Data aggregation atau agregasi data adalah proses mengumpulkan data lalu merangkumnya jadi bentuk yang lebih sederhana dan ringkas. Saat data sudah diagregasi, baris-baris data mentah (biasanya berasal dari berbagai sumber) akan digantikan oleh total atau statistik ringkasan. Misalnya, sekelompok data hasil observasi bisa diganti jadi nilai rata-rata dari pengamatan tersebut. Biasanya data agregat disimpan dalam data warehouse karena bisa membantu menjawab pertanyaan analisis dan mempercepat proses query terhadap data dalam jumlah besar.
Agregasi data sering dipakai dalam analisis statistik terhadap kelompok orang atau untuk menyusun data ringkasan yang berguna dalam analisis bisnis. Biasanya dilakukan secara besar-besaran dengan bantuan software khusus yang disebut data aggregator. Tool ini biasanya punya fitur untuk mengumpulkan, mengolah, dan menampilkan data agregat.
Dengan agregasi data, analis bisa mengakses dan mengevaluasi data dalam jumlah besar dengan lebih efisien. Satu baris data agregat bisa mewakili ratusan bahkan ribuan baris data mentah. Artinya, saat data sudah diagregasi, proses pencariannya jadi jauh lebih cepat karena kita tidak perlu memproses setiap baris data satu per satu secara real time.
Seiring makin banyaknya data yang disimpan oleh organisasi, data yang penting dan sering diakses bisa diuntungkan dari proses agregasi karena bisa diakses dengan lebih cepat dan efisien.
Apa yang dilakukan data agregrasi?
Secara sederhana, data aggregator merangkum data dari berbagai sumber dan memungkinkan kita melakukan berbagai pengukuran agregat seperti jumlah total, rata-rata, hingga menghitung frekuensi kemunculan.
Contoh data agregat antara lain:
- Jumlah pemilih berdasarkan negara bagian atau kabupaten. Kita tidak melihat detail tiap pemilih, tapi hanya total suara per kandidat di setiap wilayah.
- Rata-rata umur pelanggan per produk. Kita tidak melihat satu per satu pelanggan, tapi kita tahu umur rata-rata pengguna dari masing-masing produk.
- Jumlah pelanggan per negara. Daripada menelusuri satu per satu, cukup disajikan jumlah total pelanggan di masing-masing negara.
Proses agregasi data juga punya efek mirip anonymisasi data, karena informasi identitas personal bisa digantikan dengan ringkasan dari kelompok data. Misalnya, daripada melihat gaji setiap pegawai satu per satu, kita cukup lihat rata-rata gaji di tiap departemen.
Data agregat nggak selalu harus berbentuk angka, karena kita juga bisa menghitung jumlah kemunculan data non-numerik.
Tapi sebelum melakukan agregasi, penting untuk memastikan data mentah yang dipakai itu akurat dan jumlahnya cukup. Misalnya, kalau kita cuma punya 5% hasil pemilu, jelas belum bisa dipakai buat membuat agregat prediksi yang relevan.
Bagaimana data aggregators Bekerja?
Data aggregator bekerja dengan cara menggabungkan data mentah dari berbagai sumber, lalu memprosesnya untuk mendapatkan insight baru, dan akhirnya menyajikan data tersebut dalam bentuk ringkasan. Biasanya tool agregasi juga bisa melacak asal-usul data atau data lineage, jadi kita bisa tahu data ringkasan itu berasal dari mana.
1. Pengumpulan (Collection). Awalnya, tool akan mengekstrak data dari berbagai sumber, lalu menyimpannya sebagai data mentah di dalam database besar. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber internet of things (IoT), seperti:
- komunikasi di media sosial;
- judul-judul berita;
- data pribadi atau histori penelusuran dari perangkat IoT;
- call center atau podcast (melalui teknologi pengenal suara).
2. Pemrosesan (Processing). Setelah data terkumpul, proses agregasi akan dimulai. Tool agregator akan menentukan bagian mana dari data mentah yang akan digabungkan. Algoritma seperti AI, machine learning, atau predictive analytics juga bisa diterapkan untuk mencari pola dari data tersebut sebelum dilakukan agregasi statistik.
3. Penyajian (Presentation). Hasil akhirnya disajikan dalam format yang ringkas namun penuh insight. Ringkasan statistik ini biasanya punya kualitas tinggi dan langsung bisa dipakai untuk analisis lebih lanjut.
Agregasi data bisa dilakukan secara manual, tapi kalau skalanya besar jelas lebih efisien pakai software. Selain hemat waktu, proses otomatis juga meminimalkan risiko ada data penting yang terlewat.
Penggunaan Untuk data aggregation
Agregasi data itu berguna banget di banyak bidang, misalnya untuk strategi keuangan, perencanaan produk, penentuan harga barang/jasa, efisiensi operasional, sampai ke strategi pemasaran. Yang memanfaatkan bisa siapa aja: analis data, data scientist, admin data warehouse, atau bahkan ahli bidang tertentu.
Data agregat sering digunakan untuk analisis statistik berdasarkan variabel tertentu kayak usia, profesi, tingkat pendidikan atau penghasilan, supaya bisa memahami kelompok tertentu lebih dalam.
Dalam analisis bisnis, data dari berbagai sumber bisa digabungkan dan dirangkum jadi informasi yang bisa membantu pengambilan keputusan. Misalnya data dari media sosial, histori penelusuran IoT, dan data pribadi lainnya bisa memberikan insight penting buat perusahaan soal konsumen mereka.