Hur datamanipulering hjälper oss att få relevant information

Aug 21, 2020●5 min read

Datainsamling och dataanalys har förändrat hur varenda bransch fungerar. Med tanke på hur viktig data är har det också vuxit fram nya sätt att skaffa relevant data, analysera data och presentera data. Att ha strukturerade data är nyckeln i allt detta, eftersom vi använder maskiner för att göra datainmatningar och dechiffrera samma inmatningar. Så för att strukturerade data ska vara användbara måste vi manipulera och översätta dem för att underlätta vår affärsinformation, vår affärsverksamhet eller göra trendanalyser till exempel.

Då detta är ett viktigt ämne skulle det vara bra att utforska det på djupet och prata om hur data bearbetas. För att vara exakt kommer vi att förklara datamanipulering och modifiering, och även hur dessa processer används för att få relevant återkoppling från rådata.

Vad är datamanipulering?

Datamanipulering är processen att ändra eller justera data för att de ska bli mer organiserade och läsbara. För att uppnå detta använder vi DML. Vad betyder DML? Jo, det står för Data Manipulation Language eller ett programmeringsspråk som kan infoga, ta bort och ändra databaser, med andra ord justerar det data till något vi kan läsa. Tack vare DML kan vi rensa och kartlägga data för att göra dem lättförståeliga talande.

Det är också värt att nämna att detta är ett av de nya yrken som kom till under 2000-talet. Någon som är en duktig dataanalytiker och som är ett proffs på datamanipulering kommer att ha en lysande karriär framför sig. Därför är det ett viktigt ämne och vi måste diskutera det.

SQL

För att kommunicera med databasen behöver vi SQL (Structured Query Language), och fyra funktioner kan förekomma under hela denna kommunikation:

1. Select – Det gör det möjligt för användare att välja en del av data som de vill arbeta med;
2. Insert – Det gör det möjligt att flytta data från ett segment till ett annat;
3. Update – Det används för att ändra befintliga data och tala om för systemet att det ska förlita sig på de tillämpade ändringarna;
4. Delete – Det gör det möjligt att ta bort en viss del av data.

Med hjälp av dessa kommandon kan vi tala om för ett specifikt system vad det ska göra med data, eller åtminstone en utvald del av data.

Varför använder vi datamanipulering?

Manipulering av data är avgörande för växande organisationer och företag. För att kunna använda informationen på rätt sätt för trendanalyser, analysera kundbeteende, öka produktiviteten, sänka kostnaderna osv. måste rådata justeras. För att ge en bättre förklaring kommer vi att ge exempel på de fördelar som verktyg för manipulering av data ger.

Formatkonsistens

Att ha data i ett enhetligt format gör att c-suit-medlemmar kan få en bättre förståelse för business intelligence. Att ta data från olika källor innebär att de saknar struktur och organisation, medan genom DML kan dessa data organiseras på ett enhetligt sätt och erbjuda större öppenhet.

Historisk översikt

Att ha enkel tillgång till data som rör dina tidigare projekt kan hjälpa dig att fatta rätt beslut. Det kan hjälpa till med budgetfördelning, prognoser för tidsfrister och erforderlig lagstorlek.

Effektivitet

Slutligt bidrar hanteringen av data till den övergripande effektiviteten. Du vet vilken information som är relevant eller inte. Du vet vilka resultat som stör eller är överflödiga, vilka mätvärden som har en låg eller betydande inverkan. DML gör det möjligt att snabbt identifiera och isolera dessa element.

Det är också viktigt att notera att vi dagligen ser datamanipulation i praktiken. Om du får e-post, får riktade annonser på de webbplatser du besöker, eller om du får samtal från telefonförsäljare, beror det på datamanipulering. Ditt beteende på nätet omvandlas också till data, och tack vare datamanipulering av hög kvalitet kan relevant information utvinnas. När du delar din e-postadress på en viss webbplats och godkänner deras villkor samtycker du sannolikt till beteendeövervakning som används för att generera relevanta uppgifter. Med andra ord är datamanipulering i stort sett hur världen fungerar nuförtiden, och det är anledningen till att din upplevelse på nätet är helt annorlunda än den du hade för 20 år sedan.

Datamanipulation vs. Datamodifiering

När vi nu har behandlat datamanipulation bör vi också tala om datamodifiering. Även om dessa två termer låter likadana är de inte utbytbara. Generellt sett är datamanipulation en handling där man bearbetar rådata med hjälp av logik eller beräkning för att få fram en annan och mer förfinad data. Datamodifiering innebär å andra sidan att du ändrar befintliga datavärden eller själva datan.

Det kan låta förvirrande, så här är ett exempel – Låt oss säga att vi har ett värde X=5. Med hjälp av datamanipulation kan vi presentera detta värde som X=2+3, eller X=1+4, X=6-1 osv. Det skulle vara ett exempel på olika sätt som vi kan läsa det givna värdet med hjälp av logik. Datamodifiering innebär att vi ändrar själva värdet till X=7.

Nu, hur använder vi datamodifiering med datamanipulation för att underlätta affärsbeslut? Tja, om datamanipulering används för att bearbeta flera datakällor kan datamodifiering användas för att till exempel beräkna finansiella mål.

Steg för datamanipulering

I allmänhet finns det fem steg när det gäller datamanipulering.

1. Skapa en databas som består av olika datakällor;
2. Finjustera och rensa din databas genom att arrangera om och omstrukturera dess innehåll;
3. Importera eller bygga upp en databas som du kan läsa;
4. Därefter kan du kombinera eller slå samman eller ta bort överflödig information;
5. Därefter utför du dataanalyser för att få fram användbara insikter som kan styra beslutsprocessen.

Trådar för datamanipulering

Nu när vi har täckt hur saker och ting fungerar i teorin ska vi se vad du kan göra med detta i praktiken. Eftersom Microsoft Excel är ett av de vanligaste verktygen för datamanipulering kan vi gå igenom några tips som fungerar på detta verktyg.

• Formler och funktioner – En av de fina sakerna med Excel är att du kan förlita dig på viktiga matematiska funktioner för att lägga till önskat värde till dina data.
• Automatisk ifyllning – När du väl har kalibrerat dina värden gör du ekvationer över flera fält eller celler utan att behöva mata in informationen igen från början. Så för effektivitetens skull uppmuntras användarna att förlita sig på den här funktionen genom datamanipuleringsprocessen.
• Filtrering – När du behöver hitta specifika data som är relevanta för det du analyserar kan du alltid använda filteralternativet för att isolera den information du vill se.
• Ta bort dubbletter – när du filtrerar data är det också troligt att du märker samma uppsättningar information, så ta gärna bort de överflödiga fälten.
• Kombinera kolumn – slutligen kan du slå samman, separera eller använda andra metoder för att organisera dina data inom excel för att måla upp en tydlig bild och se till att de mest relevanta cellerna är omedelbart synliga.

Självklart är excel bara ett standardalternativ som används i stor utsträckning men beroende på bransch. Du kan kanske välja en annan leverantör som har lösningar som är särskilt anpassade för din bransch. Du kan till exempel använda Whatagraph eftersom det är mycket mer användarvänligt än excel och kan hjälpa dig att generera dataanalysrapporter som är mer estetiskt tilltalande och vitmärkta.

Detta är ett utmärkt sätt att manipulera data till exakt information, och ändå ge tillräckligt med transparens om någon måste kontrollera datahistoriken, för att förvissa sig om informationens äkthet. Att ha snyggt organiserade dataprojektioner är ett måste nuförtiden, och att hitta programvara som är kompatibel med din affärsmodell är en bra investering.

Förhoppningsvis är du nu lite mer bekant med datamanipulering eller åtminstone några av dess principer. Du vet varför det är viktigt och varför det är en av de färdigheter som alltid kan användas på ett bra sätt.

Skrivet avGintaras Baltusevicius

Gintaras är en marknadsföringsentusiast som alltid är ivrig att utforska de mest aktuella frågorna inom datamarknadsföring. Han är alltid på jakt efter nya och outforskade vinklar att dela med sig av till sina läsare.