Cómo la manipulación de datos nos ayuda a obtener información relevante

Ago 21, 2020●5 min read

La recopilación de datos y el análisis de los mismos han cambiado el funcionamiento de todas las industrias. Teniendo en cuenta la importancia de los datos, también han surgido nuevas formas de adquirir datos relevantes, analizarlos y presentarlos. Disponer de datos estructurados es la clave en todo esto, ya que utilizamos máquinas para hacer entradas de datos y para descifrar esas mismas entradas. Por lo tanto, para que los datos estructurados sean utilizables necesitamos manipularlos y traducirlos, con el fin de ayudar a nuestra inteligencia de negocios, operaciones de negocios, o hacer análisis de tendencias, por ejemplo.

Dado que este es un tema importante, sería útil explorarlo en profundidad y hablar de cómo se procesan los datos. Para ser exactos, explicaremos la manipulación y modificación de los datos, y también cómo se utilizan esos procesos para obtener información relevante de los datos brutos.

¿Qué es la manipulación de datos?

La manipulación de datos es el proceso de alterar o ajustar los datos para que sean más organizados y legibles. Para lograrlo, utilizamos DML. ¿Qué significa DML? Bueno, son las siglas de Data Manipulation Language o un lenguaje de programación que es capaz de insertar, borrar y modificar bases de datos, es decir, ajusta los datos en algo que podamos leer. Gracias a DML, podemos limpiar y mapear los datos para hacerlos digeribles hablando.

También vale la pena mencionar que esta es una de las nuevas profesiones que surgieron durante el siglo XXI. Alguien que sea un analista de datos capaz y que sea un profesional de la manipulación de datos tendrá una brillante carrera por delante. En este sentido, es un tema importante y tenemos que discutirlo.

SQL

Para comunicarnos con la base de datos, necesitamos SQL (Structured Query Language), y a lo largo de esta comunicación pueden darse cuatro funciones:

1. Seleccionar – Permite a los usuarios seleccionar un trozo de datos con el que quieren trabajar;
2. Insertar – Permite mover datos de un segmento a otro;
3. Actualizar – Se utiliza para cambiar los datos existentes, y decirle al sistema que se base en los cambios aplicados;
4. Eliminar – Permite eliminar una porción específica de datos.

Usando estos comandos, podemos decirle a un sistema específico de lo que debe hacer con los datos, o al menos un trozo seleccionado de datos.

¿Por qué utilizamos la manipulación de datos?

La manipulación de datos es crucial para las organizaciones y empresas en crecimiento. Para utilizar adecuadamente la información para el análisis de tendencias, el análisis del comportamiento de los clientes, el aumento de la productividad, la reducción de costes, etc. es necesario ajustar los datos brutos. Para dar una mejor explicación, daremos ejemplos de los beneficios que aportan las herramientas de manipulación de datos.

Consistencia del formato

Tener los datos en un formato unificado permite a los miembros de c-suit tener una mejor comprensión de la inteligencia empresarial. Tomar datos de diferentes fuentes significa que carecen de estructura y organización, mientras que a través de DML esos datos pueden ser organizados de forma consistente y ofrecer más transparencia.

Resumen histórico

Tener un fácil acceso a los datos relacionados con sus proyectos anteriores puede ayudarle a tomar las decisiones correctas. Puede ayudar con la asignación del presupuesto, las proyecciones de plazos y el tamaño del equipo requerido.

Eficiencia

Por último, la manipulación de datos contribuye a la eficiencia general. Usted sabe qué información es relevante o no. Se sabe qué hallazgos interfieren o son redundantes, qué métricas tienen un impacto bajo o significativo. Ser capaz de identificar y aislar esos elementos rápidamente es posible gracias a la LMD.

También es importante señalar que vemos la manipulación de datos en acción diariamente. Si está recibiendo correos electrónicos, recibiendo anuncios dirigidos en los sitios web por los que navega, o si está recibiendo llamadas de telemarketers, es debido a la manipulación de datos. Su comportamiento en línea también se convierte en datos, y gracias a la manipulación de datos de calidad, se puede extraer información relevante. Una vez que compartes tu dirección de correo electrónico en un sitio concreto y aceptas sus términos y condiciones, es probable que consientas el seguimiento del comportamiento que se utiliza para generar datos relevantes. En otras palabras, la manipulación de datos es prácticamente la forma en que funciona el mundo hoy en día, y es la razón por la que tu experiencia en línea es muy diferente a la que tenías hace 20 años.

Manipulación de datos vs. Modificación de datos

Ahora que hemos hablado de la manipulación de datos, deberíamos hablar también de la modificación de datos. Aunque estos dos términos suenan similares, no son intercambiables. En general, la manipulación de datos es el acto de procesar datos en bruto con el uso de la lógica o el cálculo para obtener un dato diferente y más refinado. La modificación de datos, por otro lado, significa que usted está cambiando los valores de los datos existentes o los datos en sí.

Puede sonar confuso, así que aquí está un ejemplo – Digamos que tenemos un valor X=5. Usando la manipulación de datos, podemos presentar ese valor como X=2+3, o X=1+4, X=6-1, etc. Ese sería un ejemplo de las diferentes formas en que podemos leer el valor dado utilizando la lógica. La modificación de datos significa cambiar el valor en sí mismo a X=7.

Ahora, ¿cómo usamos la modificación de datos con la manipulación de datos para ayudar a las decisiones de negocio? Bueno, si la manipulación de datos se utiliza para procesar múltiples fuentes de datos, la modificación de datos se puede utilizar para calcular los objetivos financieros, por ejemplo.

Pasos de la manipulación de datos

En general, hay cinco pasos cuando se trata de la manipulación de datos.

1. Crear una base de datos que esté compuesta por diferentes fuentes de datos;
2. Financiar y limpiar la base de datos, reordenando y reestructurando su contenido;
3. Importar o construir una base de datos que se pueda leer;
4. Entonces se puede combinar o fusionar o eliminar la información redundante;
5. Después se lleva a cabo el análisis de los datos para producir ideas útiles que puedan guiar el proceso de toma de decisiones.

Consejos para la manipulación de datos

Ahora que hemos cubierto cómo funcionan las cosas en teoría, veamos qué se puede hacer con esto en la práctica. Como Microsoft Excel es una de las herramientas más utilizadas para la manipulación de datos, podemos repasar algunos de los consejos que funcionan en esta herramienta.

• Fórmulas y funciones – Una de las cosas buenas de Excel es que usted puede confiar en las funciones matemáticas esenciales para añadir el valor deseado a sus datos.
• Autocompletar – Una vez que haya calibrado sus valores, hacer ecuaciones a través de múltiples campos o celdas sin volver a introducir la información desde cero. Así que, en aras de la eficiencia, se anima a los usuarios a confiar en esta característica a través del proceso de manipulación de datos.
• Filtrado – Siempre que necesite encontrar datos específicos relevantes para lo que está analizando, puede utilizar la opción de filtro para aislar la información que desea ver.
• Eliminar duplicados – cuando filtras los datos, también es probable que notes los mismos conjuntos de información, así que no dudes en eliminar esos campos redundantes.
• Combinar columna – por último, puedes fusionar, separar o utilizar otros medios para organizar tus datos dentro de Excel para pintar una imagen clara y asegurarte de que las celdas más relevantes son inmediatamente visibles.

Por supuesto, excel es sólo una opción estándar que se utiliza ampliamente, pero dependiendo de la industria. Usted podría ir con un proveedor diferente que tiene soluciones adaptadas específicamente para su línea de trabajo. Por ejemplo, puede utilizar Whatagraph ya que es mucho más fácil de usar que excel y puede ayudarle a generar informes de análisis de datos que son más estéticos y de marca blanca.

Esta es una gran manera de manipular los datos en la información precisa, y aún así proporcionar suficiente transparencia si alguien tiene que comprobar el historial de datos, para determinar la autenticidad de la información. Tener proyecciones de datos bien organizadas es una necesidad hoy en día, y encontrar un software que sea compatible con su modelo de negocio es una buena inversión.

Con suerte, ahora estás un poco más familiarizado con la manipulación de datos o con algunos de sus principios, al menos. Sabes por qué es esencial y por qué es una de esas habilidades a las que siempre se les puede dar un buen uso.

Escrito porGintaras Baltusevicius

Gintaras es un entusiasta del marketing que siempre está deseando explorar los temas más actuales del marketing de datos. Siempre está en busca de ángulos nuevos e inexplorados para compartir con sus lectores.