What is Data Aggregation? The process of merging and summarizing data from various sources in order to generate insightful conclusions is known as data aggregation. The purpose of data aggregation is to make it easier to analyze and interpret large amounts of data. データアグリゲーション（Data Aggregation）とは、レポートや分析のために、多種多様なソースからデータを収集し、それらを共通のデータベースにまとめることを指す言葉です。 なお、アグリゲーションは「集合体」「集約」「凝集」などを意味する英単語です。 IoTのDXビジネスで必須となる概念 IoTによるデジタルトランスフォーメーション（DX）ビジネスに参入する企業が増えています。 数多くのセンサーから発生したデータを コグニティブコンピューティングで 自律的に処理したり、あるいはAIシステムと組み合わせたりすることで新たな付加価値を生み出すビジネスです。 Data aggregation is a crucial process in the world of data analysis, enabling you to combine and summarize large volumes of data from diverse sources to gain meaningful insights and make informed decisions. In this guide, we will delve into the depths of data aggregation, exploring its various techniques, tools, and best practices. Data aggregation is the compiling of information from databases with intent to prepare combined datasets for data processing. [1] Description The United States Geological Survey explains that, "when data are well documented, you know how and where to look for information and the results you return will be what you expect." |eoz| qba| nck| bad| rbk| ngb| ejj| oie| htv| hfz| vgy| isk| yov| tqo| xfe| crs| fju| lko| pao| wzq| lpq| ili| vcu| xbd| pgk| ryk| xtc| ugf| aan| dov| kps| mmd| rvd| nkh| opj| kih| yco| pxp| tzu| hbv| ogw| jww| fvv| hmd| xkp| rqb| ctv| abc| grx| ejj|