Jak nám manipulace s daty pomáhá získávat relevantní informace

21. srpna 2020●5 min. čtení

Sběr dat a jejich analýza změnily fungování všech odvětví. Vzhledem k tomu, jak jsou data důležitá, se objevily i nové způsoby získávání relevantních dat, jejich analýzy a prezentace. Klíčem k tomu všemu je mít k dispozici strukturovaná data, protože k tomu, abychom mohli provádět vstupy dat a dešifrovat tytéž vstupy, používáme stroje. Aby tedy byla strukturovaná data použitelná, musíme s nimi manipulovat a překládat je, abychom mohli pomoci naší obchodní inteligenci, obchodním operacím nebo například provádět analýzu trendů.

Jelikož se jedná o důležité téma, bylo by užitečné se jím zabývat do hloubky a hovořit o tom, jak se data zpracovávají. Abychom byli přesní, vysvětlíme si manipulaci s daty a jejich úpravu a také to, jak se tyto procesy používají k získání relevantní zpětné vazby ze surových dat.

Co je to manipulace s daty?“

Manipulace s daty je proces změny nebo úpravy dat, aby byla lépe uspořádaná a čitelná. K dosažení tohoto cíle používáme DML. Co znamená DML? No, je to zkratka pro Data Manipulation Language neboli programovací jazyk, který umí vkládat, mazat a upravovat databáze, jinými slovy upravuje data do podoby, kterou můžeme číst. Díky DML můžeme data čistit a mapovat, aby byla stravitelně řečeno.

Za zmínku stojí i to, že se jedná o jednu z nových profesí, které vznikly v průběhu 21. století. Někdo, kdo je schopným datovým analytikem a kdo je profesionálem v manipulaci s daty, bude mít před sebou zářnou kariéru. Za tímto účelem se jedná o důležité téma, o kterém je třeba diskutovat.

SQL

Pro komunikaci s databází potřebujeme jazyk SQL (Structured Query Language) a v průběhu této komunikace se mohou vyskytnout čtyři funkce:

1. Select – Umožňuje uživatelům vybrat část dat, se kterou chtějí pracovat;
2. Insert – Umožňuje přesunout data z jednoho segmentu do druhého;
3. Update – Slouží ke změně stávajících dat a říká systému, aby se spoléhal na aplikované změny;
4. Delete – Umožňuje odstranit určitou část dat.

Pomocí těchto příkazů můžeme určitému systému sdělit, co má s daty nebo alespoň s vybranou částí dat dělat.

Proč používáme manipulaci s daty?“

Manipulace s daty je pro rostoucí organizace a podniky klíčová. Pro správné využití informací pro analýzu trendů, analýzu chování zákazníků, zvýšení produktivity, snížení nákladů atd. je třeba surová data upravit. Pro lepší vysvětlení uvedeme příklady výhod, které nástroje pro manipulaci s daty přinášejí.

Konzistence formátu

Mít data v jednotném formátu umožňuje členům c-suit lepší pochopení business intelligence. Přebírání dat z různých zdrojů znamená, že jim chybí struktura a uspořádání, zatímco prostřednictvím DML mohou být tato data konzistentně uspořádána a nabízet větší přehlednost.

Historický přehled

Snadný přístup k datům souvisejícím s předchozími projekty vám může pomoci s přijímáním správných rozhodnutí. Může pomoci s rozdělením rozpočtu, prognózami termínů a potřebnou velikostí týmu.

Efektivita

V neposlední řadě manipulace s daty přispívá k celkové efektivitě. Víte, které informace jsou relevantní a které ne. Víte, která zjištění ruší nebo jsou nadbytečná, které metriky mají malý nebo významný vliv. Schopnost rychle identifikovat a izolovat tyto prvky umožňuje DML.

Důležité je také poznamenat, že manipulaci s daty vidíme v akci denně. Pokud dostáváte e-maily, dostáváte cílené reklamy na webových stránkách, které si prohlížíte, nebo pokud vám volají telemarketéři, je to kvůli manipulaci s daty. Vaše chování na internetu se také mění v data a díky kvalitní manipulaci s daty lze získat relevantní informace. Jakmile sdílíte svou e-mailovou adresu na určitém webu a souhlasíte s jeho podmínkami, pravděpodobně souhlasíte se sledováním chování, které se používá k vytváření relevantních údajů. Jinými slovy, manipulace s daty je v podstatě způsob, jakým dnes funguje svět, a je to důvod, proč se vaše online zkušenosti výrazně liší od těch, které jste měli před 20 lety.

Manipulace s daty vs. úprava dat

Když už jsme se zabývali manipulací s daty, měli bychom si také promluvit o úpravě dat. Ačkoli tyto dva pojmy znějí podobně, nejsou zaměnitelné. Obecně lze říci, že manipulace s daty je zpracování surových dat pomocí logiky nebo výpočtu s cílem získat jiná a dokonalejší data. Modifikace dat naproti tomu znamená, že měníte stávající hodnoty dat nebo data samotná.

Může to znít matoucí, proto si uvedeme příklad – Řekněme, že máme hodnotu X=5. Všimněte si, že se jedná o hodnotu X=5, která je zřejmá. Pomocí manipulace s daty můžeme tuto hodnotu prezentovat jako X=2+3 nebo X=1+4, X=6-1 atd. To by byl příklad různých způsobů, jak můžeme danou hodnotu přečíst pomocí logiky. Modifikace dat znamená změnu samotné hodnoty na X=7.

Jak nyní využijeme modifikaci dat pomocí manipulace s daty, abychom napomohli obchodnímu rozhodování? No, pokud se manipulace s daty používá ke zpracování více zdrojů dat, lze modifikaci dat použít například pro výpočet finančních cílů.

Kroky manipulace s daty

Obecně existuje pět kroků, pokud jde o manipulaci s daty.

1. Vytvoříte databázi, která se skládá z různých zdrojů dat;
2. Vyladíte a vyčistíte databázi tím, že přeuspořádáte a restrukturalizujete její obsah;
3. Importujete nebo vytvoříte databázi, kterou můžete číst;
4. Poté můžete kombinovat nebo slučovat či odstraňovat nadbytečné informace;
5. Pak provedete analýzu dat, abyste získali užitečné poznatky, které mohou být vodítkem pro rozhodovací proces.

Tipy pro manipulaci s daty

Když jsme si popsali, jak věci fungují teoreticky, podívejme se, co s tím můžete dělat v praxi. Protože Microsoft Excel je jedním z běžně používaných nástrojů pro manipulaci s daty, můžeme si projít některé tipy, které na tomto nástroji fungují.

• Vzorce a funkce – Jednou ze šikovných věcí na Excelu je, že se můžete spolehnout na základní matematické funkce, které k vašim datům přidají požadovanou hodnotu.
• Automatické vyplňování – Jakmile kalibrujete hodnoty, provedete rovnice ve více polích nebo buňkách, aniž byste museli znovu zadávat informace od začátku. V zájmu efektivity tedy doporučujeme uživatelům, aby se na tuto funkci spoléhali během procesu manipulace s daty.
• Filtrování – Kdykoli potřebujete najít konkrétní data relevantní pro to, co analyzujete, můžete vždy použít možnost filtrování a izolovat informace, které chcete zobrazit.
• Odstranění duplicit – při filtrování dat si pravděpodobně všimnete také stejných souborů informací, takže neváhejte a odstraňte tato nadbytečná pole.
• Spojování sloupců – nakonec můžete data v rámci aplikace Excel spojit, oddělit nebo použít jiné prostředky k uspořádání dat, abyste si vytvořili přehledný obraz a zajistili, že budou okamžitě viditelné nejdůležitější buňky.

Jedná se samozřejmě pouze o standardní možnost, která je v excelu hojně využívána, ale v závislosti na odvětví. Můžete se obrátit na jiného poskytovatele, který má řešení speciálně přizpůsobené pro váš obor práce. Můžete například použít Whatagraph, protože je mnohem uživatelsky přívětivější než excel a může vám pomoci vytvářet zprávy o analýze dat, které jsou estetičtější a mají bílé označení.

Jedná se o skvělý způsob, jak manipulovat s daty do přesných informací, a přesto zajistit dostatečnou transparentnost, pokud někdo musí kontrolovat historii dat, aby se ujistil o pravosti informací. Mít přehledně uspořádané datové projekce je v dnešní době nutností a najít software, který je kompatibilní s vaším obchodním modelem, je dobrá investice.

Doufejme, že nyní jste s manipulací s daty nebo alespoň s některými jejími principy trochu lépe obeznámeni. Víte, proč je nezbytná a proč je jednou z těch dovedností, které lze vždy dobře využít.

NapsalGintaras Baltusevicius

Gintaras je marketingový nadšenec, který se vždy rád zabývá nejaktuálnějšími otázkami v oblasti datového marketingu. Stále hledá nové a neprozkoumané úhly pohledu, o které by se mohl podělit se svými čtenáři.

Vždy se snaží najít nové a neprozkoumané úhly pohledu.