Qu'est-ce que l'agrégation des données ? Types, méthodes, outils et logiciels

Carly Fiorina a dit un jour : “L'objectif est de transformer les données en informations, et les informations en connaissances”.”

Explication : le véritable pouvoir des données réside dans la manière dont elles sont utilisées pour créer des informations significatives qui débouchent sur des actions et des décisions pratiques. Et l'une des meilleures façons d'y parvenir est d'utiliser l'agrégation de données.

Qu'est-ce que l'agrégation de données et quels sont les outils à utiliser pour agréger les données ?

Principaux enseignements :

• L'agrégation des données est le processus de la collecte et de la combiner les données à partir de plusieurs sources pour créer un résumé ou un ensemble de données plus complet.
• L'agrégation de données est utilisée dans les analyses commerciales, les études de marché, les soins de santé, les rapports financiers, etc.
• Il existe principalement deux types d'agrégation de données : l'agrégation temporelle et spatiale et l'agrégation manuelle et automatisée.
• Sheetgo, une plateforme d'automatisation des données basée sur l'IA, automatise l'agrégation des données dans Google Sheets et Excel.
• Les outils et logiciels d'agrégation des données comprennent l'automatisation des feuilles de calcul, les plateformes de BI, les outils d'intégration de données et les entrepôts de données.

Qu'est-ce que l'agrégation de données ?

L'agrégation de données est le processus de collecte et de combinaison de données provenant de sources multiples afin de créer un résumé ou un ensemble de données plus complet.

Comment fonctionne l'agrégation des données ?

Prenons un exemple simple pour comprendre le fonctionnement de l'agrégation des données.

Imaginez que vous vouliez connaître le nombre de pommes que possèdent 100 personnes dans votre quartier. Vous pouvez vous rendre chez chaque personne et compter toutes les pommes une par une. Mais ce n'est pas productif : il vous reste encore 99 personnes à visiter.

Quelle est la meilleure solution ?

Vous demandez à chaque personne de compter ses pommes seule (avant que vous ne lui rendiez visite) et vous donnez le nombre de pommes qu'elle possède. total nombre. Ensuite, vous additionnez tous ces totaux pour obtenir un grand nombre qui représente toutes les pommes de tout le quartier.

L'agrégation de données fonctionne de la même manière. Elle rassemble des informations provenant de nombreux sites web, bases de données ou autres sources de données, puis les combine en un seul rapport ou ensemble de données. Les entreprises, les chercheurs ou toute autre personne peuvent analyser ce rapport et prendre des décisions importantes.

Agrégation des données ou exploration de données

L'agrégation des données et l'exploration de données (data mining) sont souvent confondues, mais il existe une différence nette entre les deux. L'agrégation des données consiste à collecter des données issues de plusieurs sources et à les combiner en un seul jeu de données, tandis que l'exploration de données désigne l'analyse de grands jeux de données pour repérer des tendances ou des corrélations. L'agrégation des données est donc la première étape de l'exploration de données : les données collectées doivent d'abord être agrégées avant de pouvoir en tirer des enseignements.

4 cas d'usage de l'agrégation des données

1. L'analyse d'entreprise

Dans une entreprise, les différents départements tels que les ventes, le marketing et le service clientèle travaillent souvent en vase clos. Chacun d'entre eux recueille des données relatives à ses activités spécifiques.

• Les ventes peuvent suivre le nombre de produits vendus,
• Le marketing peut contrôler la performance des campagnes publicitaires, et
• Le service clientèle peut enregistrer les plaintes et les commentaires des clients.

Bien que chaque département génère des données importantes, il peut s'avérer difficile d'analyser ces ensembles de données séparément. Il est également difficile d'obtenir une image complète de la santé globale de l'entreprise.

C'est là qu'intervient l'agrégation des données. Lorsque l'entreprise combine ces données, elle peut connaître le nombre de produits vendus, la manière dont le marketing l'a aidée à vendre ces produits et ce que les clients pensent des produits.

2. L'étude de marché

Les entreprises réalisent des études de marché pour comprendre ce que veulent les clients et comment ils se comportent, et pour trouver de nouvelles tendances. Pour ce faire, elles recueillent des informations à de nombreux endroits. Ces informations peuvent inclure

• Enquêtes auprès des clients,
• Activité dans les médias sociaux,
• Analyse des concurrents,
• Données sur les ventes,
• et plus encore.

Cependant, il y a de fortes chances que l'entreprise dispose d'un rapport d'enquête sur les clients, d'un rapport sur les concurrents, d'un rapport sur les ventes, etc. Imaginez le cauchemar que représente l'analyse de chacun de ces rapports. Si vous regroupez les données, vous créerez un rapport unique qui combinera ces informations.

3. Santé

Les hôpitaux et les cliniques collectent des données sur les patients à partir de dossiers médicaux électroniques, de tests de laboratoire et de rapports d'imagerie. Avec l'aide de données ils peuvent avoir une vue d'ensemble de la santé d'un patient et mieux diagnostiquer et traiter les patients.

Elle contribue également à la recherche, en permettant par exemple de suivre la propagation des maladies ou l'efficacité des traitements.

4. Reporting financier

Les entreprises collectent souvent des données provenant de plusieurs départements, tels que les ventes, le marketing et le service clientèle. En regroupant ces données, elles peuvent connaître les performances globales de l'entreprise.

Par exemple, la combinaison de données de vente provenant de différentes régions permet à une entreprise de comprendre quelles sont les zones les plus performantes et où des améliorations sont nécessaires.

Si ces chiffres se trouvent déjà dans un seul classeur Excel, vous pouvez agréger des données dans Excel avec la fonction AGGREGATE (AGREGAT) ou Power Query.

Exemples d'agrégation des données

Voici quelques autres exemples d'agrégation des données dans la vie quotidienne des entreprises :

• Une enseigne de distribution agrège les données clients de son système de caisse, de son site web et de son application mobile pour voir les habitudes d'achat de ses clients en un seul endroit.
• Une banque ou une application de budget collecte les données de plusieurs comptes pour offrir au client une vue d'ensemble de ses finances.
• Une équipe marketing combine les dépenses publicitaires et les conversions de Google Ads, Meta et LinkedIn dans un rapport hebdomadaire pour comparer le coût par lead entre les canaux.
• Une entreprise industrielle rassemble les données de plusieurs lignes de production pour gagner en efficacité et réduire le gaspillage.

Méthodes d'agrégation des données

La plupart des méthodes d'agrégation des données se résument à quelques opérations qui transforment de nombreuses lignes en une seule valeur de synthèse :

• Somme : additionne les valeurs, comme le total des ventes par région.
• Moyenne : calcule la moyenne, comme la valeur moyenne des commandes par mois.
• Comptage : compte les enregistrements, comme les tickets de support par jour.
• Minimum et maximum : renvoient la valeur la plus basse et la plus haute, comme le devis fournisseur le moins cher et le plus cher.
• Regroupement : répartit les lignes par date, région, produit ou équipe, afin que chacune des opérations ci-dessus s'exécute une fois par groupe.

Dans une feuille de calcul, ce sont les fonctions SUM, AVERAGE, COUNT, MIN et MAX, avec un tableau croisé dynamique ou la fonction QUERY pour regrouper les lignes. Dans une base de données, ce sont les fonctions d'agrégation que vous utilisez avec GROUP BY en SQL.

Le processus d'agrégation des données

Quelle que soit la méthode utilisée, le processus comporte généralement trois étapes :

1. Collecte des données : vous rassemblez les données de plusieurs sources dans un seul jeu de données unifié, stocké dans une base de données ou une feuille de calcul.
2. Analyse des données : vous recherchez des tendances ou des corrélations en exécutant des requêtes ou en visualisant les données dans un graphique.
3. Reporting des données : vous partagez les résultats avec les parties prenantes et les autres décideurs sous forme de rapports personnalisés ou de tableaux de bord.

Vérifiez les données d'entrée avant la première étape. La fonction Validation des données repère les saisies erronées à la source, pour qu'une faute de frappe dans une feuille régionale ne fausse pas le total de l'entreprise.

Types d'agrégation de données

Vous pouvez classer l'agrégation des données en types de deux façons. L'agrégation temporelle et l'agrégation spatiale décrivent ce qui est combiné : une source sur une période, ou plusieurs sources sur la même période. L'agrégation manuelle et l'agrégation automatisée décrivent qui réalise la combinaison : une personne qui travaille dans une feuille de calcul, ou un logiciel qui s'exécute selon un calendrier.

1. Agrégation temporelle et spatiale

L'agrégation temporelle consiste à collecter des points de données pour une source unique sur une période définie. Ainsi, si vous voulez savoir combien votre magasin préféré a vendu chaque jour au cours du mois écoulé, il s'agit d'une agrégation temporelle.

D'autre part, l'agrégation spatiale est une méthode utilisée pour collecter des points de données pour un groupe de ressources au cours d'une période donnée. Par exemple, vous l'utilisez pour savoir combien tous les magasins de votre quartier ont vendu le mois dernier.

2. Agrégation manuelle et automatisée

Dans l'agrégation manuelle des données, les personnes collectent, organisent et analysent les données manuellement. Ils utilisent souvent des outils tels que des feuilles de calcul ou des bases de données. Bien que cette approche soit flexible et permette un meilleur contrôle, elle prend beaucoup de temps et est sujette aux erreurs. Plus les ensembles de données sont importants, plus la tâche est difficile.

Dans le cas de l'agrégation automatisée des données, vous utilisez des outils logiciels (tels que Sheetgo) pour collecter, traiter et analyser les données automatiquement. Cette approche est plus efficace, plus précise et plus évolutive. Elle est la meilleure pour traiter des ensembles de données volumineux et complexes.

Un outil d'agrégation des données automatisé se connecte une seule fois à chaque source, puis collecte, filtre et combine les données selon un calendrier. La synthèse reste à jour, et personne n'a à copier des lignes à la main.

Outils et logiciels d'agrégation des données

Les outils et logiciels d'agrégation des données se répartissent en quelques catégories. Le bon choix dépend de l'endroit où se trouvent vos données, de leur volume et de qui lit le résultat.

Une petite équipe dont les données se trouvent déjà dans des feuilles de calcul a rarement besoin d'un entrepôt de données. Une grande entreprise qui compte des dizaines de systèmes associe généralement un outil d'intégration à un entrepôt de données, avec une plateforme de BI par-dessus.

Qu'est-ce qu'un agrégateur de données ?

Un agrégateur de données est un outil, un service ou une entreprise qui collecte les données de nombreuses sources et les combine en un seul jeu de données. Certains sont des logiciels que vous utilisez vous-même, comme les outils du tableau. D'autres vendent les données agrégées comme produit : les agrégateurs de données financières se connectent aux comptes bancaires pour que les applications de budget affichent tous les soldes au même endroit, et les sites de voyage rassemblent les prix des vols et des hôtels de nombreux fournisseurs dans une seule recherche.

Ce qu'il faut rechercher dans un outil d'agrégation des données automatisé

• Il lit les sources que vous utilisez déjà, comme Google Sheets, Excel, les fichiers CSV et les bases de données.
• Il actualise les données combinées selon un calendrier (toutes les heures, tous les jours ou toutes les semaines), pour que la synthèse reste à jour sans mise à jour manuelle.
• Il peut filtrer et nettoyer les données à leur arrivée.
• Il livre le résultat là où les équipes travaillent, qu'il s'agisse d'une feuille de calcul, d'un tableau de bord ou d'un entrepôt de données.

L'exemple ci-dessous utilise Sheetgo, une plateforme d'automatisation des données basée sur l'IA, pour agréger les données de présence des feuilles de quatre services.

Comment Sheetgo peut-il aider à l'agrégation des données ?

Sheetgo peut aider à l'agrégation des données en collectant des données provenant de diverses feuilles de calcul (Google Sheets et Excel) et en les combinant dans une ou plusieurs feuilles de calcul.

Supposons qu'un service des ressources humaines doive contrôler l'état de présence de 37 employés pendant une journée. Il veut savoir quel employé a pointé aujourd'hui.

Lors du pointage, les employés appuient sur un bouton dans un outil en ligne, qui ajoute les informations à une feuille Google. Et si, pour une raison quelconque, ils ne peuvent pas travailler, ils doivent utiliser le statut “Absent”.

Au total, nous disposons de 4 feuilles Google (informatique, ventes, marketing et assistance à la clientèle) et chaque feuille comporte les colonnes suivantes : ID, nom, département, enregistrement, départ, congé et statut de présence.

Le département des ressources humaines souhaite rassembler les informations de chaque document dans une feuille maîtresse. Si un membre du service des ressources humaines doit scanner manuellement chaque point de données, cela prendra des heures. En revanche, l'utilisation d'un outil d'agrégation de données automatisé tel que Sheetgo améliorera considérablement la productivité.

Voici comment :

1. Connectez-vous à votre compte Sheetgo, puis cliquez sur "New" et sur "Blank Workflow". Si vous n'avez pas encore de compte, vous pouvez commencer gratuitement depuis la page Sheetgo Workflows.

2. Choisissez “Créer une automatisation”.”

3. Sélectionnez “Fichiers multiples”.”

4. Cliquez sur “Sélectionner un fichier”.”

5. Choisissez les feuilles de calcul à partir desquelles vous souhaitez recueillir des données et cliquez sur “Terminé”.”

6. Cliquez sur le bouton “Étape suivante”.

7. Choisissez maintenant “Condition” pour filtrer les données des quatre sources de données.

8. Dans l'onglet suivant, sélectionnez la colonne à partir de laquelle vous souhaitez obtenir les informations. Choisissez “Le texte est exact” et saisissez le nom du texte que Sheetgo doit filtrer. Dans mon cas, j'ai choisi “Colonne G : Statut de présence”, et le texte est “Absent”.”

Cliquez sur “Confirmer” et “Étape suivante”.”

9. Cliquez sur “Google Sheets”.”

10. Ensuite, sélectionnez ou créez le fichier de destination. Sheetgo utilisera ce fichier ou cette feuille de calcul pour rapporter tous les états de présence “Absent”. Cliquez sur “Terminer et enregistrer”.”

11. Sheetgo va maintenant scanner automatiquement vos services pour suivre les présences, comme vous pouvez le voir dans l'image ci-dessous.

12. Enfin, Sheetgo créera un rapport affichant les présences de chaque service.

Avez-vous vu comment fonctionne l'agrégation automatique de données ? Grâce à cette Automatisation de Google Sheet, Vous pouvez donc vous concentrer sur des tâches plus importantes tout en suivant l'état des présences dans votre entreprise.

Vous pouvez utiliser Sheetgo avec Google Sheets et Excel pour automatiser votre travail. financer, RH, CRM, chaîne d'approvisionnement, et bien d'autres choses encore.

FAQ

Pourquoi les données doivent-elles être agrégées ?

Les données doivent être agrégées pour simplifier les grands ensembles de données, découvrir des schémas et faciliter la prise de décision. Elles transforment des informations éparses en connaissances utiles.

Pourquoi l'agrégation des données est-elle importante ?

L'agrégation des données est importante car elle aide les entreprises à comprendre les tendances, à prendre des décisions éclairées et à améliorer leurs performances globales.

Comment regrouper les données ?

Vous pouvez agréger des données par des méthodes telles que la sommation, le calcul de la moyenne, le comptage et le regroupement, et en utilisant des outils tels que des feuilles de calcul, des bases de données et des logiciels spécialisés.

Quels sont les meilleurs outils d'agrégation de données ?

Cela dépend de l'endroit où se trouvent vos données. Pour les feuilles de calcul, Sheetgo, une plateforme d'automatisation des données basée sur l'IA, combine automatiquement les fichiers Google Sheets et Excel. Pour les tableaux de bord, Power BI, Tableau et Looker Studio sont des choix courants. Pour de gros volumes répartis entre de nombreux systèmes, un outil d'intégration de données comme Informatica ou Talend est plus adapté.