¿Qué es la agregación de datos? Tipos, métodos, herramientas y software

Carly Fiorina dijo una vez: “El objetivo es transformar los datos en información, y la información en conocimiento”.”

Explicación: el verdadero poder de los datos reside en cómo se utilizan para crear información significativa que conduzca a acciones y decisiones prácticas. Y una de las mejores formas de conseguirlo es utilizar la agregación de datos.

¿Qué es la agregación de datos y qué herramientas se deben utilizar para ello?

Principales conclusiones:

• La agregación de datos es el proceso de recogida y combinación de datos de múltiples fuentes para crear un resumen o un conjunto de datos más completo.
• La agregación de datos se utiliza en análisis empresariales, estudios de mercado, asistencia sanitaria, informes financieros, etc.
• Existen principalmente dos tipos de agregación de datos: agregación temporal y espacial y agregación manual y automatizada.
• Sheetgo, una plataforma de automatización de datos con IA, automatiza la agregación de datos en Google Sheets y Excel.
• Entre las herramientas y el software de agregación de datos se incluyen la automatización de hojas de cálculo, las plataformas de BI, las herramientas de integración de datos y los almacenes de datos.

¿Qué es la agregación de datos?

La agregación de datos es el proceso de recopilar y combinar datos procedentes de múltiples fuentes para crear un resumen o un conjunto de datos más completo.

¿Cómo funciona la agregación de datos?

Utilicemos un ejemplo sencillo para entender cómo funciona la agregación de datos.

Imagina que quieres saber el número de manzanas que tienen 100 personas de tu barrio. Puedes ir a casa de cada persona y contar todas las manzanas una por una. Pero esto no es productivo; aún tienes que visitar a 99 personas.

¿Cuál es la mejor solución?

Le pides a cada persona que cuente sus manzanas sola (antes de que la visites) y te da el total número. Luego, se suman todos esos totales para obtener un número grande que representa todas las manzanas de todo el vecindario.

La agregación de datos funciona de la misma manera. Reúne información de muchos sitios web, bases de datos u otras fuentes de datos y la combina en un único informe o conjunto de datos. Las empresas, los investigadores o cualquier otra persona pueden analizar este informe y tomar decisiones importantes.

Agregación de datos frente a minería de datos

La agregación de datos y la minería de datos se confunden a menudo, pero hay una diferencia clara entre ambas. La agregación de datos consiste en recopilar datos de varias fuentes y combinarlos en un único conjunto de datos, mientras que la minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones o correlaciones. Por eso, la agregación de datos es el primer paso de la minería de datos: los datos recopilados deben agregarse antes de poder extraer información de ellos.

4 casos de uso de la agregación de datos

1. Análisis de negocio

En una empresa, distintos departamentos como ventas, marketing y atención al cliente suelen trabajar en sus propios silos. Cada uno de ellos recopila datos relevantes para sus operaciones específicas.

• Las ventas podrían registrar el número de productos vendidos,
• Marketing podría supervisar el rendimiento de las campañas publicitarias, y
• El servicio de atención al cliente puede registrar las quejas y comentarios de los clientes.

Aunque cada departamento genera datos importantes, analizar estos conjuntos de datos por separado puede resultar difícil. También es difícil hacerse una idea completa de la salud general de la empresa.

Aquí es donde entra en juego la agregación de datos. Cuando la empresa combina estos datos, puede ver el número de productos vendidos, cómo le ha ayudado el marketing a venderlos y qué opinan los clientes de los productos.

2. 2. Estudios de mercado

Las empresas hacen estudios de mercado para saber qué quieren los clientes y cómo se comportan y encontrar nuevas tendencias. Para ello, recopilan información de muchos lugares. Esta información puede incluir

• Encuestas a los clientes,
• Actividad en las redes sociales,
• Análisis de la competencia,
• Datos de ventas,
• y mucho más.

Sin embargo, lo más probable es que la empresa tenga un informe de encuesta a clientes, un informe de la competencia, un informe de ventas, etcétera. Imagínese la pesadilla que supone intentar analizar cada uno de ellos. Si agregas los datos, crearás un único informe que combine esta información.

3. Sanidad

Los hospitales y clínicas recopilan datos de los pacientes a partir de historias clínicas electrónicas, pruebas de laboratorio e informes de diagnóstico por imagen. Con datos agregación, pueden obtener una visión de la salud de un paciente y diagnosticar y tratar mejor a los pacientes.

También ayuda en la investigación, como el seguimiento de la propagación de enfermedades o la eficacia de los tratamientos.

4. Informes financieros

Las empresas suelen recopilar datos de muchos departamentos, como ventas, marketing y atención al cliente. Cuando agregan estos datos, pueden conocer el rendimiento global de la empresa.

Por ejemplo, la combinación de datos de ventas de distintas regiones ayuda a una empresa a comprender qué áreas funcionan mejor y dónde se necesitan mejoras.

Si esas cifras ya están en un solo libro de Excel, puedes agregar datos en Excel con la función AGGREGATE (AGREGAR) o Power Query.

Ejemplos de agregación de datos

Estos son algunos ejemplos más de agregación de datos en el día a día de una empresa:

• Un comercio minorista agrega los datos de clientes de su sistema TPV, su web y su app móvil para ver los hábitos de compra de sus clientes en un solo lugar.
• Un banco o una app de presupuestos recopila datos de varias cuentas para ofrecer al cliente una visión única de sus finanzas.
• Un equipo de marketing combina la inversión publicitaria y las conversiones de Google Ads, Meta y LinkedIn en un informe semanal para comparar el coste por lead entre canales.
• Una empresa de fabricación reúne datos de varias líneas de producción para mejorar la eficiencia y reducir los residuos.

Métodos de agregación de datos

La mayoría de los métodos de agregación de datos se reducen a unas pocas operaciones que convierten muchas filas en un único valor resumen:

• Suma: suma los valores, como las ventas totales por región.
• Media: calcula el promedio, como el valor medio de los pedidos por mes.
• Recuento: cuenta registros, como los tickets de soporte por día.
• Mínimo y máximo: devuelven el valor más bajo y el más alto, como el presupuesto de proveedor más barato y el más caro.
• Agrupación: divide las filas por fecha, región, producto o equipo, de modo que cada una de las operaciones anteriores se ejecuta una vez por grupo.

En una hoja de cálculo, son las funciones SUM, AVERAGE, COUNT, MIN y MAX, con una tabla dinámica o la función QUERY para agrupar las filas. En una base de datos, son las funciones de agregado que usas con GROUP BY en SQL.

El proceso de agregación de datos

Uses el método que uses, el proceso suele tener tres pasos:

1. Recopilación de datos: reúnes datos de varias fuentes en un único conjunto de datos unificado, almacenado en una base de datos o una hoja de cálculo.
2. Análisis de datos: buscas patrones o correlaciones ejecutando consultas o visualizando los datos en un gráfico.
3. Informes de datos: compartes los resultados con las partes interesadas y otros responsables de la toma de decisiones mediante informes personalizados o paneles.

Revisa los datos de entrada antes del primer paso. La opción Validación de datos detecta las entradas erróneas en el origen, para que una errata en una hoja regional no distorsione el total de la empresa.

Tipos de agregación de datos

Puedes clasificar la agregación de datos en tipos de dos maneras. La agregación temporal y la espacial describen qué se combina: una fuente a lo largo de un periodo, o muchas fuentes en el mismo periodo. La agregación manual y la automatizada describen quién hace la combinación: una persona trabajando en una hoja de cálculo, o un software que se ejecuta de forma programada.

1. Agregación temporal y espacial

La agregación temporal consiste en recopilar puntos de datos de una única fuente durante un periodo de tiempo definido. Por ejemplo, si quieres saber cuánto vendió tu tienda favorita cada día del mes pasado, eso sería agregación temporal.

Por otro lado, la agregación espacial es un método utilizado para recopilar puntos de datos de un grupo de recursos durante un periodo de tiempo determinado. Por ejemplo, se utiliza para saber cuánto vendieron todas las tiendas de tu barrio el mes pasado.

2. Agregación manual y automatizada

En la agregación manual de datos, las personas recopilan, organizan y analizan los datos manualmente. Suelen utilizar herramientas como hojas de cálculo o bases de datos. Aunque este método es flexible y permite un mayor control, requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Cuanto mayores sean los conjuntos de datos, más difícil será la tarea.

Con la agregación automatizada de datos, se utilizan herramientas informáticas (como Sheetgo) para recoger, procesar y analizar los datos automáticamente. Este enfoque es más eficiente, preciso y escalable. Es el mejor para manejar conjuntos de datos grandes y complejos.

Una herramienta de agregación de datos automatizada se conecta una sola vez a cada fuente y después recopila, filtra y combina los datos de forma programada. El resumen se mantiene actualizado y nadie tiene que copiar filas a mano.

Herramientas y software de agregación de datos

Las herramientas y el software de agregación de datos se dividen en unas pocas categorías. La adecuada depende de dónde estén tus datos, de cuántos haya y de quién lea el resultado.

Un equipo pequeño cuyos datos ya están en hojas de cálculo rara vez necesita un almacén de datos. Una gran empresa con decenas de sistemas suele combinar una herramienta de integración con un almacén de datos y añadir encima una plataforma de BI.

¿Qué es un agregador de datos?

Un agregador de datos es una herramienta, un servicio o una empresa que recopila datos de muchas fuentes y los combina en un único conjunto de datos. Algunos son software que usas tú mismo, como las herramientas de la tabla. Otros venden los datos agregados como producto: los agregadores de datos financieros se conectan a cuentas bancarias para que las apps de presupuestos muestren todos los saldos en un solo lugar, y las webs de viajes reúnen precios de vuelos y hoteles de muchos proveedores en una sola búsqueda.

Qué buscar en una herramienta de agregación de datos automatizada

• Lee las fuentes que ya usas, como Google Sheets, Excel, archivos CSV y bases de datos.
• Actualiza los datos combinados de forma programada (cada hora, a diario o cada semana), para que el resumen esté al día sin actualizaciones manuales.
• Puede filtrar y limpiar los datos a medida que entran.
• Entrega el resultado donde trabaja la gente, ya sea una hoja de cálculo, un panel o un almacén de datos.

El ejemplo siguiente usa Sheetgo, una plataforma de automatización de datos con IA, para agregar los datos de asistencia de las hojas de cuatro departamentos.

¿Cómo puede Sheetgo ayudar con la agregación de datos?

Sheetgo puede ayudar con la agregación de datos mediante la recopilación de datos de varias hojas de cálculo (Google Sheets y Excel) y su combinación en una o varias hojas de cálculo.

Supongamos que un departamento de RRHH necesita controlar el estado de asistencia de 37 empleados durante un día. Quieren saber qué empleado ha fichado hoy.

Al fichar a la entrada y a la salida, los empleados pulsan un botón en una herramienta en línea, que añade la información a una hoja de Google. Y si, por alguna razón, no pueden trabajar, tienen que utilizar el estado “Ausente”.

En total, tenemos 4 hojas de Google (TI, Ventas, Marketing y Atención al cliente), y cada hoja tiene las siguientes columnas: ID, nombre, departamento, entrada, salida, baja y estado de asistencia.

El departamento de RRHH quiere recopilar la información de cada documento en una hoja maestra. Si un miembro de RRHH tiene que escanear manualmente cada dato, tardará horas. Sin embargo, el uso de una herramienta automatizada de agregación de datos como Sheetgo mejorará drásticamente la productividad.

He aquí cómo:

1. Inicia sesión en tu cuenta de Sheetgo y haz clic en "New" y después en "Blank Workflow". Si todavía no tienes cuenta, puedes empezar gratis desde la página de Sheetgo Workflows.

2. Seleccione “Crear una automatización”.”

3. Seleccione “Múltiples archivos”.”

4. Haga clic en “Seleccionar archivo”.”

5. Elija las hojas de cálculo de las que desea recopilar datos y haga clic en “Hecho”.”

6. Pulse el botón “Siguiente paso”.

7. Ahora, elija “Condición” para filtrar los datos de las cuatro fuentes de datos.

8. En la siguiente pestaña, seleccione la columna de la que desea obtener la información. Elija “Texto exacto” e introduzca el nombre del texto que Sheetgo necesita filtrar. En mi caso, puse “Columna G: Estado de Asistencia”, y el texto es “Ausente”.”

Haga clic en “Confirmar” y “Siguiente paso”.”

9. Haz clic en “Hojas de cálculo de Google”.”

10. A continuación, seleccione o cree el fichero de destino. Sheetgo utilizará este fichero u hoja de cálculo para informar de todos los estados de asistencia “Ausente”. Haga clic en “Finalizar y guardar”.”

11. Ahora Sheetgo escaneará automáticamente sus departamentos para realizar un seguimiento de la asistencia, como puede ver en la imagen siguiente.

12. Finalmente, Sheetgo creará un informe mostrando la asistencia de cada departamento.

¿Has visto cómo funciona la agregación automática de datos? Gracias a este Automatización de Google Sheet, Así, podrá centrarse en tareas más importantes mientras controla el estado de asistencia en su empresa.

Puedes utilizar Sheetgo con Google Sheets y Excel para automatizar tus finanzas, RRHH, CRM, cadena de suministro, y mucho más.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Por qué hay que agregar los datos?

Los datos deben agregarse para simplificar grandes conjuntos de datos, descubrir patrones y apoyar la toma de decisiones. Transforma la información dispersa en ideas significativas.

¿Por qué es importante la agregación de datos?

La agregación de datos es importante porque ayuda a las empresas a comprender las tendencias, tomar decisiones con conocimiento de causa y mejorar el rendimiento general.

¿Cómo se pueden agregar los datos?

Puedes agregar datos mediante métodos como la suma, la media, el recuento y la agrupación, y utilizando herramientas como hojas de cálculo, bases de datos y software especializado.

¿Cuáles son las mejores herramientas de agregación de datos?

Depende de dónde estén tus datos. Para hojas de cálculo, Sheetgo, una plataforma de automatización de datos con IA, combina archivos de Google Sheets y Excel automáticamente. Para paneles, Power BI, Tableau y Looker Studio son opciones habituales. Para grandes volúmenes repartidos en muchos sistemas, encaja mejor una herramienta de integración de datos como Informatica o Talend.