شرح عملية تجميع البيانات - 2024

تجميع البيانات يجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ويعالجها ويجعلها مؤهلة للخضوع للتحليل. من النقرات البسيطة إلى المعاملات المعقدة، أي شيء يحدث على الإنترنت يتحول إلى بيانات. ينتج الإنترنت أطنانًا من البيانات كل ثانية تمر. تقول شركة Statista إنه من المتوقع أن ينمو إنشاء البيانات العالمية بأكثر من 180 زيتابايت

تجميع البيانات يجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ويعالجها ويجعلها مؤهلة للخضوع للتحليل. من النقرات البسيطة إلى المعاملات المعقدة، أي شيء يحدث على الإنترنت يتحول إلى بيانات. ينتج الإنترنت أطنانًا من البيانات كل ثانية تمر. تقول Statista إنه من المتوقع أن ينمو إنشاء البيانات العالمية بأكثر من 180 زيتابايت بحلول عام 2025. 

وما لم تُترك هذه البيانات الوفيرة كما هي، فلا فائدة منها. مع بعض العمليات القيّمة، مثل جمع البيانات ومعالجتها، فإن هذه البيانات تعتبر مدخلات قيّمة لرؤى الأعمال. سترشدك هذه المقالة إلى كيفية الاستفادة من البيانات بفعالية باستخدام تقنيات تجميع البيانات.

جدول المحتويات

• ما هو تجميع البيانات؟
• لماذا نستخدم تجميع البيانات؟
• أنواع تجميع البيانات
• الفترات الزمنية لتجميع البيانات
• خطوات تجميع البيانات
• الوكيل في تجميع البيانات
• أشياء يجب مراعاتها قبل اختيار نظام تجميع البيانات
• لماذا ProxyScrape لتجميع البيانات؟
• الأسئلة المتداولة
• الخاتمة

ما هو تجميع البيانات؟

تجميع البيانات هو عملية توحيد البيانات من مصادر متعددة. قد تكون المصادر هي وسائل التواصل الاجتماعي أو قواعد البيانات التاريخية أو مستودعات البيانات أو مجموعات البيانات أو موجزات RSS أو خدمات الويب أو الملفات المسطحة. البيانات من هذه المصادر ليست مجرد نصوص، فقد تكون أيضًا صورًا ورسومات وبيانات إحصائية ووظائف معقدة وقيمًا ثنائية وإشارات إنترنت الأشياء. تُعد كل هذه البيانات موردًا قيّمًا لمسوّقي البيانات. فهم يقومون بإجراء تحليل إحصائي على البيانات المجمعة لتصميم رؤى تجارية منها. يستخرج المسوقون البيانات من مصادر متعددة ويقومون بعملية تجميع البيانات.

لماذا نستخدم تجميع البيانات؟

تجميع البيانات هو العملية الرئيسية التي تفيد المستخدمين العاديين ورجال الأعمال في اتخاذ القرارات بناءً على نتائج البيانات التاريخية. يمكن أن يساعد تجميع البيانات المستخدمين على التعامل مع أنواع متعددة من البيانات. لا فائدة من البيانات الأولية بدون معالجة إضافية. يجب أن تخضع البيانات الأولية لعملية تنظيف لإزالة الضوضاء غير الضرورية وتحويلها إلى تنسيق قياسي. بصرف النظر عن مجرد جمع البيانات، يقوم علماء البيانات الذين يستخدمون تقنية تجميع البيانات بتنفيذ تقنيات ذكاء الأعمال، مثل التحليلات التنبؤية، وتصور النتائج من خلال لوحة معلومات تسويقية.

أنواع تجميع البيانات

تجميع البيانات هو عملية تلخيص وتكثيف البيانات التي يتم جمعها على نطاق واسع في شكل أبسط، مما يسهل على علماء البيانات تطوير رؤية نقدية منها. استنادًا إلى وقت التجميع وما يتم تجميعه، يصنف الناس خدمة التجميع بطريقتين:

تجميع الوقت

يجمع التجميع الزمني نقاط بيانات متعددة لمورد واحد على مدى فترة من الوقت. على سبيل المثال: لنفترض أنك تدير مجمع تسوق، حيث تقوم بجمع بيانات المبيعات في مجمع تسوق واحد في نهاية اليوم. هنا، يتم التجميع على مورد واحد (مجمع التسوق) في فترة منتظمة (نهاية اليوم).

التجميع المكاني

يجمع التجميع المكاني البيانات من مجموعات موارد متعددة على فترات منتظمة. هنا، يعتمد جمع البيانات على أكثر من عامل واحد. على سبيل المثال: لنفترض أنك تمتلك مجمع تسوق. تقوم بإجراء التجميع المكاني لعرض بيانات المبيعات لجميع المتاجر على فترات منتظمة. هنا، تعمل على مجموعات موارد متعددة مثل المتاجر الفردية للمجمع.

الفترات الزمنية لتجميع البيانات

هناك بعض المفاهيم التي تتناول عدد المرات والظروف التي يتم فيها تجميع البيانات أو جمعها. 

فترة الإبلاغ

تشير فترة الإبلاغ إلى الفترة الزمنية التي يتم جمع البيانات خلالها. يتم جمع بيانات جهاز أو ظرف معين على مدى فترة زمنية لأغراض العرض. على سبيل المثال، دعونا نفكر في كشك دفع رسوم المرور الذي يسجل تفاصيل المركبات التي تعبر طريقه كل يوم. هنا، يوم واحد هو فترة الإبلاغ. 

الدقة

تختلف التفاصيل الدقيقة قليلاً عن فترة إعداد التقارير. في هذه الحالة، يتم جمع البيانات على مدى فترة زمنية لعملية التجميع. يساعد التحبيب في إجراء عمليات التجميع على البيانات المجمعة. مثال: يقوم كشك تحصيل الرسوم بتسجيل المركبات التي تمر في طريقه. إذا تم تجميع البيانات كل 10 دقائق، فإن التفصيل هو 10 دقائق، وقد يتراوح نطاق التفصيل من دقيقة واحدة ودقيقتين و10 دقائق إلى شهر واحد. 

فترة الاقتراع

فترة الاقتراع هي عملية ممتدة من التفصيل. حيث أن التفصيل هو الفترة الزمنية التي يتم خلالها جمع البيانات. بينما فترة الاستطلاع هي الوقت المستغرق لإنشاء البيانات. لنفترض أن نظام رسوم المرور يستغرق 10 دقائق لإنشاء بيانات المركبات العابرة. فإن 10 دقائق هي فترة الاستطلاع. وإذا كنا نفضّل جمع البيانات كل 5 دقائق، فإن فترة الاستقصاء هي 5 دقائق. 

خطوات تجميع البيانات

يتعلق تجميع البيانات بتوحيد البيانات من مصادر متعددة. على الرغم من أن الأمر يبدو بسيطًا، إلا أن تجميع البيانات يتضمن دورات معالجة متعددة بالترتيب المناسب للتنفيذ.

المجموعة

الخطوة الأساسية لتجميع البيانات هي جمع البيانات. تستخرج مرحلة التجميع البيانات من مصادر متعددة. هذه المصادر ليست بالضرورة ثابتة دائمًا، فقد تكون ديناميكية أيضًا. مستودع البيانات وسجلات البيانات التاريخية هي بعض مصادر البيانات الثابتة. فهي لا تتغير. ولكن، قد تكون هناك مصادر ديناميكية، مثل وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا. اتصالات وسائل التواصل الاجتماعي هي أكثر مصادر البيانات تفاعلية، حيث قد تتغير البيانات باستمرار مع مرور كل دقيقة.

مثال: قد يتغير عدد الإعجابات والتعليقات وأعداد المشاركات لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي وعدد الزيارات على موقع إلكتروني مع مرور الوقت. في هذه الحالة، يجب أن تعمل عملية تجميع البيانات مع البيانات المتدفقة.

المعالجة

تجميع البيانات هي المرحلة الأساسية، لذا فإن أدوات تجميع البيانات تتابع العملية في مرحلة المعالجة هذه. هذه المرحلة مسؤولة عن تحويل البيانات الخام إلى تنسيق مناسب لعملية تحليل البيانات. تتضمن معالجة البيانات عمليات متعددة، مثل تنظيف الضوضاء غير الضرورية من البيانات، وإجراء العمليات المنطقية أو الحسابية، مثل MIN و MAX و AND و SUM وغيرها من عمليات نقل البيانات المعقدة.

مثال: يحاول أحد مسوقي الأعمال التجارية معرفة الطلب على منتجه من خلال وسائل التواصل الاجتماعي. يقوم بعمل منشور على وسائل التواصل الاجتماعي ويتابع ردود أفعال مستخدميه. ومن هذا المنطلق، يمكنه تحليل الطلب على المنتج في السوق. في البداية، سيقوم علماء البيانات بإجراء عمليات حسابية لحساب الإعجابات وعدم الإعجاب بالمنشورات. ثم سيتعاملون مع العمليات المعقدة، مثل التحليل العاطفي. وهذا يركز على تعليقات الناس ويجدون مشاعر الناس أو آرائهم حول المنتج. كما أنهم يتتبعون نوع الكلمات أو الروابط الجذابة التي تجذب الناس إلى منتجهم.

العرض التقديمي

الخطوة الأخيرة من تجميع البيانات هي العرض التقديمي. عادةً ما تقوم أدوات تجميع البيانات بعرض النتائج في لوحة معلومات تسويقية تعرض رؤى الأعمال لمعدلات نجاحها وفشلها. في مرحلة العرض التقديمي هذه، تعرض أدوات تجميع البيانات العوامل التي أثرت بشكل إيجابي على الأعمال على شكل رسوم بيانية أو جداول. هذه المقارنة بين طرق التجربة والخطأ المتعددة يمكن أن تساعد المستخدمين في النهاية على التنبؤ بنمط التصميم من التجارب الناجحة وبناء تقرير ذكاء الأعمال.

مثال على ذلك: لا تعتبر المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي وسيلة للإعلان فقط، ولكنها تساعد محللي البيانات على التنبؤ بسلوك البشر واهتماماتهم. يخرج محللو الأعمال بتقرير يسلط الضوء على الطرق أو الأساليب التي نجحت مع العملاء.

الوكيل في تجميع البيانات

تعمل الخوادم الوكيلة كخوادم وسيطة بين عقد الاتصال في الشبكة. يعمل الخادم الوكيل نيابةً عن العميل ويخفي هوية العميل عن الخادم والشبكة. يساعد إخفاء الهوية هذا المستخدمين على الوصول إلى المواقع المحجوبة جغرافياً ويمنع حظر بروتوكول الإنترنت. تسهل هذه الميزات الخاصة للوكلاء عملية تجميع البيانات من خلال أتمتة استخراج البيانات بسرعة عالية. يمكن أن تستفيد عملية تجميع البيانات من عدة وكلاء من تجمعات البروكسي الدوارة. 

أشياء يجب مراعاتها قبل اختيار نظام تجميع البيانات

يستغرق التجميع اليدوي للبيانات وقتاً طويلاً ويتطلب الكثير من الجهد. وقد يجد القائمون على التجميع اليدوي للبيانات أن تكرار مرحلة التجميع والمعالجة والعرض لأكبر قدر ممكن من البيانات أمر ممل. ولهذا السبب يفضل الأشخاص برامج التجميع الآلي للبيانات أو أدوات تجميع البيانات التي يمكنها تسريع عملية التجميع. يمكن أن يؤدي اختيار نظام تجميع البيانات المناسب إلى تحسين جودة ومعايير العملية. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها قبل اتخاذ قرار بشأن نظام تجميع البيانات.

كفاءة التكلفة - التكلفة هي العامل الرئيسي الذي يجب التركيز عليه. يجب ألا تتجاوز أدوات تجميع البيانات التي تختارها ميزانيتك للتثبيت.

التوافق - تأكد من أن مجمّع البيانات يدعم جميع تنسيقات البيانات ومتوافق مع جميع مصادر البيانات. يجب أن يكون النظام فعالاً بما يكفي للتعامل مع تنسيقات البيانات المختلفة.

قابلية التوسع - يقوم رجال الأعمال بتوسيع نطاق أعمالهم أو تقليصها حسب الحاجة. في هذه الحالة، يجب أن يتكيف نظام تجميع البيانات الذي يختارونه مع تغييرات قابلية التوسع. 

لماذا ProxyScrape لتجميع البيانات؟

• Proxyscrape توفر 7 ملايين وكيل سكني يمكنها تبسيط عملية تجميع البيانات. اطلع على الأسعار والخدمات الجذابة التي نقدمها. 
• Proxyscrape يوفر بروكسيات فعالة ذات نطاق ترددي كبير. لذا، يمكن للوكيل العمل على عملية تجميع البيانات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع مع وقت تشغيل بنسبة 100%.
• Proxyscrape تقدم وكلاء عالي السرعة يعمل بدون أي قيود.
• فهي توفر وكلاء من مختلف البلدان والبروتوكولات المختلفة. وهذا يجعلهم وكلاء عالميين يمكنهم تقليل حظر بروتوكول الإنترنت. 

مقالات ذات صلة

جمع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي

التنقيب عن البيانات - أشياء تحتاج إلى معرفتها

تحديات جمع البيانات

الأسئلة المتداولة

الأسئلة الشائعة:

الخاتمة

يستخدم علماء البيانات تقنية تجميع البيانات هذه للتعامل مع سجلات البيانات الذرية. إذا كنت تتوقع تجميع البيانات من مصادر مختلفة وتحويلها إلى رؤى قيمة، فاستفد من تقنية تجميع البيانات هذه. لتبسيط عملية تجميع البيانات، ضع في اعتبارك عوامل مثل التكلفة والتوافق وقابلية التوسع وعوامل أخرى لاختيار برنامج تجميع بيانات مناسب. أيضًا، يمكن أن يؤدي تكوين نوع وكيل مناسب إلى تحسين كفاءة عملية تجميع البيانات.