Hoe gegevensmanipulatie ons helpt relevante informatie te verkrijgen

Aug 21, 2020●5 min read

Het verzamelen van gegevens en gegevensanalyse hebben het functioneren van elke bedrijfstak veranderd. Omdat gegevens zo belangrijk zijn, zijn er ook nieuwe manieren ontstaan om relevante gegevens te verzamelen, te analyseren en te presenteren. Het hebben van gestructureerde gegevens is de sleutel in dit alles, aangezien we machines gebruiken om gegevens in te voeren en diezelfde invoer te ontcijferen. Dus, om gestructureerde gegevens bruikbaar te maken, moeten we ze manipuleren en vertalen, om onze business intelligence, bedrijfsvoering te ondersteunen, of bijvoorbeeld trendanalyses te doen.

Omdat dit een belangrijk onderwerp is, zou het nuttig zijn het uit te diepen en te praten over hoe gegevens worden verwerkt. Om precies te zijn, zullen we de manipulatie en wijziging van gegevens uitleggen, en ook hoe deze processen worden gebruikt om relevante feedback uit ruwe gegevens te krijgen.

Wat is gegevensmanipulatie?

Gegevensmanipulatie is het proces waarbij gegevens worden gewijzigd of aangepast, zodat ze overzichtelijker en leesbaarder worden. Om dit te bereiken, gebruiken we DML. Wat betekent DML? Wel, het staat voor Data Manipulation Language of een programmeertaal die in staat is databases in te voegen, te verwijderen en te wijzigen, met andere woorden, het past de gegevens aan tot iets dat we kunnen lezen. Dankzij DML kunnen we de gegevens opschonen en in kaart brengen om ze leesbaar te maken.

Het is ook vermeldenswaard dat dit een van de nieuwe beroepen is die in de 21e eeuw zijn ontstaan. Iemand die een bekwaam data-analist is en een pro in datamanipulatie zal een mooie carrière voor zich hebben. Daarom is het een belangrijk onderwerp, en moeten we het bespreken.

SQL

Om met de database te communiceren, hebben we SQL (Structured Query Language) nodig, en in deze communicatie kunnen vier functies voorkomen:

1. Select – Het stelt gebruikers in staat om een brok gegevens te selecteren waarmee ze willen werken;
2. Insert – Het stelt u in staat om gegevens van het ene segment naar het andere te verplaatsen;
3. Update – Het wordt gebruikt om de bestaande gegevens te wijzigen, en het systeem te vertellen dat het moet vertrouwen op de toegepaste wijzigingen;
4. Delete – Het stelt u in staat om een specifiek deel van de gegevens te verwijderen.

Met deze commando’s kunnen we een specifiek systeem vertellen wat het met data moet doen, of tenminste een geselecteerd stuk data.

Waarom gebruiken we datamanipulatie?

Manipulatie van gegevens is van cruciaal belang voor groeiende organisaties en bedrijven. Om de informatie goed te kunnen gebruiken voor trendanalyses, het analyseren van klantgedrag, het verhogen van de productiviteit, het verlagen van kosten, enzovoort, moeten de ruwe gegevens worden aangepast. Om een betere uitleg te geven, zullen we voorbeelden geven van de voordelen die manipulatie van data tools met zich meebrengen.

Formaat consistentie

Het hebben van gegevens in een uniform formaat stelt c-suit leden in staat om een beter begrip van business intelligence te hebben. Het overnemen van gegevens uit verschillende bronnen betekent dat het ontbreekt aan structuur en organisatie, terwijl door middel van DML die gegevens consistent kunnen worden georganiseerd en meer transparantie bieden.

Historisch overzicht

Het hebben van eenvoudige toegang tot gegevens met betrekking tot uw vorige projecten kan u helpen bij het nemen van de juiste beslissingen. Het kan u helpen bij het toewijzen van budgetten, termijnprognoses en de vereiste teamgrootte.

Efficiëntie

Ten slotte draagt de manipulatie van gegevens bij aan de algehele efficiëntie. Je weet welke informatie relevant is of niet. Je weet welke bevindingen interfereren of overbodig zijn, welke metrieken een geringe of aanzienlijke impact hebben. Het snel kunnen identificeren en isoleren van die elementen wordt mogelijk gemaakt door DML.

Het is ook belangrijk op te merken dat we datamanipulatie dagelijks in actie zien. Als u e-mails ontvangt, gerichte advertenties krijgt op de websites die u bezoekt, of wordt gebeld door telemarketeers, dan is dat het gevolg van gegevensmanipulatie. Uw online gedrag wordt ook omgezet in gegevens, en dankzij kwaliteitsvolle gegevensmanipulatie kan relevante informatie worden geëxtraheerd. Zodra u uw e-mailadres aan een bepaalde site doorgeeft en akkoord gaat met hun algemene voorwaarden, stemt u waarschijnlijk in met gedragsmonitoring die wordt gebruikt om relevante gegevens te genereren. Met andere woorden, datamanipulatie is zo’n beetje hoe de wereld tegenwoordig functioneert, en het is de reden waarom je online-ervaring enorm verschilt van die van 20 jaar geleden.

Datamanipulatie vs. Datamodificatie

Nu we datamanipulatie hebben behandeld, moeten we het ook hebben over datamodificatie. Hoewel deze twee termen vergelijkbaar klinken, zijn ze niet uitwisselbaar. In het algemeen is gegevensmanipulatie het verwerken van ruwe gegevens met gebruikmaking van logica of berekening om andere en meer verfijnde gegevens te verkrijgen. Datamodificatie daarentegen betekent dat je de bestaande gegevenswaarden of de gegevens zelf verandert.

Het klinkt misschien verwarrend, dus hier is een voorbeeld – Laten we zeggen dat we een waarde X=5 hebben. Met behulp van datamanipulatie kunnen we die waarde presenteren als X=2+3, of X=1+4, X=6-1, enz. Dat zou een voorbeeld zijn van verschillende manieren waarop we de gegeven waarde met behulp van logica kunnen lezen. Datamodificatie betekent het veranderen van de waarde zelf in X=7.

Nu, hoe gebruiken we datamodificatie met datamanipulatie om zakelijke beslissingen te ondersteunen? Nou, als gegevensmanipulatie wordt gebruikt om meerdere gegevensbronnen te verwerken, kan gegevensmodificatie worden gebruikt voor het berekenen van financiële doelen, bijvoorbeeld.

Data manipulatie stappen

In het algemeen, zijn er vijf stappen als het gaat om data manipulatie.

1. Maak een database die is samengesteld uit verschillende gegevensbronnen;
2. Finetune en clean je database, door de inhoud te herschikken en te herstructureren;
3. Importeer of bouw een database die je kunt lezen;
4. Dan kun je overbodige informatie combineren of samenvoegen of verwijderen;
5. Dan voer je data-analyse uit om nuttige inzichten te produceren die het besluitvormingsproces kunnen sturen.

Tips voor gegevensmanipulatie

Nu we hebben behandeld hoe het in theorie werkt, laten we eens kijken wat je er in de praktijk mee kunt doen. Aangezien Microsoft Excel een van de meest gebruikte programma’s voor gegevensmanipulatie is, kunnen we enkele tips doornemen die op dit programma werken.

• Formules en functies – Een van de nette dingen van excel is dat u kunt vertrouwen op essentiële wiskundige functies om de gewenste waarde aan uw gegevens toe te voegen.
• Autofill – Zodra u uw waarden hebt gekalibreerd, doet u vergelijkingen over meerdere velden of cellen zonder informatie vanaf nul opnieuw in te voeren. Dus, omwille van de efficiëntie, worden gebruikers aangemoedigd om te vertrouwen op deze functie door de gegevens manipulatie process.
• Filtering – Whenever you need to find specific data relevant for what you are analyzing, you can always use the filter option to isolate the information you wish to see.
• Duplicaten verwijderen – wanneer u gegevens filtert, zult u waarschijnlijk ook dezelfde sets informatie opmerken, dus voel je vrij om die overbodige velden te verwijderen.
• Kolom combineren – ten slotte kunt u uw gegevens binnen excel samenvoegen, scheiden of andere middelen gebruiken om uw gegevens te organiseren om een duidelijk beeld te schetsen en ervoor te zorgen dat de meest relevante cellen onmiddellijk zichtbaar zijn.

Natuurlijk is excel slechts een standaardoptie die op grote schaal wordt gebruikt, maar afhankelijk van de bedrijfstak. Je zou kunnen gaan met een andere provider die oplossingen heeft die specifiek zijn afgestemd op uw lijn van werk. U kunt bijvoorbeeld Whatagraph gebruiken, omdat dit veel gebruikersvriendelijker is dan Excel en u kan helpen bij het genereren van gegevensanalyserapporten die esthetischer zijn en een wit etiket hebben.

Dit is een geweldige manier om gegevens te manipuleren tot precieze informatie, en toch voldoende transparantie te bieden als iemand de gegevensgeschiedenis moet controleren om de authenticiteit van de informatie te verifiëren. Het hebben van netjes georganiseerde data projecties is een must tegenwoordig, en het vinden van software die compatibel is met uw business model is een goede investering.

Hopelijk, nu bent u een beetje meer vertrouwd met datamanipulatie of tenminste enkele van de principes ervan. U weet waarom het essentieel is en waarom het een van die vaardigheden is die altijd goed kunnen worden gebruikt.

Geschreven doorGintaras Baltusevicius

Gintaras is een marketingenthousiasteling die zich altijd graag verdiept in de meest actuele onderwerpen op het gebied van datamarketing. Hij is altijd op zoek naar nieuwe en onontgonnen invalshoeken om met zijn lezers te delen.