Mit dem Näherrücken des Jahres 2025 sind sich Unternehmen mehr denn je bewusst, wie wichtig es ist, riesige Datenressourcen effektiv zu nutzen. Dieser Bedarf hat folglich zu einer Nachfrage nach Datenaggregationslösungen geführt, da Unternehmen dazu übergehen, anhand aggregierter Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, um Entscheidungen zu treffen.
Laut dem Bericht von IDCwird die globale Datenmenge bis 2025 175 Zettabyte überschreiten. Dies kann als Beweis für das exponentielle Wachstum der Datenmenge in den letzten Jahren angesehen werden. Dieser Anstieg spiegelt einen viel größeren, dringlicheren und dringenderen Bedarf an einem effizienteren und fortschrittlicheren Ansatz für die Datenaggregation wider.
Die Frage ist, wie Unternehmen die Leistungsfähigkeit aggregierter Daten in diesem wettbewerbsintensiven Umfeld zu ihrem Vorteil nutzen können. Dieser Leitfaden behandelt alles, was Sie über Datenaggregation wissen müssen, und wie Unternehmen ihr Potenzial voll ausschöpfen können, darunter:
- Was sind aggregierte Daten und warum ist die Datenaggregation wichtig?
- Wie funktioniert die Datenaggregation?
- Arten und Ebenen der Datenaggregation
- Vorteile und Herausforderungen des Prozesses
- Bewährte Verfahren für eine effektive Datenaggregation
- Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis
- Häufig gestellte Fragen zur Datenaggregation
Lassen Sie uns nun erfahren, wie die Datenaggregation die Arbeitsweise und Entscheidungsfindung von Unternehmen verändert.
Was ist Datenaggregation?
Der Prozess der Datenaggregation umfasst die Zusammenführung großer Datenmengen zu einem umfassenden Datensatz. Die daraus resultierenden Informationen, die als aggregierte Daten bezeichnet werden, sind für die Analyse und Entscheidungsfindung wesentlich aussagekräftiger. Dabei handelt es sich in der Regel um einfache Statistiken wie Summen, Durchschnittswerte oder Prozentsätze, die Erkenntnisse liefern, die in einzelnen Berichten möglicherweise nicht ersichtlich sind.
Eine Einzelhandelskette kann beispielsweise ihre landesweiten Verkaufsinformationen aggregieren lassen. Auf diese Weise lässt sich erkennen, dass sich ein bestimmtes Produkt möglicherweise nur im Sommer in städtischen Gebieten gut verkauft, während es in ländlichen Regionen das ganze Jahr über nicht so gut läuft. Diese Art von Details lassen sich anhand der Daten einzelner Filialen nicht erfassen, helfen solchen Unternehmen jedoch dabei, optimale Lagerbestände zu erreichen, Marketingkampagnen maßzuschneidern und fundierte Entscheidungen hinsichtlich ihrer Geschäftstätigkeit . Das Verständnis der Definition von aggregierten Daten ist entscheidend, um diese Erkenntnisse effektiv nutzen zu können.
Warum ist die Datenaggregation für Unternehmen wichtig?
Die Datenaggregation spielt eine entscheidende Rolle im modernen Geschäftsbetrieb. Eine Studie von NewVantage Partners ergab, dass über 90 % der großen Unternehmen kontinuierlich in Datenaggregation und KI-Initiativen investieren, was die Breite solcher Technologien in verschiedenen Branchen zeigt.
Aggregierte Daten helfen Unternehmen und Organisationen dabei:
1. Verbesserung der Entscheidungsfindung
Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ihre Aktivitäten, Kunden und Markttrends als Ganzes betrachten, was zu fundierteren strategischen Entscheidungen führt, die andernfalls möglicherweise auf ungenauen oder unvollständigen Informationen basieren würden.
2. Gesteigerte Effizienz
Der Zeit- und Ressourcenaufwand für die manuelle Datenerfassung und -organisation kann durch die Informationsbeschaffung über aggregierte Daten erheblich reduziert werden.
3. Erkennen von Mustern und Trends
Einzelne Daten, Datenpunkte oder Informationsquellen zeigen für sich genommen keine ausreichende Korrelation zueinander. Daher helfen aggregierte Daten Unternehmen dabei, solche Muster, Trends oder sogar Korrelationen zu erkennen, die möglicherweise nicht sichtbar sind.
4. Kunden besser verstehen
Unternehmen können die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen, wenn sie alle Kontaktdaten zusammenführen und ihre Produkte entsprechend anpassen.
5. Wettbewerbsvorteile ausbauen
Unternehmen, die bei der Datenaggregation führend sind, gewinnen in den heutigen wettbewerbsintensiven Märkten an Macht. Diese Organisationen sind daher in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen und schnell auf Veränderungen zu reagieren, indem sie wichtige Erkenntnisse über Branchentrends, Verbraucherverhalten und betriebliche Effizienz sammeln.
Beispiele für Datenaggregation
Um Datenaggregation besser zu verstehen, ist es notwendig, einige konkrete Beispiele zu betrachten. Dies hilft uns zu verstehen, wie verschiedene Branchen aggregierte Daten in ihren Betriebsabläufen und Dienstleistungen anwenden.
1. Finanzdienstleistungen
Große Banken nutzen aggregierte Transaktionsdaten, um Ausgabentrends zu untersuchen, Betrugsfälle zu identifizieren und Kunden personalisierte Finanzberatung anzubieten. Dadurch sind die Kunden zufriedener, was die Kundenzufriedenheit verbessert und die finanzielle Sicherheit der Bank erhöht.
2. E-Commerce
Amazon und andere Online-Händler aggregieren Verkaufsdaten, Kundenbewertungen sowie das Surfverhalten, um Produktempfehlungen zu optimieren und die Benutzererfahrung zu verbessern. Dieses Modell steigert das Umsatzvolumen und fördert die Kundenbindung.
3. Gesundheitswesen
Die Mayo Clinic mit ihren Krankenhäusern und Forschungseinrichtungen kann Patienteninformationen aggregieren, um den Krankheitsverlauf, die Wirksamkeit von Behandlungen sowie Muster im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu untersuchen. Aggregierte Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Förderung der medizinischen Forschung, die darauf abzielt, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern.
4. Soziale Medien
Facebook, zusammen mit X(früher Twitter) und andere ähnliche Plattformen sammeln Informationen über Personen aus verschiedenen Quellen und integrieren diese in eine Datenbank, die gezielte Werbung oder Inhaltsempfehlungen bereitstellt. So werden den Nutzern relevante Inhalte angeboten, die das Engagement fördern und somit die Ergebnisse verbessern.
Wie funktioniert die Datenaggregation?
Auch wenn es etwas kompliziert klingen mag, ist Datenaggregation der Weg von einer Reihe verstreuter Informationen zu zusammenhängendem, verwertbarem Wissen. Dabei durchläuft sie mehrere wichtige Phasen:
- Datenerfassung: Der Prozess beginnt mit der Erfassung von Rohdaten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen. Dazu können strukturierte Datenbanken, APIs, Web-Scraping-Techniken und sogar die manuelle Dateneingabe gehören.
- Datenbereinigung: Dies ist eine äußerst wichtige Phase, in der ähnlich wie in einer Raffinerie für Rohdaten Inkonsistenzen und Fehler sowie Duplikate entfernt werden. Diese Phase sorgt für eine bessere Qualität und Genauigkeit des Datensatzes.
- Datentransformation: In diesem Schritt werden die verschiedenen Daten in ein einheitliches Format gebracht, ähnlich wie bei der Übersetzung verschiedener Sprachen in eine gemeinsame Sprache.
- Datenintegration: In dieser Phase werden die bereinigten und transformierten Datenströme zusammengeführt. Dadurch werden verschiedene Quellen in einem Datensatz zusammengefasst, wodurch ein Überblick aus der Vogelperspektive entsteht.
- Datenzusammenfassung: In dieser Phase werden statistische Methoden auf die integrierten Daten angewendet, um aussagekräftige Zusammenfassungen zu erhalten. Dabei werden Summen, Durchschnittswerte oder Prozentsätze verwendet, um Aggregationen durchzuführen und Rohdaten in aussagekräftige Kennzahlen umzuwandeln.
- Datenspeicherung: Die aggregierten Daten werden in der Regel in einem Data Warehouse oder Data Lake gespeichert. Das zentralisierte Repository stellt somit sicher, dass sie für weitere Analysen leicht zugänglich sind.
- Datenvisualisierung: Hier werden die Daten sozusagen zum Leben erweckt – durch ihre Visualisierung. Komplexe Datenreihen werden so in intuitive Diagramme, Grafiken oder interaktive Dashboards übersetzt, die Entscheidungsträgern die aggregierten Informationen leicht verständlich vermitteln.
Durch die Beherrschung dieser Phasen können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sich so Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.
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Demo anfordernManueller vs. automatischer Datenaggregationsprozess
Die Datenaggregation kann auf zwei Arten erfolgen: entweder manuell oder durch einen automatisierten Prozess. Zur besseren Verdeutlichung finden Sie hier eine tabellarische Übersicht.
| Aspekt | Manuelle Datenaggregation | Automatisierte Datenaggregation |
|---|---|---|
| Prozess | Bei dieser Art werden die Daten unter menschlichem Zutun gesammelt, bereinigt und kombiniert. | Bei der Erfassung und Verarbeitung der Daten kommen Softwaretools und Algorithmen zum Einsatz. |
| Eignung | Geeignet für kleine Projekte oder unstrukturierte Daten. | Ideal für Großprojekte |
| Zeitaufwand und Genauigkeit | Zeitaufwändig und fehleranfällig. | Schneller, genauer und produktiver als manuelle Prozesse. |
| Skalierbarkeit | Begrenzte Skalierbarkeit | Dadurch ist es hochgradig skalierbar und in der Lage, Daten in Echtzeit zu aggregieren. |
| Wartung | NA | Erfordert eine anfängliche Einrichtung und kontinuierliche Wartung der Systeme. |
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die manuelle Aggregation vom Menschen gesteuert wird. Daher eignet sie sich für kleine Projekte und für komplexe und unstrukturierte Daten. Sie ist langsam und fehleranfällig. Die automatisierte Datenaggregation hingegen wird von Softwaretools gesteuert und kann daher unter anderem für große Projekte mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit sowie Echtzeitverarbeitung eingesetzt werden, erfordert jedoch eine Einrichtung und Wartung. Unternehmen können je nach ihren Anforderungen zwischen beiden Verfahren wählen.
Was sind Datenaggregationsstufen?
Die Aggregation von Daten kann je nach der erforderlichen Granularität der Informationen auf verschiedenen Ebenen erfolgen:
1. Mikroaggregation
Hierbei handelt es sich um die Zusammenstellung von Daten auf der grundlegendsten Ebene, beispielsweise auf der Basis einzelner Datensätze oder Transaktionen. Der größte Aufwand in Bezug auf die Rechenressourcen liegt darin, dass die Verarbeitung großer Datensammlungen oft viel Zeit in Anspruch nimmt, was für diesen Ansatz charakteristisch ist.
2. Meso-Aggregation
Dies ist eine Zwischenstufe, in der Informationen gesammelt und auf verschiedene Weise dargestellt werden. Durch die Gruppierung von Daten in Kategorien oder Teilpopulationen können Unternehmen Muster und Trends leichter erkennen als bei einer Datenanalyse auf Mikroebene.
3. Makroaggregation
Auf der höchsten Ebene fasst die Aggregation auf Makroebene alle Informationen zusammen und gibt einen Überblick über allgemeine Trends und Leistungen. Diese Art der Analyse kann bei strategischen Entscheidungen hilfreich sein, kann jedoch einige Schwankungen und Details verbergen, die in den Zahlen enthalten sind.
Welche Arten der Datenaggregation gibt es?
Die Datenaggregation kann in vielen Formen erfolgen, die darauf ausgelegt sind, den Zweck der beabsichtigten Datenanalyse angemessen zu erfüllen. Das Verständnis der verschiedenen Arten kann Unternehmen dabei helfen, die für sie am besten geeignete auszuwählen. Es gibt fünf Arten der Datenaggregation:
1. Zeitbasierte Aggregation
Die zeitbasierte Aggregation umfasst die Aggregation auf Tages-, Monats- oder Jahresbasis. Dies ist sehr hilfreich, um verschiedene Trends oder Muster aufzuzeigen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Durch die Aggregation der Daten auf diese Weise erhalten Unternehmen Einblicke in saisonale Schwankungen, Wachstumspfade und Trends im Zeitverlauf.
2. Räumliche Aggregation
Räumliche Aggregation bedeutet die Aggregation von Daten auf der Grundlage von Standorten oder Regionen. Darüber hinaus hilft diese Art der Aggregation dabei, vergleichende Unterschiede und Muster im regionalen Kontext zu verstehen, was in so unterschiedlichen Bereichen wie Stadtplanung, Epidemiologie und Marktstudien von Nutzen ist.
3. Kategoriale Aggregation
Bei der kategorialen Aggregation werden Datengruppen nach bestimmten Kategorien betrachtet. Diese Methodik erleichtert den Vergleich der Leistung verschiedener Segmente oder die Ermittlung der Anzahl der Faktoren, die die Ergebnisse beeinflusst haben. Wenn Wenn ein Unternehmen bestimmte demografische Gruppen identifizieren möchte, die für das Kaufverhalten verantwortlich sind, kann es Kunden nach Altersgruppe, Einkommenspotenzial oder Industriezweig gruppieren, um Einblicke in ihre Präferenzen zu gewinnen.
4. Hierarchische Aggregation
Bei der hierarchischen Aggregation werden Daten über alle Ebenen einer Hierarchie hinweg zusammengefasst und bei Bedarf dennoch eine detaillierte Analyse der jeweiligen Daten durchgeführt. Daher ist sie besonders bei der Verarbeitung komplexer Organisationsstrukturen oder mehrstufiger Daten hilfreich.
5. Kreuztabellenaggregation
Die Kreuztabellenaggregation oder Kontingenztafelanalyse kombiniert Daten aus zwei oder mehr Kategorien zu einer Übersichtstabelle, da diese auf einer Verallgemeinerung basiert. Diese Methode der Datenaggregation hilft bei der Untersuchung der Beziehung oder Assoziation zwischen den Variablen in den Tabellen.
Durch die richtige Identifizierung und Berücksichtigung aller unterschiedlichen Ansätze zur Datenaggregation können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren eigenen Daten gewinnen, die eine fundierte Entscheidungsfindung begünstigen und zu einer besseren betrieblichen Effizienz und Kundenerfahrung führen.
Was sind die Vorteile der Datenaggregation?
Aggregierte Daten bieten Unternehmen mehrere Vorteile. Unternehmen können diese nutzen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sie ihre Abläufe durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen verbessern können.
1. Beschleunigte Innovation
Daten aus verschiedenen Quellen sollten aggregiert werden, um eine Innovationskultur zu fördern. Das Aufdecken neuer Muster und Zusammenhänge ermöglicht die Entwicklung transformativer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Laut einem veröffentlichten Bericht von McKinsey sind Unternehmen, die fortschrittliche Analysen und KI einsetzen, 2,5-mal häufiger als ihre Mitbewerber in der Lage, diese in puncto Innovation zu übertreffen.
2. Verbessertes Kundenerlebnis
Einheitliche Kundendaten ermöglichen es, personalisierte Erfahrungen anzubieten, da sie Einblicke in die Präferenzen und Verhaltensweisen der Kunden liefern. Unternehmen können dann entsprechend Angebote erstellen, um die Bedürfnisse der Kunden individuell zu erfüllen, was die Kundenzufriedenheit erhöht.
3. Risikominderung
Die Datenaggregation kann genutzt werden, um potenzielle Risiken und die damit verbundenen Schwachstellen zu identifizieren. Sie kann die Daten auf Anomalien und Trends überwachen und so dazu beitragen, auftretende Probleme zu mindern und die Vermögenswerte eines Unternehmens zu schützen.
4. Umsatzsteigerung
Durch die Aggregation von Daten zum Kundenverhalten inmitten der Marktdynamik können Unternehmen datengestützte Entscheidungen schneller treffen und so schneller Gewinne erzielen.
Was sind die Herausforderungen bei der Datenaggregation?
Obwohl sie zahlreiche Vorteile bietet, hat die Datenaggregation auch einige Nachteile:
1. Datenqualität
Eine schlechte Datenqualität kann zu unvollständigen Aggregationen führen, da Daten aus verschiedenen Quellen inkonsistent oder ungenau sein können. Daher müssen qualitativ hochwertige, genaue und konsistente Daten verwendet werden. Die aggregierten Erkenntnisse werden durch fehlerhafte Eingaben untergraben.
2. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
Es stellt sich die Frage, wie die Aggregation sensibler Daten die Anforderungen an den Schutz personenbezogener Daten und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO erfüllt. Um Verstöße zu verhindern, müssen gute Datenschutzstandards sowie die Sicherheit der Informationen gewährleistet sein.
3. Technische Komplexität
Technisch gesehen ist die Integration von Datenquellen mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen schwierig. Um diese technischen Engpässe zu bewältigen, sind fortschrittliche Tools und Know-how erforderlich. Mit zunehmender Vielfalt und Größe wird dies immer komplexer.
4. Echtzeit-Aggregation
Technische Herausforderungen entstehen, wenn versucht wird, Daten aus Datenflussorganisationen in Echtzeit zu aggregieren, um sofortige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Echtzeitverarbeitung erfordert sowohl ausgefeilte Algorithmen als auch eine entsprechende Infrastruktur.
Was sind die Best Practices für die Datenaggregation?
Um die Vorteile der Datenaggregation zu maximieren und ihre Herausforderungen zu minimieren, sollten Unternehmen die Umsetzung der folgenden Best Practices in Betracht ziehen:
| Bewährte Vorgehensweise | Beschreibung |
|---|---|
| Klare Ziele definieren | Legen Sie die Ziele der Datenaggregation klar fest, um den Prozess effektiv zu steuern. |
| Datenqualität sicherstellen | Führen Sie strenge Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse ein, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. |
| Datenformate standardisieren | Richten Sie einheitliche Datenformate und -strukturen für alle Quellen ein, um eine nahtlose Integration zu ermöglichen. |
| Implementieren Sie strenge Sicherheitsmaßnahmen | Priorisieren Sie Datensicherheit und Datenschutz während des gesamten Aggregationsprozesses. |
| Verwenden Sie geeignete Tools | Wählen Sie Datenaggregationstools und -technologien, die den Anforderungen und Fähigkeiten des Unternehmens entsprechen. |
| Dokumentieren Sie Datenquellen und Transformationen | Führen Sie eine klare Dokumentation der Datenquellen und aller während der Aggregation vorgenommenen Transformationen. |
| Validieren Sie aggregierte Daten | Validieren Sie aggregierte Daten regelmäßig anhand der Quelldaten, um deren Richtigkeit sicherzustellen. |
| Kontext bereitstellen | Präsentieren Sie aggregierte Daten immer im richtigen Kontext, um Fehlinterpretationen zu vermeiden. |
| Mitarbeiter schulen | Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter in Datenaggregationstechniken und Best Practices geschult sind. |
| Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung | Überprüfen und aktualisieren Sie die Datenaggregationsprozesse kontinuierlich, um sie an veränderte Anforderungen und Technologien anzupassen. |
Anwendungsfälle für die Datenaggregation
Verschiedene Branchen und Funktionen nutzen aggregierte Daten in großem Umfang, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Betriebsabläufe beitragen. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsbeispiele.
1. Finanzdienstleistungen
Um Betrug aufzudecken, Kreditrisiken zu bewerten und Finanzberatung zu personalisieren, stützen sich Banken auf aggregierte Transaktionsdaten. Die Citibank beispielsweise nutzt aggregierte Daten zur Transaktionsüberwachung und zur Stärkung der Sicherheit durch die Identifizierung verdächtiger Aktivitäten.
2. Gesundheitswesen
Patienteninformationen werden in Gesundheitseinrichtungen optimiert, um eine genaue Diagnose zu ermöglichen, die Wirksamkeit von Behandlungen zu überwachen und Trends im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu erkennen. Beispielsweise führt die Cleveland Clinic Datenaggregationen durch die Auswertung von Patientenakten und leitet so die Verschreibungsentscheidungen.
3. Einzelhandel und E-Commerce
Einzelhandelsriesen wie Walmart sammeln Verkaufszahlen sowie Kundeninformationen, einschließlich Lagerbeständen, um ihre Preismanagementstrategien zu optimieren, ihre Lagerkontrollverfahren zu verbessern und ihre Marketingkampagnen zu personalisieren.
4. Marketing
Bei der Erstellung gezielter Marketingprogramme aggregieren Marketingfachleute Informationen aus verschiedenen Quellen, die sie über ihre Kunden gesammelt haben. Coca-Cola nutzt beispielsweise Feedback aus Umfragen in sozialen Medien zusammen mit seinen Verkaufszahlen, um gezielte Werbung zu entwickeln, die die Kundenbindung erhöhen und den Absatz steigern soll.
Warum SentinelOne für die Datenaggregation?
SentinelOne zentralisiert Ihre Daten und wandelt sie in verwertbare Informationen für die Echtzeit-Untersuchung und -Reaktion auf Bedrohungen um. Die Infrastruktur der SingularityTM-Plattform basiert im Wesentlichen auf dem Singularity™ Data Lake, der als zentraler Datenspeicher dient und alle Ihre Anforderungen an die Datenaggregation erfüllt.
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Hier sind die wichtigsten Funktionen des Singularity™ Data Lake von SentinelOne für die Datenaggregation:
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- Speichern Sie Ihre Daten bis zu 7 Jahre lang und skalieren Sie Ihr Unternehmen mühelos mit zuverlässiger Datensicherung und -verwaltung.
Fazit
Die Datenaggregation kann Ihr Unternehmen in die richtige Richtung lenken, wenn sie richtig durchgeführt wird. Vernachlässigen Sie ihre Bedeutung nicht, denn die Zukunft hängt davon ab. Ohne hochwertige Daten können Sie keine wichtigen Entscheidungen treffen, und das ist der erste Schritt, um innerhalb des Unternehmens etwas zu erreichen. Wenn Sie Hilfe bei Ihrer Datenaggregation benötigen, können Sie sich noch heute an SentinelOne wenden.
"Häufig gestellte Fragen zur Datenaggregation
Aggregierte Daten sind Daten, die an vielen verschiedenen Orten gesammelt und in zusammengefasster Form dargestellt werden. Normalerweise werden sie nicht als einzelne Datenpunkte, sondern auf einer höheren Ebene dargestellt, z. B. als Summen, Durchschnittswerte oder Prozentsätze.
Datenaggregatoren sind Unternehmen oder Tools, die sich auf das Sammeln, Verarbeiten und Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen spezialisiert haben. Sie können eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung konsolidierter Datensätze für Unternehmen und Forscher spielen.
Grundsätzlich erfolgt die Datenaggregation in der Cybersicherheit durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus zahlreichen Sicherheitsquellen, die ein Unternehmen nutzt, wie Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme und Log-Dateien, um mögliche Bedrohungen und Schwachstellen besser identifizieren zu können.
Die Datenaggregation ermöglicht wichtige Erkenntnisse aus mehreren Quellen und unterstützt die Entscheidungsfindung. Dies hilft einem Unternehmen, seine Abläufe zu optimieren, Erfahrungen zu personalisieren, Forschungen durchzuführen, Prozesse zu optimieren und Vorschriften einzuhalten.
Die Datenaggregation wird von einer Vielzahl von Fachleuten und Organisationen genutzt, darunter:
- Business-Analysten und Führungskräfte
- Datenwissenschaftler und Forscher
- Marketingfachleute
- Finanzinstitute
- Fachleute im Gesundheitswesen
- Behörden
- E-Commerce-Unternehmen
- Social-Media-Plattformen
Hier sind zehn beliebte Datenaggregations-Tools: Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, Alteryx, Talend, Pentaho, RapidMiner, TIBCO Spotfire, SAS Business Intelligence und QlikView. Die Wahl des Tools hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens, den Datenquellen und den technischen Anforderungen ab.