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Grundlegendes zu Datenmanipulationswerkzeugen und ihrer Bedeutung
Daten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen heute arbeiten. Von Geschäftsentscheidungen bis hin zum Tagesgeschäft ist alles von Daten abhängig. Und nichts davon ist möglich, ohne Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen und unterschiedliche Quellen handelt. Hier kommen Datenmanipulationstools ins Spiel. Es übersetzt Daten in das erforderliche Format, sodass sie leicht bereinigt und zugeordnet werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Dieser Blog wird das Datenmanipulationskonzept im Detail veranschaulichen und die Notwendigkeit von Datenmanipulationstools für Unternehmen weiter untersuchen. Wir teilen auch einige Tipps und Schritte, die Ihnen helfen, den Datenbearbeitungsprozess zu vereinfachen.
Bildquelle: lrdatascience
Was ist Datenmanipulation?
Datenmanipulation beinhaltet Ändern von Daten, um sie zu organisieren und für die Analyse oder Präsentation besser zugänglich zu machen.
Datenmanipulationssprache (DML) ist eine Programmiersprache, die zum Einfügen, Löschen und Ändern von Daten in Datenbanken verwendet wird, mit dem Ziel, die Daten zu bereinigen oder zuzuordnen. SQL (Structured Query Language) ist eine bekannte DML für die Interaktion mit Datenbanken.
Beim Einsatz von SQL zur Datenbearbeitung werden üblicherweise vier Schlüsselfunktionen verwendet:
- Wähle bitte: Ruft Daten aus einer Datenbank ab.
- Update: Ändert vorhandene Daten in einer Datenbank.
- Einfügen: Fügt neue Daten zu einer Datenbank hinzu.
- Löschen: Entfernt Daten aus einer Datenbank.
Quelle: G2 Crowd
Warum Datenmanipulation verwenden?
Unternehmen verwenden Daten, um Trends vorherzusagen, das Kundenverhalten zu verstehen, die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken usw. durch Manipulation von Daten. Weitere Zusatzleistungen sind:
- Formatkonsistenz: Daten, die einheitlich und geordnet organisiert sind, helfen Geschäftsanwendern, bessere Entscheidungen zu treffen.
- Historischer Überblick: Der schnelle Zugriff auf Daten früherer Projekte kann einer Organisation helfen, Entscheidungen in Bezug auf Terminplanung, Teamproduktivität, Budgetzuweisung usw. zu treffen.
- Verbesserte Effizienz: Durch besser organisierte Daten kann ein Unternehmen externe Variablen isolieren und sogar reduzieren, um zur Gesamteffizienz des Unternehmens beizutragen.
Datenmanipulierungssprache
Es ist möglich, Daten durch Datenmanipulationssprache oder DML organisierter oder lesbarer zu machen. Es ist eine Computerprogrammiersprache, die zum Einfügen, Auslassen und Aktualisieren von Daten in einer Datenbank verwendet wird. Es macht die Daten einfach zu bereinigen und für die weitere Analyse zuzuordnen. Eine häufig verwendete Datenmanipulationssprache ist Strukturierte Abfragesprache (SQL), das zum Aktualisieren und Abrufen von Daten in a verwendet wird relationale Datenbank mit Insert-, Select- und Update-Anweisungen.
Was sind Datenmanipulationswerkzeuge?
Mit Datenbearbeitungstools können Sie Daten ändern, um das Lesen oder Organisieren zu erleichtern. Diese Tools helfen dabei, Muster in Ihren Daten zu erkennen, die andernfalls nicht offensichtlich wären. So können Sie beispielsweise mit einem Datenbearbeitungstool ein Datenprotokoll in alphabetischer Reihenfolge anordnen, damit einzelne Einträge leichter zu finden sind.
Die Leute verwirren oft Datenmanipulation mit ETL und andere Transformationstechniken. Die Datenmanipulation beinhaltet jedoch das Sortieren, Neuanordnen und Verschieben von Daten, ohne sie im Wesentlichen zu ändern. Es umfasst Vorgänge zum Anpassen von Daten in der Form, die zum Anzeigen von Informationen oder zum Einspeisen und Trainieren eines Analysemodells erforderlich ist.
Der Hauptzweck der Datenmanipulation besteht darin, die Beziehung (entweder logisch oder physisch) zu ändern, die ein Datenelement mit einem anderen hat, nicht die Daten selbst. Zu den gängigen Vorgängen für die Datenbearbeitung gehören Zeilen- und Spaltenfilterung, Aggregation, Verknüpfung und Verkettung, Zeichenfolgenbearbeitung, Klassifizierung, Regression und mathematische Formeln.
ETL dient dagegen einem anderen Zweck. Dabei werden Daten aus dem Quellsystem extrahiert und mit dem Zielsystem kompatibel gemacht, bevor in das System geschrieben wird.
Warum benötigen Sie Tools zur Datenmanipulation?
Datenmanipulation ist eine kritische Aufgabe bei der Prozessoptimierung. Es wandelt Daten in eine nutzbare Form um, die weiter verwendet werden kann, um Erkenntnisse zu generieren, wie z. B. die Analyse von Finanzdaten, des Kundenverhaltens und die Durchführung von Trendanalysen.
Datenmanipulationswerkzeuge werden während der Integration häufig verwendet, um Daten mit dem Zielsystem kompatibel zu machen. Zum Beispiel manipulieren Benutzer, die mit der Buchhaltung zu tun haben, oft Rohdaten, die von Anbietern und Marketing erhalten wurden, um Produktpreise, Verkaufstrends oder voraussichtliche Steueranforderungen zu verstehen. In ähnlicher Weise können Börsenexperten Datensätze nutzen, um Markttrends vorherzusagen, sodass sie ihre Anlageportfolios entsprechend verwalten können.
Dies sind nur einige Anwendungsfälle der Datenmanipulation. Einige der anderen Möglichkeiten, wie Manipulationen für Organisationen von Vorteil sein können, sind:
- Datenkonsistenz
Ein konsistentes Datenformat erleichtert das Organisieren, Lesen und Analysieren von Daten. Wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen, muss der Benutzer transformieren und manipulieren Sie es, um ein einheitliches Format zu erstellen. Nach der Standardisierung des Formats ist es einfacher, Daten in das Unternehmenssystem zu schreiben oder für das Reporting zu verwenden.
- Datenprojektion
Als Unternehmen können Sie die Bedeutung von Daten für Business Intelligence (BI) nicht leugnen. Gerade bei Investitionen ist eine umfassende Datenanalyse für Unternehmen unerlässlich. Jedes Unternehmen nutzt vergangene Daten, um für die Zukunft zu planen. Datenmanipulationstools erleichtern die Erstellung von Prognosen, insbesondere im Finanzsektor, wo Sie für zukünftige Überlegungen auf die Ergebnisse Ihrer vergangenen Investitionen angewiesen sind.
- Wertschöpfung
Mit der Datenmanipulation können Sie Daten aktualisieren, ändern, löschen und in eine Datenbank eingeben. Dies bedeutet, dass Sie Daten nutzen können, um detaillierte Einblicke zu erhalten und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
- Redundante Datenentfernung
Daten aus Quellsystemen enthalten häufig redundante, fehlerhafte oder unerwünschte Informationen. Um diese Daten nutzbar zu machen, müssen sie Qualitätskontrollen durchlaufen und Bereinigungsfilter anwenden, um die für Ihr Unternehmen wesentlichen Informationen zu extrahieren. Durch die Verwendung von Datenmanipulation können Sie Ihre Daten schnell bereinigen, sodass Sie die wichtigen Datensätze herausfiltern können.
- Dateninterpretation
Beim Umgang mit komplexen Daten, die mehrere Formate und Geschäftsbedingungen beinhalten, ist es so gut wie unmöglich, sie ohne Manipulation zu verstehen. Sie müssen in der Lage sein, Daten zu visualisieren und in wertvolle und verständliche Informationen umzuwandeln. Ein Datenbearbeitungstool könnte dieses Problem lösen, indem es Daten in das gewünschte Format konvertiert und in verschiedene Tools integriert, um das visuelle Erlebnis zu verbessern. Dies erleichtert es Benutzern, Daten zu verstehen und zu konsumieren.
Tipps und Schritte zum Bearbeiten von Daten
Die effizienteste Methode zur Datenbearbeitung sind Tools, die integrierte, automatisierte Datenbearbeitungsfunktionen bieten, z Datenreinigung, Zuordnen, Aggregieren oder Speichern. Diese Tools ersparen Ihnen die Mühe, Daten manuell einzugeben und sich wiederholende Aufgaben mit geringem Wert auszuführen. Darüber hinaus ist die Automatisierungsfunktionen unterstützt durch diese Tools erleichtern die Erstellung und Bereitstellung von Berichten ohne menschliches Eingreifen.
Effektive Datenmanipulation besteht aus fünf Hauptschritten:
- Der erste Schritt ist die Datenextraktion aus Datenquellen
- Bereinigen Sie als Nächstes die von den Quellsystemen erhaltenen Daten, bevor Sie sie neu anordnen und umstrukturieren
- Importieren und erstellen Sie eine Datenbank, die als Bereitstellungsbereich dient
- Kombinieren oder filtern Sie Informationen basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen
- Nutzen Sie schließlich die manipulierten Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen
Datenmanipulationstools der Enterprise-Klasse wie z Astera Centerprise, vereinfachen die Datenmanipulation, indem sie integrierte Transformationen sowie Quell- und Zielkonnektoren anbieten. Sie können Daten einfach manipulieren, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Darüber hinaus können Sie Aufträge mithilfe der Automatisierungs- und Workflow-Orchestrierungsfunktionen der Lösung planen.
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