Какие преимущества и недостатки имеет использование агрегированных данных в аналитике?

Некоторые преимущества использования агрегированных данных в аналитике:

• Упрощение анализа. 14 Агрегированные данные легче анализировать, читать и понимать, чем необработанные. 1 Аналитики могут сосредоточиться на ключевых тенденциях и не отвлекаться на избыточные детали. 4
• Повышение эффективности и качества данных. 1 Автоматическое сбор, очистка и обобщение данных позволяют обмениваться ими между различными командами, обеспечивая совместную работу. 1 Это сокращает ручной труд и расходы на связь, экономит время, энергию и деньги. 1
• Более эффективное принятие решений. 1 Агрегированные данные позволяют пользователям увидеть общую картину и использовать их для обоснования своих решений. 1
• Улучшение точности прогнозов. 4 Объединение разрозненных данных в единое целое повышает точность прогнозов. 4

Некоторые недостатки использования агрегированных данных в аналитике:

• Потеря деталей. 45 При обобщении данных может быть потеряна часть информации, что снижает точность анализа и прогнозов. 5 Это особенно актуально, если исходные данные содержат много деталей и нюансов. 5
• Возможность искажений. 4 Искажения могут возникнуть из-за некорректного выбора метода агрегирования или группировки данных. 4
• Сложности с обработкой больших объёмов данных. 2 Агрегация огромных объёмов данных — ресурсоёмкий процесс, который может повлиять на производительность. 2
• Проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. 2 При объединении конфиденциальных данных могут возникнуть проблемы с безопасностью. 2