Miten datan manipulointi auttaa meitä saamaan relevanttia tietoa

Aug 21, 2020●5 min read

Datan kerääminen ja data-analyysi ovat muuttaneet jokaisen toimialan toimintaa. Kun otetaan huomioon, miten tärkeää data on, on syntynyt myös uusia tapoja hankkia relevanttia dataa, analysoida dataa ja esittää dataa. Strukturoitu data on avainasemassa kaikessa tässä, sillä käytämme koneita tehdessämme datan syötteitä ja purkaessamme näitä samoja syötteitä. Jotta strukturoitua dataa voidaan käyttää, meidän on siis käsiteltävä ja käännettävä sitä, jotta voimme auttaa liiketoimintatiedustelua, liiketoimintaa tai esimerkiksi tehdä trendianalyysejä.

Koska tämä on tärkeä aihe, olisi hyödyllistä tutustua siihen syvällisemmin ja puhua siitä, miten dataa käsitellään. Tarkemmin sanottuna selitämme datan manipulointia ja muokkausta sekä sitä, miten näitä prosesseja käytetään, jotta raakadatasta saadaan relevanttia palautetta.

Mitä on datan manipulointi?

Datan manipulointi on prosessi, jossa dataa muutetaan tai muokataan, jotta se olisi järjestäytyneempää ja luettavampaa. Tämän saavuttamiseksi käytämme DML:ää. Mitä DML tarkoittaa? No, se on lyhenne sanoista Data Manipulation Language eli ohjelmointikieli, jolla voidaan lisätä, poistaa ja muokata tietokantoja, toisin sanoen se muokkaa dataa luettavaksi. DML:n ansiosta voimme puhdistaa ja kartoittaa datan, jotta siitä tulee sulavaa puhetta.

On myös syytä mainita, että tämä on yksi 2000-luvulla syntyneistä uusista ammateista. Henkilöllä, joka on osaava data-analyytikko ja joka on ammattilainen datan manipuloinnissa, on edessään valoisa ura. Tätä varten se on tärkeä aihe, ja meidän on keskusteltava siitä.

SQL

Kommunikoidaksemme tietokannan kanssa tarvitsemme SQL:ää (Structured Query Language), ja tämän kommunikaation aikana voi esiintyä neljä toimintoa:

1. Select (Valitse) – Sen avulla käyttäjät voivat valita lohkon tietoja, joiden kanssa he haluavat työskennellä;
2. Insert (Lisää) – Sen avulla voidaan siirtää tietoja segmentistä toiseen;
3. Update (Päivitä) – Sen avulla muutetaan olemassa olevia tietoja ja kerrotaan järjestelmälle, että sen on luotettava sovellettuihin muutoksiin;
4. Delete (Poista) – Sen avulla voidaan poistaa tietty osa tiedoista.

Käyttämällä näitä komentoja voimme kertoa tietylle järjestelmälle, mitä tehdä tiedoille tai ainakin valitulle tieto-osuudelle.

Miksi käytämme datan manipulointia?

Datan manipulointi on ratkaisevan tärkeää kasvaville organisaatioille ja yrityksille. Jotta tietoja voidaan käyttää asianmukaisesti trendianalyysiin, asiakkaiden käyttäytymisen analysointiin, tuottavuuden lisäämiseen, kustannusten leikkaamiseen jne. on raakadataa muokattava. Paremman selityksen antamiseksi annamme esimerkkejä hyödyistä, joita datan manipulointityökalut tuovat mukanaan.

Muodon yhdenmukaisuus

Tietojen säilyttäminen yhtenäisessä muodossa antaa c-suitin jäsenille paremman ymmärryksen liiketoimintatiedustelusta. Kun tietoja otetaan eri lähteistä, niistä puuttuu rakenne ja organisointi, kun taas DML:n avulla tiedot voidaan järjestää johdonmukaisesti ja tarjota enemmän läpinäkyvyyttä.

Historiallinen yleiskatsaus

Jos sinulla on helppo pääsy aiempiin projekteihisi liittyviin tietoihin, se voi auttaa sinua tekemään oikeita päätöksiä. Se voi auttaa budjetin kohdentamisessa, aikatauluennusteissa ja tarvittavan tiimin koossa.

Tehokkuus

Viimeiseksi tietojen käsittely edistää yleistä tehokkuutta. Tiedät, mikä tieto on relevanttia ja mikä ei. Tiedät, mitkä havainnot häiritsevät tai ovat turhia, millä mittareilla on vähäinen tai merkittävä vaikutus. DML mahdollistaa näiden elementtien nopean tunnistamisen ja eristämisen.

On myös tärkeää huomata, että näemme tiedonkäsittelyä toiminnassa päivittäin. Jos saat sähköpostiviestejä, saat kohdennettuja mainoksia sivustoilla, joita selaat, tai jos saat puhelinmyyjien puheluita, se johtuu tietojen manipuloinnista. Myös verkkokäyttäytymisesi muuttuu dataksi, ja laadukkaan datan manipuloinnin ansiosta siitä voidaan poimia merkityksellistä tietoa. Kun jaat sähköpostiosoitteesi tietyllä sivustolla ja hyväksyt sen käyttöehdot, annat todennäköisesti suostumuksesi käyttäytymisen seurantaan, jota käytetään asiaankuuluvien tietojen tuottamiseen. Toisin sanoen datan manipulointi on melko pitkälti sitä, miten maailma toimii nykyään, ja se on syy siihen, miksi verkkokokemuksesi on hyvin erilainen kuin 20 vuotta sitten.

Datan manipulointi vs. datan muokkaus

Nyt kun käsittelimme datan manipulointia, meidän pitäisi puhua myös datan muokkauksesta. Vaikka nämä kaksi termiä kuulostavat samankaltaisilta, ne eivät ole keskenään vaihdettavissa. Yleisesti ottaen datan manipulointi on raakadatan käsittelyä logiikan tai laskennan avulla erilaisen ja hienostuneemman datan saamiseksi. Tietojen muokkaus taas tarkoittaa sitä, että muutat olemassa olevia data-arvoja tai itse dataa.

Se saattaa kuulostaa hämmentävältä, joten tässä on esimerkki – Oletetaan, että meillä on arvo X=5. Käyttämällä datan manipulointia voimme esittää tuon arvon muodossa X=2+3 tai X=1+4, X=6-1 jne. Tämä olisi esimerkki eri tavoista, joilla voimme lukea annetun arvon logiikan avulla. Tietojen muokkaus tarkoittaa itse arvon muuttamista muotoon X=7.

Miten käytämme tietojen muokkausta tietojen manipuloinnin avulla liiketoimintapäätösten tekemiseksi? No, jos tietojenkäsittelyä käytetään useiden tietolähteiden käsittelyyn, tietojen muokkausta voidaan käyttää esimerkiksi taloudellisten tavoitteiden laskemiseen.

Datan manipuloinnin vaiheet

Yleisesti datan manipuloinnissa on viisi vaihetta.

1. Luo tietokanta, joka koostuu eri tietolähteistä;
2. Viritä ja puhdista tietokanta uudelleen järjestelemällä ja järjestelemällä sen sisältö uudelleen;
3. Importoi tai rakenna tietokanta, jota voit lukea;
4. Sitten voit yhdistellä tai sulauttaa tai poistaa tarpeettomat tiedot;
5. Sitten suoritat data-analyysin tuottaaksesi hyödyllistä tietoa, joka voi ohjata päätöksentekoprosessia.

Datan käsittelyvinkkejä

Nyt kun olemme käsitelleet, miten asiat toimivat teoriassa, katsotaanpa, mitä voit tehdä tällä käytännössä. Koska Microsoft Excel on yksi yleisesti käytetyistä tietojenkäsittelytyökaluista, voimme käydä läpi joitakin vinkkejä, jotka toimivat tässä työkalussa.

• Kaavat ja funktiot – Yksi Excelin siisteistä asioista on se, että voit luottaa olennaisiin matemaattisiin funktioihin lisätäksesi haluamasi arvon tietoihin.
• Automaattinen täyttö – Kun olet kalibroinut arvosi, teet yhtälöt useisiin kenttiin tai soluihin ilman, että syötät tiedot uudelleen alusta alkaen. Käyttäjiä kannustetaan siis tehokkuuden vuoksi luottamaan tähän ominaisuuteen läpi tietojenkäsittelyprosessin.
• Suodatus – Aina kun sinun on löydettävä tiettyjä tietoja, jotka ovat merkityksellisiä analysoimasi asian kannalta, voit aina käyttää suodatusvaihtoehtoa eristää haluamasi tiedot.
• Kaksoiskappaleiden poistaminen – Kun suodatat tietoja, huomaat todennäköisesti myös samoja tietokokonaisuuksia, joten voit vapaasti poistaa nämä turhat kentät.
• Sarakkeiden yhdistäminen – Lopuksi voit yhdistää, erottaa tai käyttää muita keinoja tietojesi järjestämiseen Excelissä, jotta voit maalata selkeän kuvan ja varmistaa, että olennaisimmat solut ovat heti näkyvissä.

Tietenkin excel on vain vakiovaihtoehto, jota käytetään laajalti, mutta toimialasta riippuen. Voisit valita toisen palveluntarjoajan, jolla on nimenomaan sinun alallesi räätälöityjä ratkaisuja. Voit esimerkiksi käyttää Whatagraphia, sillä se on paljon käyttäjäystävällisempi kuin excel ja sen avulla voit luoda data-analyysiraportteja, jotka ovat esteettisesti miellyttävämpiä ja valkoisempia.

Tämä on loistava tapa manipuloida dataa täsmällisiksi tiedoiksi ja tarjota silti tarpeeksi läpinäkyvyyttä, jos jonkun on tarkistettava datahistoria, jotta voidaan varmistua tietojen aitoudesta. Siististi järjestetyt dataennusteet ovat nykyään välttämättömyys, ja liiketoimintamalliisi sopivan ohjelmiston löytäminen on hyvä investointi.

Toivottavasti nyt olet hieman paremmin perehtynyt datan käsittelyyn tai ainakin joihinkin sen periaatteisiin. Tiedät, miksi se on välttämätöntä ja miksi se on yksi niistä taidoista, joita voi aina käyttää hyödyksi.

KirjoittajaGintaras Baltusevicius

Gintaras Baltusevicius

Gintaras on markkinoinnin harrastaja, joka on aina innokas tutkimaan datamarkkinoinnin ajankohtaisimpia asioita. Hän etsii aina uusia ja tutkimattomia näkökulmia jaettavaksi lukijoilleen.