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Comprender las herramientas de manipulación de datos y su importancia

Marzo 21st, 2024

Los datos están transformando la forma en que operan las empresas hoy en día. Desde la toma de decisiones comerciales hasta las operaciones diarias, todo depende de los datos. Y nada de esto es posible sin transformar los datos sin procesar en información útil, especialmente cuando se trata de una gran cantidad de datos y fuentes dispares. Aquí es donde entran en juego las herramientas de manipulación de datos. Traduce los datos al formato requerido para que se puedan limpiar y mapear fácilmente para extraer información.

Este blog ilustrará el concepto de manipulación de datos en detalle y explorará más a fondo la necesidad de herramientas de manipulación de datos para las empresas. También compartiremos algunos consejos y pasos para ayudarlo a simplificar el proceso de manipulación de datos.

herramientas de manipulación de datos

Fuente de la imagen: lrdatascience

¿Qué es la manipulación de datos?

Manipulación de datos implica alterar los datos para organizarlos y hacerlos más accesibles para su análisis o presentación.

Lenguaje de manipulación de datos (DML) es un lenguaje de programación utilizado para insertar, eliminar y modificar datos en bases de datos, con el objetivo de limpiar o mapear los datos. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un DML destacado para interactuar con bases de datos.

Cuando se emplea SQL para la manipulación de datos, comúnmente se utilizan cuatro funciones clave:

  • Seleccione: Recupera datos de una base de datos.
  • Actualizar: Modifica datos existentes en una base de datos.
  • Insertar: Agrega nuevos datos a una base de datos.
  • Borrar: Elimina datos de una base de datos.
herramientas de manipulación de datos

Fuente: Multitud G2

¿Por qué utilizar la manipulación de datos?

Las empresas usan datos para predecir tendencias, comprender el comportamiento de los clientes, aumentar la productividad, reducir costos, etc. mediante la manipulación de datos. Otros beneficios adicionales incluyen:

  1. Consistencia de formato: Los datos organizados de manera unificada y ordenada ayudan a los usuarios comerciales a tomar mejores decisiones.
  2. Panorama historico: Acceder rápidamente a los datos de proyectos anteriores puede ayudar a una organización a tomar decisiones con respecto a la proyección de la fecha límite, la productividad del equipo, la asignación de presupuesto, etc.
  3. Eficiencia mejorada: Al tener datos más organizados, una empresa puede aislar e incluso reducir las variables externas para contribuir a la eficiencia general de la empresa.

Lenguaje de manipulación de datos

Es posible hacer que los datos estén más organizados o legibles a través del lenguaje de manipulación de datos o DML. Es un lenguaje de programación de computadoras que se utiliza para insertar, omitir y actualizar datos en una base de datos. Hace que los datos sean fáciles de limpiar y mapear para su posterior análisis. Un lenguaje de manipulación de datos de uso común es lenguaje de consulta estructurado (SQL), que se utiliza para actualizar y recuperar datos en un base de datos relacional utilizando instrucciones Insertar, Seleccionar y Actualizar.

¿Qué son las herramientas de manipulación de datos?

Las herramientas de manipulación de datos le permiten modificar datos para facilitar su lectura u organización. Estas herramientas ayudan a identificar patrones en sus datos que de otro modo no serían obvios. Por ejemplo, puede organizar un registro de datos en orden alfabético utilizando una herramienta de manipulación de datos para que las entradas discretas sean más fáciles de encontrar.

La gente a menudo confunde manipulación de datos con ETL y otras técnicas de transformación. Sin embargo, la manipulación de datos implica ordenar, reorganizar y mover datos sin cambiarlos esencialmente. Incluye operaciones para adaptar los datos en la forma necesaria para mostrar información o alimentar y entrenar un modelo analítico.

El propósito clave de la manipulación de datos es alterar la relación (ya sea lógica o física) que un elemento de datos tiene con otro, no los datos en sí. Las operaciones comunes utilizadas para la manipulación de datos incluyen filtrado de filas y columnas, agregación, combinación y concatenación, manipulación de cadenas, clasificación, regresión y fórmulas matemáticas.

ETL, por otro lado, tiene un propósito diferente. Implica extraer datos del sistema de origen y hacer que sea compatible con el sistema de destino antes de escribir en él.

¿Por qué necesita herramientas de manipulación de datos?

La manipulación de datos es una tarea crítica en la optimización de procesos. Transforma los datos en una forma utilizable que se puede utilizar más para generar información, como el análisis de datos financieros, el comportamiento de los clientes y la realización de análisis de tendencias.

Las herramientas de manipulación de datos se utilizan ampliamente durante la integración para hacer que los datos sean compatibles con el sistema de destino. Por ejemplo, los usuarios asociados con la contabilidad a menudo manipulan datos sin procesar adquiridos de proveedores y marketing para comprender los precios de los productos, las tendencias de ventas o los posibles requisitos fiscales. Del mismo modo, los expertos del mercado de valores pueden aprovechar los conjuntos de datos para pronosticar las tendencias del mercado, lo que les permite administrar sus carteras de inversión en consecuencia.

Estos son solo algunos casos de uso de manipulación de datos. Algunas de las otras formas en que la manipulación puede ser beneficiosa para las organizaciones incluyen:

  • Consistencia de los datos

Un formato de datos coherente facilita la organización, la lectura y el análisis de datos. Cuando los datos provienen de fuentes dispares, el usuario debe transformar y manipularlo para crear un formato unificado. Después de estandarizar el formato, es más fácil escribir datos en el sistema empresarial o utilizarlos para generar informes.

  • Proyección de datos

Como empresa, no puede negar la importancia de los datos cuando se trata de inteligencia empresarial (BI). Realizar un análisis exhaustivo de los datos es vital para las empresas, especialmente cuando se trata de inversiones. Todas las empresas utilizan datos del pasado para planificar el futuro. Las herramientas de manipulación de datos facilitan la creación de proyecciones, especialmente en el sector financiero, donde depende de los resultados de sus inversiones pasadas para consideraciones futuras.

  • Generación de valor

La manipulación de datos le permite actualizar, modificar, eliminar e ingresar datos en una base de datos. Esto significa que puede aprovechar los datos para obtener información detallada y tomar mejores decisiones comerciales.

  • Eliminación de datos redundantes

A menudo, los datos que provienen de los sistemas de origen incluyen información redundante, errónea o no deseada. Hacer que estos datos sean útiles requiere ejecutarlos a través de controles de calidad y aplicar filtros de limpieza para extraer la información esencial para su empresa. Al utilizar la manipulación de datos, puede limpiar rápidamente sus datos para que pueda filtrar los registros que importan.

  • Interpretación de datos

Cuando se trata de datos complejos que involucran múltiples formatos y condiciones comerciales, es casi imposible entenderlos sin manipulación. Debe tener la capacidad de visualizar datos y modificarlos para convertirlos en información valiosa y comprensible. Una herramienta de manipulación de datos podría resolver este problema convirtiendo los datos al formato deseado e integrándolos con diferentes herramientas para mejorar la experiencia visual. Esto facilita que los usuarios comprendan y consuman datos.

Consejos y pasos para manipular datos

La forma más eficiente de manipular datos es a través de herramientas que ofrecen funciones de manipulación de datos automatizadas integradas, como limpieza de datos, mapeo, agregación o almacenamiento. Estas herramientas le ahorran la molestia de ingresar datos manualmente y realizar tareas repetitivas de bajo valor. Además, el características de automatización con el apoyo de estas herramientas facilitan la generación y entrega de informes sin intervención humana.

La manipulación efectiva de datos consta de cinco pasos clave:

  • El primer paso es la extracción de datos de las fuentes de datos.
  • A continuación, limpie los datos obtenidos de los sistemas de origen antes de reorganizarlos y reestructurarlos.
  • Importe y construya una base de datos que sirva como área de ensayo
  • Combine o filtre la información según los requisitos de su negocio
  • Por último, aproveche los datos manipulados para obtener información valiosa

Herramientas de manipulación de datos de nivel empresarial como Astera Centerprise, simplifique la manipulación de datos al ofrecer transformaciones integradas y conectores de origen y destino. Puede manipular fácilmente los datos sin escribir una sola línea de código. Además, puede programar trabajos utilizando las capacidades de orquestación de flujo de trabajo y automatización de la solución.

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