Data aggregation（数据聚合）

数据聚合是将所有营销数据，特别是成本数据，集中到一个地方的过程，以便可以方便地进行分析。虽然实现这一步骤本身已经存在显著的困难，但真正的挑战在于以标准化、规范化的方式获取数据，这样才能进行分析并提取真正的洞察。

过去，营销人员通常使用电子表格手动聚合数据。然而，这一过程需要大量繁琐的工作来重新格式化、标准化并准备数据以便分析。（而且很容易犯下一些小错误，导致问题逐渐扩大。）对于现代营销人员来说，他们常常使用大量的媒体渠道、平台和活动来开展业务，这种手动的数据聚合过程对于分析目的来说效率远远不够。最终，自动化数据聚合的过程使营销人员能够理解并分析每个单独活动的表现，以及整体营销工作的投资回报率（ROI）。

数据聚合在应用业务中的主要用途之一是成本聚合，即对跨平台的所有营销支出进行对账的过程。由于移动营销人员通常需要处理多个营销平台、媒体合作伙伴和活动，因此，如果没有合适的工具，聚合成本数据的过程可能会非常具有挑战性。

如果手动进行，从多个来源收集成本数据可能极为耗时。然而，更具挑战性的是将这些数据标准化为一种格式，以便跨平台进行比较和分析。

这是一个至关重要的步骤，因为数据分析中的洞察的准确性在很大程度上依赖于所使用数据的数量和质量。收集高质量、准确的数据以及足够多的数据量，才能得出相关的结果。

拥有统一且准确的广告支出全貌对于随着时间推移提高营销活动的ROI至关重要。特别是，我们的成本聚合指南提供了三种主要的成本数据聚合方法，包括：

• 使用所有媒体来源的数据连接器：通过这种方法，数据连接器与每个媒体来源同步，以收集和统一成本数据。使用直接API集成，这种方法通常是最准确的，并且可以提供最多的相关数据，例如创意、定向、出价等。
• 使用移动归因链接参数：带有URL参数的跟踪链接是另一种移动归因方法。然而，这种方法有一些限制，因为它通常无法提取完整的活动数据。此外，跟踪链接参数的数据可能存在约30%的差异，导致报告不准确和不完整。
• 在电子表格中手动对账：最后，这种方法是最不理想的数据聚合方式，因为它既耗时，又难以标准化数据，并且容易出现人为错误。

实际上，使用直接API集成的第一种方法是确保100%数据准确性和完整性，以及广告合作伙伴报告、您看到的和实际支出的数据完全一致的唯一方式。同样，这种方法几乎可以自动化所有与数据聚合相关的手动任务，使营销人员能够更加高效地从数据中快速发现可操作的洞察。

Singular连接到数千个营销数据源，并以多种不同方式获取广告数据，包括API集成、CSV文件和其他类型的数据导入。 Singular还拥有业内领先的方法，通过不依赖手动过程或额外编码来标准化和规范化聚合数据。

以下是Singular用于数据聚合的逐步过程：

• 连接：第一步是通过直接API集成将媒体来源连接到网页仪表板、电子邮件或内部BI平台。无论数据来源是来自移动端、桌面端还是线下，都可以通过我们的数据连接器API进行导入。
• 转换：下一步是将每个媒体来源的原始数据转换为标准化和丰富的格式。通过将数据统一到一个平台中，这使营销人员能够从他们的跨平台广告活动数据中提取有意义的洞察。
• 分析：数据标准化后，可以在我们的本地报告平台中进行分析。这一步骤允许营销人员可视化、透视或进一步转换数据，以实现最有效的分析。
• 加载：如果您有自己的内部BI解决方案，Singular提供将丰富且标准化的数据加载回数据仓库（如BigQuery）的能力。这些数据可以在任何其他报告工具中使用，例如Tableau或Domo。

总的来说，Singular为移动营销人员提供了他们需要的数据聚合工具，以分析和优化其营销活动的表现。营销人员可以通过API、ETL或在线访问他们的数据。