In einem Unternehmen hängt alles von Daten ab, von der strategischen Entscheidungsfindung bis hin zum täglichen Betrieb. In ihrer Rohform sind Daten jedoch nicht wertvoll, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen und unterschiedliche Quellen handelt.

Hier kommt die Datenmanipulation ins Spiel. Sie hilft dabei, die Daten in das erforderliche Format zu übersetzen, sodass sie leicht bereinigt und zugeordnet werden können, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Blog wird das Konzept der Datenmanipulation im Detail erläutert und die Notwendigkeit von Datenmanipulationstools für Unternehmen näher untersucht. Wir geben auch einige Tipps und Schritte zur Optimierung des Datenmanipulationsprozesses.

Was ist Datenmanipulation? 

Datenmanipulation ist der Prozess des Änderns oder Modifizierens von Daten, um sie lesbarer und übersichtlicher zu machen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und bestimmte Anforderungen zu erfüllen. Dabei werden in der Regel Datenpunkte erstellt, angeordnet und gelöscht, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Die Datenmanipulation ist ein entscheidender Schritt bei Aktivitäten wie Datenaufbereitung, Data Mining und Datenanalyse.

Eine effektive Datennutzung erfordert die Implementierung relevanter Datenmanipulationsmethoden, die in diesem Blog ebenfalls ausführlich behandelt werden.

Beispiele für Datenmanipulation

Hier einige Beispiele für Datenmanipulation:

• Kundenanalyse: Marketingteams nutzen Datenmanipulation, um Kunden nach Kaufhistorie, Verhaltensmustern und demografischen Informationen zu segmentieren. Diese Segmentierung ermöglicht es Marketingmitarbeitern, ihre Botschaften anzupassen, personalisierte Kundenerlebnisse zu kuratieren und die Kundenbindung zu steigern.
• Finanzberichterstattung: Finanz- und Buchhaltungsabteilungen manipulieren Finanzdaten, um Berichte, Gewinn- und Verlustrechnungen und Bilanzen zu erstellen. Unternehmen können die Leistung bewerten und die Rentabilität beurteilen, indem sie Schlüsselkennzahlen berechnen und Transaktionsdaten aggregieren.
• Gesundheitsanalytik: Datenmanipulationstechniken im Gesundheitswesen ermöglichen es Anbietern, medizinische Forschung, klinische Studien und Patienteninformationen zu analysieren. Durch die Aggregation von Patientendaten, die Bestimmung von Risikofaktoren und die Vorhersage von Ergebnissen können Gesundheitseinrichtungen die Patientenversorgung verbessern und die Behandlungsbereitstellung optimieren.
• Verkaufsanalyse: Unternehmen im Einzelhandels- und E-Commerce-Bereich manipulieren Verkaufsdaten, um Trendanalysen zu ermöglichen. Durch die Datenmanipulation können Anbieter auch ihre meistverkauften Produkte identifizieren und die Nachfrage vorhersagen.
• Website-Management: Websitebesitzer und -administratoren können Webserverprotokolle verwenden, um die am häufigsten aufgerufenen Webseiten, Verkehrsquellen und mehr zu finden. Dies hilft ihnen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und ihre Optimierungsbemühungen bei Bedarf neu auszurichten.

Was ist Datenmanipulierungssprache?

Data Manipulation Language (DML) ist eine Computerprogrammiersprache, die zum Einfügen, Abrufen und Aktualisieren von Daten in Datenbanken verwendet wird. Mithilfe von Data Manipulation Language können Daten auch besser organisiert oder lesbarer gemacht werden. DML bietet Vorgänge, die solche Änderungen durch Benutzeranforderungen ermöglichen, sodass die Daten für weitere Analysen leicht bereinigt und zugeordnet werden können.

Die DML-Implementierung kann je nach Datenbankverwaltungssystem unterschiedlich sein, einige Befehle sind jedoch standardisiert. Diese Befehle sind:

Select

Dieser Befehl weist die Datenbank an, welche Daten sie zur weiteren Bearbeitung auswählen soll und wo sie sich befinden. 

Ejemplo: `SELECT * FROM Customers WHERE RegistrationDate > '2024-03-20' ; ` 

Insert 

Mit „Einfügen“ können Benutzer der Datenbank neue Daten hinzufügen, indem sie die Spalten angeben, in die neue Werte eingefügt werden, und die Werte, die eingefügt werden.

Beispiel: `INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Category) VALUES (1, 'XYZ Data Tool', 'Software') ; ` 

Aktualisierung

Dadurch können Benutzer die vorhandenen Daten einer Datenbank aktualisieren. Es teilt der Datenbank mit, welche Daten aktualisiert werden müssen, wohin die neuen Daten gehen und ob die neuen Datensätze einzeln oder gemeinsam aktualisiert werden sollen. 

Ejemplo: `UPDATE Products SET Price = Price * 1.1 WHERE Category = 'Möbel' ; ` 

Löschen

„Löschen“ führt die Datenentfernung durch, indem der Datenbank beschrieben wird, welche Daten gelöscht werden sollen und wo sie gespeichert werden sollen.

Ejemplo: „DELETE FROM Students WHERE Grade = '12th' ; `

Diese vier Befehle sind auch die primären DML-Befehle in Strukturierte Abfragesprache (SQL), eine häufig verwendete Datenbearbeitungssprache. In SQL werden diese Befehle mit einer bestimmten Syntax und optionalen Klauseln gepaart, um das Aktualisieren und Abrufen von Daten in einem zu unterstützen relationale Datenbank.

Warum ist Datenmanipulation wichtig?

Datenmanipulation ist aufgrund verschiedener Faktoren von erheblicher Bedeutung, darunter:

1. Datenqualitätssicherung

Rohdaten sind anfällig für Fehler, fehlende Werte und Inkonsistenzen – aber die Datenmanipulation hilft, sie zu bereinigen, zu validieren, zu transformieren und zu standardisieren. Ohne Datenmanipulation wäre es für Unternehmen schwierig, die Zuverlässigkeit, Vollständigkeit und Genauigkeit ihrer Daten sicherzustellen.

2. Einblickgenerierung

Durch Datenmanipulation können Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und Muster und Trends in ihren Daten erkennen. Methoden wie Datenaggregation, -zusammenfassung und -visualisierung führen Unternehmen zu umsetzbaren Informationen, die ihre Entscheidungsfindung leiten.

3. Datenintegration

Unternehmen arbeiten heute mit heterogenen Datenquellen, die große Datenmengen in unterschiedlichen Formaten erzeugen. Die Datenmanipulation ist für die Integration dieser unterschiedlichen Datensätze von entscheidender Bedeutung. Durch die Harmonisierung von Datenstrukturen und Standardisierung von Formaten bietet es eine einheitliche Sicht auf Datenbestände – was eine reibungslose Datenintegration ermöglicht und Interoperabilität gewährleistet.

4. Formatkonsistenz

Daten, die einheitlich und geordnet organisiert sind, helfen Geschäftsanwendern, bessere Entscheidungen zu treffen.

5. Historischer Überblick

Der schnelle Zugriff auf Daten aus früheren Projekten kann einer Organisation dabei helfen, Entscheidungen hinsichtlich Terminplanung, Teamproduktivität, Budgetzuweisung usw. zu treffen.

6. Verbesserte Effizienz

Ein Unternehmen kann externe Variablen isolieren und sogar reduzieren, indem es über besser organisierte Daten verfügt, die zu seiner Gesamteffizienz beitragen.

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Der Datenmanipulationsprozess

Der schrittweise Prozess zur Datenmanipulation ist wie folgt:

1. Datenerfassung und -erfassung

Datenmanipulation beginnt mit Rohdaten aus Quellen wie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Dateien oder Datenbanken. Rohdaten werden in strukturierten, unstrukturierten oder halbstrukturierten Formaten gespeichert.

2. Datenvorverarbeitung

Anarbeitung ist notwendig, um Inkonsistenzen, Fehler und Abweichungen von den Rohdaten zu beseitigen. Prozesse wie Deduplizierung, Normalisierung, Imputation und Ausreißererkennung verbessern die Datenqualität und bereiten sie für die Analyse vor.

3. Datentransformation und -anreicherung

Der nächste Schritt beinhaltet Transformieren und Anreicherung der Daten. Um dies zu erreichen, werden Daten aggregiert, zusammengefasst und gefiltert. Teams erstellen neue abgeleitete Variablen, berechnen neue Metriken und verknüpfen Datensätze zur Datenanreicherung.

Diese drei Schritte bilden den Kern des Datenmanipulationsprozesses. Sobald diese Schritte abgeschlossen sind, ergreifen Analysten die folgenden Maßnahmen:

• Sie interpretieren und kommunizieren ihre Ergebnisse an die Stakeholder. Ressourcen wie interaktive Dashboards, Präsentationen und Berichte werden verwendet, um komplexe Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln. Dabei verbinden Analysten die technischen Aspekte der Datenmanipulation mit der praktischen Anwendung von Erkenntnissen.
• Sie überprüfen und verfeinern ihre Analysen auf der Grundlage neuer Daten und des Feedbacks der Stakeholder. Der iterative Charakter der Datenmanipulation hilft Analysten, sich kontinuierlich zu verbessern, Anpassungsfähigkeit zu üben, ihre Datenmodelle nach Bedarf zu verfeinern und im Laufe der Zeit von neuen Erkenntnissen zu profitieren. Letztendlich führt dies zu einer effektiveren datengesteuerten Entscheidungsfindung.

Verschiedene Datenmanipulationstechniken und -methoden

Die Datenmanipulation umfasst weitreichende Techniken und Methoden, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.

Filtern und Untermengen

Ein Benutzer wählt eine Datenteilmenge aus, die bestimmten Bedingungen oder Kriterien bei der Filterung und Teilmenge entspricht. Diese Techniken helfen dabei, unerwünschte oder irrelevante Datenpunkte herauszufiltern und so einen relevanteren Datensatz zu erstellen, der dabei hilft, genauere Erkenntnisse zu gewinnen.

Sortieren und Ordnen

Beim Sortieren werden Daten in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet – etwa chronologisch, alphabetisch oder numerisch – und so besser organisiert und einfacher ausgewertet. Das Sortieren vereinfacht auch die weitere Visualisierung und Analyse, da sich sortierte Daten einfacher darstellen oder zusammenfassen lassen.

Aggregation und Gruppierung

Anhäufung kombiniert Datenpunkte über verschiedene Funktionen zu zusammenfassenden Statistiken wie Durchschnittswerten, Zählungen oder Summen. Beim Gruppieren werden gemeinsame Attribute oder Kriterien verwendet, um Daten in Teilmengen zu sortieren. Diese Techniken bieten unterschiedliche Granularitätsebenen für Zusammenfassungen, Analysen und Vergleiche.

Zusammenfügen und verschmelzen

Beim Zusammenfügen und Zusammenführen werden Daten aus zahlreichen Datensätzen oder Quellen zu einem einzigen Datensatz zusammengefasst. Diese Techniken integrieren Daten aus verschiedenen Quellen, was zu reichhaltigeren und genaueren Datensätzen führt und eine tiefgreifende Analyse ermöglicht, die verschiedene Datendimensionen berücksichtigt.

Pivot-Tabellen und Kreuztabellen

Tabellenkalkulationssoftware wie Excel verwendet häufig Pivot-Tabellen und Kreuztabellen, um Daten zusammenzufassen und in tabellarischer Form zu analysieren. Diese Tools ermöglichen die dynamische Datenbearbeitung und Neuanordnung, um bei der Identifizierung von Trends, Beziehungen und Mustern zu helfen.

Datentransformationsfunktionen

Datentransformationsfunktionen können Datums-/Uhrzeitkonvertierungen, Zeichenfolgenmanipulationen und mathematische Berechnungen umfassen. Mit solchen Funktionen können Benutzer neue Metriken oder Variablen aus vorhandenen Daten ableiten, indem sie Daten von einer Struktur oder einem anderen Format in ein anderes umwandeln. Das Umwandeln von Daten in konsistente Formate, das Erstellen neuer Features oder Variablen und das Konvertieren von Datentypen erhöht die Zuverlässigkeit und Qualität der Daten.

Fensterfunktionen und Analysefunktionen

Fensterfunktionen und Analysefunktionen gehören zu den fortgeschritteneren SQL-Techniken. Sie ermöglichen Analysen und Berechnungen über Datenteilmengen. Benutzer können diese Funktionen verwenden, um Daten einzuordnen, gleitende Durchschnitte zu berechnen und komplexere Analyseverfahren durchzuführen.

Text- und Stimmungsanalyse

Text- und Stimmungsanalysetechniken manipulieren Textdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den gängigen Arten von Textdaten gehören Umfrageantworten, Fragebögen, Social-Media-Aktivitäten, Kundenrezensionen und Chat-Transkripte. Diese Techniken nutzen Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Text zu analysieren, Stimmungen zu identifizieren und die erforderlichen Informationen zu extrahieren.

Datenmanipulationstools: Wie helfen sie? 

Datenbearbeitungstools können Daten ändern, um das Lesen oder Organisieren zu erleichtern. Mit diesen Tools können Benutzer Muster in Daten erkennen, die sonst möglicherweise nicht offensichtlich wären. Beispielsweise kann ein Datenbearbeitungstool ein Datenprotokoll alphabetisch anordnen, sodass einzelne Einträge leichter zu finden sind.

Datenbearbeitungstools können Daten ändern, um das Lesen oder Organisieren zu erleichtern. Mit diesen Tools können Benutzer Muster in Daten erkennen, die sonst möglicherweise nicht offensichtlich wären. Beispielsweise kann ein Datenbearbeitungstool ein Datenprotokoll alphabetisch anordnen, sodass einzelne Einträge leichter zu finden sind.

Arten von Datenmanipulationstools

Verschiedene Arten von Tools bieten unterschiedliche Ebenen der Datenmanipulationsfunktionalität. Schauen wir uns die beliebtesten an:

• Tabellenkalkulationsprogramm: Tools wie Microsoft Excel bieten grundlegende Datenbearbeitungsfunktionen wie Sortieren, Filtern und einfache Berechnungen.
• Statistiksoftware: Programme wie R, SAS und SPSS bieten erweiterte Statistikfunktionen und Analysetools zur Datenbearbeitung.
• Programmiersprachen: Python, R und Julia bieten zusammen mit Bibliotheken wie Pandas leistungsstarke Datenmanipulationsfunktionen zum Filtern, Zusammenführen und Transformieren von Datensätzen.
• Datenbankverwaltungssysteme (DBMS): Systeme wie MySQL und PostgreSQL ermöglichen Datenmanipulationsaufgaben wie das Auswählen, Aktualisieren und Verknüpfen von Daten mit SQL.
• Datenintegrationstools: Plattformen wie Astera Ermöglichen Sie Datenmanipulationsaufgaben wie das Bereinigen und Transformieren von Daten aus mehreren Quellen.
• Tools für Business Intelligence (BI): Mithilfe von Tools wie Tableau und Power BI können Benutzer Daten bearbeiten und visualisieren, um über interaktive Dashboards Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.
• Tools zur Datenaufbereitung: Data-Wrangling-Tools automatisieren Datenaufbereitungsaufgaben wie das Bereinigen und Anreichern von Daten aus mehreren Quellen.
• Textverarbeitungstools: NLTK und Apache Lucene bieten Funktionen zum Bearbeiten und Analysieren von Textdaten, einschließlich Tokenisierung und Stimmungsanalyse.

Neben diesen Tools ermöglichen Programmiersprachen wie R, Python, SQL und Java die Datenmanipulation mit integrierten Funktionen, Paketen und Bibliotheken. Das Codieren ist jedoch letztendlich ein manueller Prozess. Ungeachtet der Flexibilität und Kontrolle dieser Sprachen ist die manuelle Datenmanipulation zeitaufwändig und arbeitsintensiv.

Datenmanipulationstools bieten eine schnellere und bequemere Alternative, insbesondere für Manipulationsaufgaben mit großen Datensätzen. Diese Tools werden häufig bei der Integration verwendet, um Daten mit dem Zielsystem kompatibel zu machen.

Datenmanipulation Praxisbeispiele

Die Datenmanipulation wird effektiver und vorteilhafter, wenn bestimmte Best Practices implementiert werden. Hier sind fünf der wichtigsten:

1. Die Daten verstehen 

Bevor Sie die Daten manipulieren, ist es wichtig, deren Format, Inhalt und Struktur zu verstehen. Dieses Wissen kann dabei helfen, den Manipulationsprozess zu steuern und gleichzeitig Fehler zu minimieren.

2. Datenbereinigung 

Reinigungsdaten Vor der Manipulation werden Fehler, Inkonsistenzen, fehlende Werte und Duplikate entfernt. Dieser Schritt stellt sicher, dass bei der nachfolgenden Analyse und Verarbeitung zuverlässige und genaue Daten verwendet werden.

3. Datenstandardisierung 

Die Standardisierung von Datenformaten und -konventionen fördert die Kompatibilität und Konsistenz zwischen verschiedenen Systemen und Quellen. Der Standardisierungsprozess kann die Bewertung von Namenskonventionen, Datumsformaten, Maßeinheiten und anderen Attributen umfassen.

4. Verhindern von Mutationen in den Originaldaten 

Anstatt den Originaldatensatz zu ändern, ist es besser, Kopien zum Speichern der manipulierten Daten zu erstellen, da diese erhalten bleiben Datenintegrität und ermöglicht einfaches Debuggen und Verifizieren.

5. Dokumentation des Prozesses 

Eine umfassende Dokumentation für jede Phase des Datenmanipulationsprozesses sollte die Begründung für getroffene Entscheidungen und die verwendeten Transformationen enthalten. Die Pflege einer solchen Dokumentation erhöht die Reproduzierbarkeit und macht den Manipulationsablauf für andere leichter verständlich.

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Schlussfolgerung

Eine effektive Datenmanipulation ermöglicht es Datenexperten, Rohdaten vollständig zu nutzen, ihre Qualität zu verbessern und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Datenteams können sich darauf verlassen, dass die Daten, mit denen sie arbeiten, korrekt und relevant sind.

Astera, eine Plattform der Unternehmensklasse, vereinfacht die Datenmanipulation, indem sie integrierte Transformationen sowie Quell- und Zielkonnektoren anbietet. Astera ermöglicht die einfache Manipulation von Daten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Die Automatisierungs- und Workflow-Orchestrierungsfunktionen der Plattform unterstützen eine „Einstellen und vergessen“-Planung. Darüber hinaus machen Funktionen wie KI-gestütztes semantisches Mapping, robuste Transformationen und über 100 Konnektoren Astera eine großartige Wahl für alle Anwendungsfälle der Datenmanipulation.

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