Hvordan datamanipulation hjælper os med at få relevant information

Aug 21, 2020●5 min læsning

Indsamling af data og dataanalyse har ændret den måde, hvorpå hver eneste branche fungerer. I betragtning af hvor vigtige data er, er der også opstået nye måder at indhente relevante data på, analysere data og præsentere data på. At have strukturerede data er nøglen i alt dette, da vi bruger maskiner til at lave datainput og til at dechifrere de samme inputs. Så for at strukturerede data kan bruges, er vi nødt til at manipulere dem og oversætte dem for at støtte vores business intelligence, forretningsaktiviteter eller for at lave f.eks. trendanalyser.

Da dette er et vigtigt emne, vil det være nyttigt at udforske det i dybden og tale om, hvordan data behandles. For at være helt præcis vil vi forklare datamanipulation og -modifikation, og også hvordan disse processer bruges til at få relevant feedback fra rådata.

Hvad er datamanipulation?

Datamanipulation er processen med at ændre eller justere data, så de bliver mere organiserede og læsbare. For at opnå dette bruger vi DML. Hvad betyder DML? Jo, det står for Data Manipulation Language eller et programmeringssprog, der er i stand til at indsætte, slette og ændre databaser, med andre ord justerer det dataene til noget, vi kan læse. Takket være DML kan vi rense og kortlægge dataene, så de bliver letfordøjelige at tale med.

Det er også værd at nævne, at dette er et af de nye erhverv, der er kommet til i løbet af det 21. århundrede. En person, der er en dygtig dataanalytiker, og som er en professionel i datamanipulation, vil have en lys karriere foran sig. Derfor er det et vigtigt emne, og vi er nødt til at diskutere det.

SQL

For at kommunikere med databasen har vi brug for SQL (Structured Query Language), og fire funktioner kan forekomme under hele denne kommunikation:

1. Select – Den giver brugerne mulighed for at vælge et stykke data, de ønsker at arbejde med;
2. Insert – Den gør det muligt at flytte data fra et segment til et andet;
3. Update – Den bruges til at ændre de eksisterende data og fortælle systemet, at det skal stole på de anvendte ændringer;
4. Delete – Den giver dig mulighed for at fjerne en bestemt del af data.

Med disse kommandoer kan vi fortælle et specifikt system, hvad det skal gøre med data, eller i det mindste en udvalgt del af data.

Hvorfor bruger vi datamanipulation?

Manipulation af data er afgørende for voksende organisationer og virksomheder. For at kunne bruge oplysningerne korrekt til trendanalyse, analyse af kundeadfærd, for at øge produktiviteten, reducere omkostningerne osv. skal de rå data justeres. For at give en bedre forklaring vil vi give eksempler på de fordele, som værktøjer til manipulation af data giver.

Formatkonsistens

Med data i et ensartet format kan c-suit-medlemmer få en bedre forståelse af business intelligence. Hvis man tager data fra forskellige kilder, betyder det, at de mangler struktur og organisation, hvorimod disse data gennem DML kan organiseres ensartet og give større gennemsigtighed.

Historisk overblik

Hvis du har nem adgang til data vedrørende dine tidligere projekter, kan det hjælpe dig med at træffe de rigtige beslutninger. Det kan hjælpe med budgetallokering, tidsfristprognoser og den nødvendige holdstørrelse.

Effektivitet

Sidst bidrager håndteringen af data til den overordnede effektivitet. Du ved, hvilke oplysninger der er relevante eller ej. Du ved, hvilke resultater forstyrrer eller er overflødige, hvilke målinger har en lav eller betydelig indvirkning. At være i stand til at identificere og isolere disse elementer hurtigt er muligt gennem DML.

Det er også vigtigt at bemærke, at vi ser datamanipulation i praksis dagligt. Hvis du modtager e-mails, får målrettede annoncer på de websteder, du surfer på, eller hvis du modtager opkald fra telemarketingfirmaer, skyldes det datamanipulation. Din onlineadfærd bliver også omdannet til data, og takket være datamanipulation af høj kvalitet kan der uddrages relevante oplysninger. Når du deler din e-mail-adresse på et bestemt websted og accepterer deres vilkår og betingelser, giver du sandsynligvis dit samtykke til adfærdsovervågning, som bruges til at generere relevante data. Med andre ord er datamanipulation stort set den måde, verden fungerer på i dag, og det er grunden til, at din onlineoplevelse er meget anderledes end den, du havde for 20 år siden.

Datamanipulation vs. datamodifikation

Nu da vi har dækket datamanipulation, bør vi også tale om datamodifikation. Selv om disse to udtryk lyder ens, er de ikke indbyrdes udskiftelige. Generelt set er datamanipulation en handling, hvor rå data behandles ved hjælp af logik eller beregning for at få et andet og mere raffineret data. Datamodifikation betyder på den anden side, at du ændrer de eksisterende dataværdier eller selve dataene.

Det kan lyde forvirrende, så her er et eksempel – Lad os sige, at vi har en værdi X=5. Ved hjælp af datamanipulation kan vi præsentere denne værdi som X=2+3, eller X=1+4, X=6-1, osv. Det ville være et eksempel på forskellige måder, hvorpå vi kan aflæse den givne værdi ved hjælp af logik. Datamodifikation betyder, at vi ændrer selve værdien til X=7.

Hvordan bruger vi nu datamodifikation med datamanipulation til at hjælpe forretningsbeslutninger? Hvis datamanipulation bruges til at behandle flere datakilder, kan datamodifikation f.eks. bruges til at beregne finansielle mål.

Datamanipulationstrin

Der er generelt fem trin, når det gælder datamanipulation.

1. Opret en database, der består af forskellige datakilder;
2. Fintune og rens din database ved at omarrangere og omstrukturere dens indhold;
3. Importér eller opbyg en database, som du kan læse;
4. Så kan du kombinere eller sammensmelte eller fjerne overflødige oplysninger;
5. Så udfører du dataanalyse for at frembringe nyttige indsigter, der kan styre beslutningsprocessen.

Tip til datamanipulation

Nu har vi dækket, hvordan tingene fungerer i teorien, så lad os se, hvad du kan bruge det til i praksis. Da Microsoft Excel er et af de mest anvendte værktøjer til datamanipulation, kan vi gennemgå nogle af de tips, der virker på dette værktøj.

• Formler og funktioner – En af de smarte ting ved excel er, at du kan stole på essentielle matematiske funktioner til at tilføje den ønskede værdi til dine data.
• Autofill – Når du har kalibreret dine værdier, laver du ligninger på tværs af flere felter eller celler uden at indtaste oplysninger igen fra bunden. Så af hensyn til effektiviteten opfordres brugerne til at stole på denne funktion gennem datamanipulationsprocessen.
• Filtrering – Når du har brug for at finde specifikke data, der er relevante for det, du analyserer, kan du altid bruge filterindstillingen til at isolere de oplysninger, du ønsker at se.
• Fjernelse af dubletter – når du filtrerer data, vil du sandsynligvis også bemærke de samme sæt af oplysninger, så du er velkommen til at slette de overflødige felter.
• Kombination af kolonner – endelig kan du flette, adskille eller bruge andre midler til at organisere dine data i excel for at tegne et klart billede og sikre, at de mest relevante celler er umiddelbart synlige.

Selvfølgelig er excel bare en standardmulighed, der er meget anvendt, men afhængigt af branchen. Du kan måske gå med en anden udbyder, der har løsninger, der er specielt skræddersyet til din branche. Du kan f.eks. bruge Whatagraph, da det er langt mere brugervenligt end excel og kan hjælpe dig med at generere dataanalyserapporter, der er mere æstetisk tiltalende og white-labeled.

Det er en fantastisk måde at manipulere data til præcise oplysninger på, og stadig give tilstrækkelig gennemsigtighed, hvis nogen skal kontrollere datahistorikken, for at sikre sig oplysningernes ægthed. At have pænt organiserede datafremskrivninger er et must i dag, og det er en god investering at finde software, der er kompatibel med din forretningsmodel.

Forhåbentlig er du nu lidt mere fortrolig med datamanipulation eller i det mindste nogle af principperne herfor. Du ved, hvorfor det er vigtigt, og hvorfor det er en af de færdigheder, der altid kan bruges til noget godt.

Skrevet afGintaras Baltusevicius

Gintaras er en marketingentusiast, der altid er ivrig efter at udforske de mest aktuelle emner inden for datamarkedsføring. Han er altid på jagt efter nye og uudforskede vinkler at dele med sine læsere.