Wie Datenmanipulation uns hilft, relevante Informationen zu erhalten

Aug 21, 2020●5 min read

Das Sammeln von Daten und die Datenanalyse haben die Arbeitsweise jeder einzelnen Branche verändert. Wenn man bedenkt, wie wichtig Daten sind, haben sich auch neue Wege der Beschaffung relevanter Daten, der Datenanalyse und der Datenpräsentation entwickelt. Strukturierte Daten sind der Schlüssel zu all dem, da wir Maschinen einsetzen, um Dateneingaben zu machen und diese Eingaben zu entschlüsseln. Damit strukturierte Daten genutzt werden können, müssen wir sie manipulieren und übersetzen, um beispielsweise unsere Business Intelligence, unsere Geschäftsabläufe oder Trendanalysen zu unterstützen.

Da es sich um ein wichtiges Thema handelt, wäre es sinnvoll, es eingehender zu untersuchen und darüber zu sprechen, wie Daten verarbeitet werden. Um genau zu sein, werden wir die Datenmanipulation und -modifikation erklären und auch, wie diese Prozesse genutzt werden, um relevantes Feedback aus Rohdaten zu erhalten.

Was ist Datenmanipulation?

Datenmanipulation ist der Prozess der Änderung oder Anpassung von Daten, um sie übersichtlicher und lesbarer zu machen. Um dies zu erreichen, verwenden wir DML. Was bedeutet DML? Nun, es steht für Data Manipulation Language oder eine Programmiersprache, mit der Datenbanken eingefügt, gelöscht und verändert werden können, d.h. sie passt die Daten so an, dass sie lesbar sind. Dank DML können wir die Daten bereinigen und zuordnen, um sie verdaulich zu machen.

Es ist auch erwähnenswert, dass dies einer der neuen Berufe ist, die im 21. Jemand, der ein fähiger Datenanalytiker und ein Profi in der Datenmanipulation ist, hat eine glänzende Karriere vor sich. In diesem Sinne ist es ein wichtiges Thema, über das wir diskutieren müssen.

SQL

Um mit der Datenbank zu kommunizieren, brauchen wir SQL (Structured Query Language), und bei dieser Kommunikation können vier Funktionen auftreten:

1. Auswählen – Ermöglicht es dem Benutzer, einen Datenbereich auszuwählen, mit dem er arbeiten möchte;
2. Einfügen – Ermöglicht es, Daten von einem Segment in ein anderes zu verschieben;
3. Aktualisieren – Wird verwendet, um die vorhandenen Daten zu ändern und dem System mitzuteilen, dass es sich auf die vorgenommenen Änderungen verlassen soll;
4. Löschen – Ermöglicht es, einen bestimmten Datenbereich zu entfernen.

Mit diesen Befehlen können wir einem bestimmten System mitteilen, was es mit den Daten oder zumindest mit einem ausgewählten Teil der Daten tun soll.

Warum verwenden wir Datenmanipulation?

Die Manipulation von Daten ist für wachsende Organisationen und Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Um die Informationen für Trendanalysen, die Analyse des Kundenverhaltens, die Steigerung der Produktivität, die Senkung der Kosten usw. richtig zu nutzen, müssen die Rohdaten angepasst werden. Zur besseren Erläuterung geben wir Beispiele für die Vorteile, die Datenmanipulationstools mit sich bringen.

Formatkonsistenz

Daten in einem einheitlichen Format zu haben, ermöglicht den Mitgliedern von c-suit ein besseres Verständnis von Business Intelligence. Die Übernahme von Daten aus verschiedenen Quellen bedeutet, dass es ihnen an Struktur und Organisation mangelt, während durch DML diese Daten konsistent organisiert werden können und mehr Transparenz bieten.

Historischer Überblick

Der einfache Zugang zu Daten über Ihre früheren Projekte kann Ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Es kann bei der Budgetverteilung, der Terminplanung und der erforderlichen Teamgröße helfen.

Effizienz

Schließlich trägt die Bearbeitung von Daten zur allgemeinen Effizienz bei. Sie wissen, welche Informationen relevant sind und welche nicht. Sie wissen, welche Erkenntnisse stören oder redundant sind, welche Kennzahlen eine geringe oder erhebliche Auswirkung haben. Die DML ermöglicht es, diese Elemente schnell zu identifizieren und zu isolieren.

Es ist auch wichtig zu erwähnen, dass wir täglich Datenmanipulation in Aktion sehen. Wenn Sie E-Mails erhalten, gezielte Werbung auf den von Ihnen besuchten Websites angezeigt wird oder Sie Anrufe von Telefonverkäufern erhalten, ist dies auf Datenmanipulation zurückzuführen. Auch Ihr Online-Verhalten wird in Daten umgewandelt, und dank einer hochwertigen Datenmanipulation können relevante Informationen extrahiert werden. Wenn Sie Ihre E-Mail-Adresse auf einer bestimmten Website angeben und den Geschäftsbedingungen zustimmen, erklären Sie sich wahrscheinlich damit einverstanden, dass Ihr Verhalten überwacht wird, um daraus relevante Daten zu gewinnen. Mit anderen Worten: Datenmanipulation ist so ziemlich das, wie die Welt heutzutage funktioniert, und sie ist der Grund dafür, dass Ihr Online-Erlebnis ganz anders ist als das, das Sie vor 20 Jahren hatten.

Datenmanipulation vs. Datenänderung

Nachdem wir nun die Datenmanipulation behandelt haben, sollten wir auch über die Datenänderung sprechen. Obwohl diese beiden Begriffe ähnlich klingen, sind sie nicht austauschbar. Im Allgemeinen bedeutet Datenmanipulation die Verarbeitung von Rohdaten mit Hilfe von Logik oder Berechnungen, um andere und verfeinerte Daten zu erhalten. Datenmodifikation hingegen bedeutet, dass Sie die vorhandenen Datenwerte oder die Daten selbst verändern.

Das mag verwirrend klingen, deshalb hier ein Beispiel: Nehmen wir an, wir haben einen Wert X=5. Mit Hilfe der Datenmanipulation können wir diesen Wert als X=2+3, oder X=1+4, X=6-1 usw. darstellen. Das wäre ein Beispiel für verschiedene Möglichkeiten, wie wir den gegebenen Wert mit Hilfe der Logik lesen können. Datenmodifikation bedeutet, dass der Wert selbst in X=7 geändert wird.

Wie können wir nun Datenmodifikation mit Datenmanipulation verwenden, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen? Nun, wenn die Datenmanipulation zur Verarbeitung mehrerer Datenquellen verwendet wird, kann die Datenmodifikation zum Beispiel zur Berechnung von Finanzzielen eingesetzt werden.

Schritte der Datenmanipulation

Im Allgemeinen gibt es fünf Schritte, wenn es um die Datenmanipulation geht.

1. Erstellen einer Datenbank, die aus verschiedenen Datenquellen besteht;
2. Bereinigen und bereinigen Sie Ihre Datenbank, indem Sie ihren Inhalt neu anordnen und umstrukturieren;
3. Importieren oder erstellen Sie eine Datenbank, die Sie lesen können;
4. Dann können Sie redundante Informationen kombinieren oder zusammenführen oder entfernen;
5. Dann führen Sie eine Datenanalyse durch, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die den Entscheidungsprozess leiten können.

Tipps zur Datenmanipulation

Nachdem wir uns nun damit beschäftigt haben, wie die Dinge in der Theorie funktionieren, wollen wir nun sehen, was man in der Praxis damit machen kann. Da Microsoft Excel eines der am häufigsten verwendeten Tools zur Datenmanipulation ist, können wir einige Tipps für dieses Tool durchgehen.

• Formeln und Funktionen – Eines der schönsten Dinge an Excel ist, dass Sie sich auf grundlegende mathematische Funktionen verlassen können, um Ihren Daten den gewünschten Wert hinzuzufügen.
• Autofill – Sobald Sie Ihre Werte kalibriert haben, führen Sie Gleichungen über mehrere Felder oder Zellen aus, ohne die Informationen von Grund auf neu eingeben zu müssen. Aus Gründen der Effizienz sollten die Benutzer diese Funktion während des gesamten Datenverarbeitungsprozesses nutzen.
• Filtern – Wann immer Sie bestimmte Daten finden müssen, die für Ihre Analyse relevant sind, können Sie die Filteroption verwenden, um die gewünschten Informationen zu isolieren.
• Entfernen von Duplikaten – Wenn Sie Daten filtern, werden Sie wahrscheinlich auch die gleichen Informationsgruppen bemerken, also löschen Sie diese redundanten Felder.
• Kombinieren von Spalten – schließlich können Sie Ihre Daten in Excel zusammenführen, trennen oder auf andere Weise organisieren, um ein klares Bild zu zeichnen und sicherzustellen, dass die wichtigsten Zellen sofort sichtbar sind.

Natürlich ist Excel nur eine Standardoption, die weit verbreitet ist, aber je nach Branche. Sie könnten sich für einen anderen Anbieter entscheiden, der speziell auf Ihren Arbeitsbereich zugeschnittene Lösungen anbietet. Sie können zum Beispiel Whatagraph verwenden, da es weitaus benutzerfreundlicher ist als Excel und Ihnen helfen kann, Datenanalyseberichte zu erstellen, die ästhetisch ansprechender und mit einem weißen Etikett versehen sind.

Dies ist eine großartige Möglichkeit, Daten in präzise Informationen umzuwandeln und dennoch genügend Transparenz zu bieten, falls jemand die Datenhistorie überprüfen muss, um die Authentizität der Informationen zu gewährleisten. Ordentlich organisierte Datenprojektionen sind heutzutage ein Muss, und eine Software zu finden, die mit Ihrem Geschäftsmodell kompatibel ist, ist eine gute Investition.

Hoffentlich sind Sie jetzt ein wenig vertrauter mit der Datenmanipulation oder zumindest mit einigen ihrer Prinzipien. Sie wissen, warum sie unerlässlich ist und warum sie zu den Fähigkeiten gehört, die man immer gut gebrauchen kann.

Aufgeschrieben vonGintaras Baltusevicius

Gintaras ist ein Marketing-Enthusiast, der sich immer für die neuesten Themen im Datenmarketing interessiert. Er ist immer auf der Suche nach neuen und unerforschten Aspekten, die er mit seinen Lesern teilen kann.