft auswirken könnten. Ihre Informationen stammen häufig aus Schlagzeilen, Artikelinhalten und Marktdaten. Durch die Kombination all ihrer verschiedenen Quellen können Finanzexperten fundierte Prognosen über die Finanzen eines Unternehmens oder Produkts erstellen.

*Beispiel: „Nach der Analyse der letztjährigen Umsätze, Markttrends und Kundenbefragungsergebnisse prognostiziert unser Analyseteam, dass unser Gewinn im nächsten Quartal um 7 % steigen wird.“*

Politische Kampagnen

Politiker nutzen häufig aggregierte Daten, um ihre Wähler besser zu verstehen. Sie können aggregierte Daten verwenden, um die Wahlbeteiligung auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene zu schätzen. Anhand der Anzahl der Wahlberechtigten, der Stimmen der Gegner und der demografischen Daten können sie bestimmen, wo sie ihre Kundgebungen abhalten oder ihre Öffentlichkeitsarbeit verstärken.

*Beispiel: „Unsere Umfragewerte sind in den Landkreisen Wayne, Dintick und Jeffers gestiegen, in Okaloosa jedoch rückläufig. Wir schlagen eine Kundgebung im Okaloosa County kurz vor der Vorwahl vor.“*

Regierungsrichtlinie

Regierungen nutzen Bevölkerungsdaten häufig als Grundlage für ihre politischen Entscheidungen. Sie können wichtige Indikatoren wie Beschäftigungsquoten, Einkommensniveaus und Informationen zur öffentlichen Gesundheit heranziehen, um die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Bevölkerung zu beurteilen. Beispielsweise kann eine Regierung nach einer Naturkatastrophe Daten aus mehreren Quellen nutzen, um zu verstehen, wie viele Bürger von der Katastrophe vertrieben oder betroffen waren. Diese Informationen könnten sie dann nutzen, um zusätzliche Ressourcen an bedürftige Gemeinden zu senden.

*Beispiel: „Nach der Kombination von Volkszählungsdaten, Online-Überprüfungen und Erfahrungsberichten werden schätzungsweise noch 12 Personen durch den Sturm vermisst. „Wir würden gerne Ressourcen und zusätzliche Such- und Rettungsteams einsetzen, um sie zu lokalisieren.“ *

Aggregierte Daten und disaggregierte Daten

Aggregierte Daten, bei denen Daten zusammengestellt und zusammengefasst werden, unterscheiden sich von disaggregierten Daten, bei denen aggregierte Daten in einzelne Punkte oder kleinere Dateneinheiten unterteilt werden. Die Disaggregierung von Daten kann wichtig sein, um verschiedene Teilmengen innerhalb eines größeren Datensatzes zu verstehen.

Beispielsweise könnte ein Schulbezirk, der standardisierte Testergebnisse untersucht, die Daten aufschlüsseln, um sich auf die Testergebnisse bestimmter Untergruppen zu konzentrieren. Das Verständnis der Leistung bestimmter Zielgruppen kann ihnen dabei helfen, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und nützliche Programme oder Benachrichtigungsvorlagen zu planen.