dataaggregointia

Dataaggregointia, tai datojen yhteenlaskemista, on prosessi, jossa useista lähteistä kerätty data yhdistetään, muokataan ja tiivistetään korkeammantason tiedoksi. Tavoitteena on tuottaa tiivistettyjä mittareita ja tilastoja, jotka ovat helpommin tulkittavissa kuin raakadata. Dataaggregointi mahdollistaa suurempien tietomassojen analysoinnin ja vertailun sekä raportoinnin päätöksenteon tueksi.

Keskeisiä menetelmiä ovat ETL- ja ELT-prosessit, joiden aikana tieto siirretään, muokataan ja ladataan kohdejärjestelmiin. Muita keskeisiä tekniikoita ovat datafuusio, normalisointi, deduplikointi sekä erilaisten aggregaatiometrejen käyttö kuten summa, keskiarvo, minimi ja maksimi sekä ryhmittely ja rollup-tekniikat. Tavanomaisesti tämä työskentely kohdistuu tietovarastoihin, data-lakeihin tai datamarsseihin sekä toteutetaan sekä batch- että stream-tilassa.

Sovellukset kattavat liiketoimintatiedon hallinnan, markkinoinnin analytiikan, talousraportoinnin sekä verkkosivujen ja sovellusten käyttöanalytiikan. Dataaggregointia hyödynnetään myös IoT-telematriassa, terveydenhuollon tutkimuksessa ja tutkimusdatojen yhteenvetoinnissa. Yhteenvedot ja mittarit tukevat trendien havaitsemista, vertailua vuodenaikojen mukaan sekä poikkeamien tunnistamista.

Haasteina ovat tiedon laadun varmistaminen, lähteiden heterogeenisuus ja skeemojen yhteensovittaminen, latenssi ja skaalautuvuus sekä tietosuoja ja eettiset näkökulmat, kuten henkilötietojen anonymisointi ja noudattaminen GDPR:n kaltaisia säädöksiä.