¿Qué es la manipulación de datos? Técnicas, consejos y ejemplos

En una empresa, todo depende de los datos, desde la toma de decisiones estratégicas hasta las operaciones diarias. Sin embargo, en su forma original, los datos no son valiosos, especialmente cuando se trata de una gran cantidad de datos y de fuentes dispares.

Aquí es donde entra en juego la manipulación de datos, que ayuda a traducir los datos al formato requerido para que se puedan limpiar y mapear fácilmente para extraer información.

En este blog se explicará en detalle el concepto de manipulación de datos y se analizará en profundidad la necesidad de contar con herramientas de manipulación de datos para las empresas. También compartiremos algunos consejos y pasos para optimizar el proceso de manipulación de datos.

¿Qué es la manipulación de datos? 

La manipulación de datos es el proceso de cambiar o alterar datos para hacerlos más legibles y organizados, generar nuevos conocimientos y cumplir con requisitos específicos. Por lo general, implica la creación, ordenación y eliminación de puntos de datos para facilitar la toma de decisiones informadas.

La manipulación de datos es un paso crucial en actividades como preparación de datos, la minería de datos y análisis de los datos.

La utilización eficaz de los datos requiere la implementación de métodos de manipulación de datos pertinentes, que este blog también cubre en detalle.

Ejemplos de manipulación de datos

A continuación se muestran algunos ejemplos de manipulación de datos:

• Análisis de clientes: Los equipos de marketing utilizan la manipulación de datos para segmentar a los clientes por historial de compras, patrones de comportamiento e información demográfica. Esta segmentación permite al personal de marketing adaptar sus mensajes, seleccionar experiencias personalizadas para los clientes y aumentar la retención de clientes.
• Informes financieros: Los departamentos de finanzas y contabilidad manipulan datos financieros para crear informes, estados de resultados y balances. Las organizaciones pueden evaluar el desempeño y evaluar la rentabilidad calculando métricas clave y agregando datos transaccionales.
• Análisis sanitario: Las técnicas de manipulación de datos en el sector sanitario permiten a los proveedores analizar investigaciones médicas, ensayos clínicos e información de los pacientes. Agregar datos de pacientes, determinar factores de riesgo y predecir resultados permite a los centros de atención médica mejorar la atención al paciente y optimizar la prestación de tratamiento.
• Análisis de ventas: Las empresas de los sectores minorista y de comercio electrónico manipulan los datos de ventas para permitir el análisis de tendencias. La manipulación de datos también permite a los proveedores identificar sus productos más vendidos y predecir la demanda.
• Gestión del sitio web: Los propietarios y administradores de sitios web pueden utilizar los registros del servidor web para localizar las páginas web más vistas, las fuentes de tráfico y más. Esto les ayuda a identificar áreas de mejora y reorientar sus esfuerzos de optimización según sea necesario.

¿Qué es Lenguaje de manipulación de datos?

El lenguaje de manipulación de datos (DML) es un lenguaje de programación informática que se utiliza para insertar, recuperar y actualizar datos en su base de datos. También puede hacer que los datos estén más organizados o sean más legibles a través del lenguaje de manipulación de datos. DML ofrece operaciones que permiten dichas modificaciones a través de solicitudes de los usuarios, lo que hace que los datos sean fáciles de limpiar y mapear para un análisis posterior.

La implementación de DML puede variar entre los sistemas de gestión de bases de datos, pero algunos comandos están estandarizados. Estos comandos son:

Seleccione

Este comando indica a la base de datos qué datos debe seleccionar para su posterior manipulación y dónde están ubicados. 

Ejemplo: `SELECCIONAR * DE Clientes DONDE Fecha de registro> '2024-03-20'; ` 

recuadro 

'Insertar' permite a los usuarios agregar nuevos datos dentro de la base de datos proporcionando las columnas en las que se insertarán nuevos valores y los valores que se insertarán.

Ejemplo: `INSERTAR EN Productos (ID de producto, Nombre de producto, Categoría) VALORES (1, 'Herramienta de datos XYZ', 'Software'); ` 

Actualizar

Esto permite a los usuarios actualizar los datos existentes de una base de datos. Le dice a la base de datos qué datos necesitan actualizaciones, dónde irán los nuevos datos y si se deben actualizar los nuevos registros de datos de forma individual o colectiva. 

Ejemplo: `ACTUALIZAR Productos SET Precio = Precio * 1.1 WHERE Categoría = 'Muebles'; ` 

Eliminar

'Eliminar' realiza la eliminación de datos describiendo a la base de datos qué datos eliminar y dónde ubicarlos.

Ejemplo: `ELIMINAR DE Estudiantes DONDE Grado = '12th'; `

Estos cuatro comandos son también los comandos DML principales en lenguaje de consulta estructurado (SQL), un lenguaje de manipulación de datos de uso común. En SQL, estos comandos se combinan con una sintaxis específica y cláusulas opcionales para ayudar a actualizar y recuperar datos en un base de datos relacional.

¿Por qué es importante la manipulación de datos?

La manipulación de datos tiene una importancia sustancial debido a varios factores, incluidos los siguientes:

1. Aseguramiento de la calidad de los datos

Los datos sin procesar son propensos a errores, valores faltantes e inconsistencias, pero la manipulación de datos ayuda a limpiarlos, validarlos, transformarlos y estandarizarlos. Sin manipulación de datos, a las organizaciones les resultaría difícil garantizar la confiabilidad, integridad y precisión de sus datos.

2. Generación de información

La manipulación de datos permite a las empresas obtener información significativa y reconocer patrones y tendencias en sus datos. Métodos como la agregación, el resumen y la visualización de datos llevan a las empresas a información procesable que guía su toma de decisiones.

3. Integración de Datos

Hoy en día, las empresas trabajan con fuentes de datos heterogéneas que producen grandes volúmenes de datos en formatos dispares. La manipulación de datos es vital para integrar estos distintos conjuntos de datos. Proporciona una vista unificada de los activos de datos al armonizar las estructuras de datos y estandarizar los formatos, lo que permite una integración fluida de los datos y garantiza la interoperabilidad.

4. Consistencia del formato

Los datos organizados de manera unificada y ordenada ayudan a los usuarios comerciales a tomar mejores decisiones.

5. Panorama historico

Acceder rápidamente a datos de proyectos anteriores puede ayudar a una organización a tomar decisiones con respecto a la proyección de plazos, la productividad del equipo, la asignación de presupuesto, etc.

6. Eficiencia mejorada

Una empresa puede aislar e incluso reducir las variables externas si tiene datos más organizados para contribuir a su eficiencia general.

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El proceso de manipulación de datos

El proceso paso a paso para la manipulación de datos es el siguiente:

1. Recopilación y adquisición de datos

La manipulación de datos comienza con datos sin procesar de fuentes como Interfaces de programación de aplicaciones (API), archivos o bases de datos. Los datos sin procesar se almacenan en formatos estructurados, no estructurados o semiestructurados.

2. Preprocesamiento de datos

preprocesamiento Es necesario eliminar inconsistencias, errores y discrepancias de los datos sin procesar. Procesos como la deduplicación, la normalización, la imputación y la detección de valores atípicos mejoran la calidad de los datos y los preparan para el análisis.

3. Transformación y enriquecimiento de datos

El siguiente paso implica transformadora y enriquecer los datos. Los datos se agregan, resumen y filtran para lograr esto. Los equipos crean nuevas variables derivadas, calculan nuevas métricas y unen conjuntos de datos para enriquecerlos.

Estos tres pasos forman el núcleo del proceso de manipulación de datos. Una vez que se completan estos pasos, los analistas toman las siguientes acciones:

• Interpretan y comunican sus hallazgos a las partes interesadas. Se utilizan recursos como paneles interactivos, presentaciones e informes para dividir conocimientos complejos en recomendaciones prácticas. Al hacerlo, los analistas conectan los aspectos técnicos de la manipulación de datos con la aplicación práctica de conocimientos.
• Revisan y perfeccionan sus análisis basándose en nuevos datos y comentarios de las partes interesadas. La naturaleza iterativa de la manipulación de datos ayuda a los analistas a mejorar de manera consistente, practicar la adaptabilidad, perfeccionar sus modelos de datos según sea necesario y beneficiarse de nuevos conocimientos a lo largo del tiempo. En última instancia, esto conduce a una toma de decisiones basada en datos más eficaz.

Diferentes técnicas y métodos de manipulación de datos

La manipulación de datos implica una amplia gama de técnicas y métodos para transformar datos sin procesar en información valiosa.

Filtrado y subconjunto

Un usuario selecciona un subconjunto de datos que coincide con ciertas condiciones o criterios en el filtrado y subconjunto. Estas técnicas ayudan a filtrar puntos de datos no deseados o irrelevantes, creando un conjunto de datos más relevante que ayuda a generar conocimientos más precisos.

Clasificar y ordenar

La clasificación organiza los datos en un orden específico (como cronológico, alfabético o numérico), lo que los hace más organizados y más fáciles de evaluar. La clasificación también simplifica una mayor visualización y análisis, ya que los datos ordenados son más sencillos de trazar o resumir.

Agregación y agrupación

Agregación combina puntos de datos en estadísticas resumidas como promedios, recuentos o totales a través de varias funciones. La agrupación utiliza atributos o criterios compartidos para ordenar los datos en subconjuntos. Estas técnicas ofrecen distintos niveles de granularidad para resúmenes, análisis y comparaciones.

Unirse y fusionarse

Durante la unión y fusión, los datos de numerosos conjuntos de datos o fuentes se combinan en un solo conjunto de datos. Estas técnicas integran datos de diferentes fuentes, lo que da como resultado conjuntos de datos más enriquecidos y precisos y permite un análisis en profundidad que considera varias dimensiones de datos.

Tablas dinámicas y tabulaciones cruzadas

El software de hoja de cálculo como Excel utiliza con frecuencia tablas dinámicas y tabulaciones cruzadas para resumir datos y analizarlos en formato tabular. Estas herramientas permiten la manipulación y reorganización dinámica de datos para ayudar a identificar tendencias, relaciones y patrones.

Funciones de transformación de datos

Las funciones de transformación de datos pueden incluir conversiones de fecha/hora, manipulaciones de cadenas y cálculos matemáticos. Estas funciones permiten a los usuarios derivar nuevas métricas o variables a partir de datos existentes transformando datos de una estructura o formato a otro. Transformar datos en formatos consistentes, crear nuevas características o variables y convertir tipos de datos mejoran la confiabilidad y calidad de los datos.

Funciones de ventana y funciones analíticas

Las funciones de ventana y las funciones analíticas se encuentran entre las técnicas SQL más avanzadas. Permiten análisis y cálculos sobre subconjuntos de datos. Los usuarios pueden utilizar estas funciones para clasificar datos, calcular promedios móviles y realizar procedimientos analíticos más complejos.

Análisis de texto y sentimiento

Las técnicas de análisis de texto y sentimientos manipulan datos textuales para extraer información. Los tipos comunes de datos textuales incluyen respuestas a encuestas, cuestionarios, actividad en las redes sociales, reseñas de clientes y transcripciones de chat. Estas técnicas aprovechan los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar texto, identificar opiniones y extraer la información requerida.

Herramientas de manipulación de datos: ¿cómo ayudan? 

Las herramientas de manipulación de datos pueden modificar los datos para que sean más fáciles de leer u organizar. Estas herramientas permiten a los usuarios identificar patrones en los datos que de otro modo no serían obvios. Por ejemplo, una herramienta de manipulación de datos puede organizar un registro de datos alfabéticamente para que las entradas discretas sean más fáciles de encontrar.

Las herramientas de manipulación de datos pueden modificar los datos para que sean más fáciles de leer u organizar. Estas herramientas permiten a los usuarios identificar patrones en los datos que de otro modo no serían obvios. Por ejemplo, una herramienta de manipulación de datos puede organizar un registro de datos alfabéticamente para que las entradas discretas sean más fáciles de encontrar.

Tipos de herramientas de manipulación de datos

Diferentes tipos de herramientas ofrecen distintos niveles de funcionalidad de manipulación de datos, veamos los más populares:

• Hoja de cálculo: Herramientas como Microsoft Excel ofrecen capacidades básicas de manipulación de datos, como clasificación, filtrado y cálculos simples.
• Software estadístico: Programas como R, SAS y SPSS proporcionan funciones estadísticas avanzadas y herramientas de análisis para manipular datos.
• Lenguajes de programación: Python, R y Julia, junto con bibliotecas como pandas, ofrecen potentes capacidades de manipulación de datos para filtrar, fusionar y transformar conjuntos de datos.
• Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS): Sistemas como MySQL y PostgreSQL permiten tareas de manipulación de datos como seleccionar, actualizar y unir datos mediante SQL.
• Herramientas de integración de datos: Plataformas como Astera Permitir tareas de manipulación de datos como la limpieza y transformación de datos de múltiples fuentes.
• Herramientas de Inteligencia Empresarial (BI): Herramientas como Tableau y Power BI permiten a los usuarios manipular y visualizar datos para obtener información y tomar decisiones a través de paneles interactivos.
• Herramientas de manipulación de datos: Las herramientas de gestión de datos automatizan las tareas de preparación de datos, como la limpieza y el enriquecimiento de datos de múltiples fuentes.
• Herramientas de procesamiento de texto: NLTK y Apache Lucene proporcionan funcionalidades para manipular y analizar datos de texto, incluida la tokenización y el análisis de sentimientos.

Además de estas herramientas, los lenguajes de programación como R, Python, SQL y Java permiten la manipulación de datos con funciones, paquetes y bibliotecas integradas. Sin embargo, la codificación es, en última instancia, un proceso manual. Independientemente de la flexibilidad y el control de estos lenguajes, la manipulación manual de datos requiere mucho tiempo y trabajo.

Las herramientas de manipulación de datos ofrecen una alternativa más rápida y conveniente, especialmente para tareas de manipulación que involucran grandes conjuntos de datos. Estas herramientas se utilizan ampliamente durante la integración para hacer que los datos sean compatibles con el sistema de destino.

Manipulación de datos BUENAS PRÁCTICAS

La manipulación de datos se vuelve más efectiva y beneficiosa cuando se implementan ciertas mejores prácticas. Aquí están cinco de los más importantes:

1. Comprender los datos 

Antes de manipular los datos, es esencial comprender su formato, contenido y estructura. Este conocimiento puede ayudar a dirigir el proceso de manipulación y minimizar los errores.

2. Limpieza de datos 

Limpieza de datos antes de la manipulación se eliminan errores, inconsistencias, valores faltantes y duplicados. Este paso garantiza que el análisis y el procesamiento posteriores utilicen datos fiables y precisos.

3. Estandarización de datos 

La estandarización de convenciones y formatos de datos promueve la compatibilidad y la coherencia entre diversos sistemas y fuentes. El proceso de estandarización puede incluir la evaluación de convenciones de nomenclatura, formatos de fecha, unidades de medida y otros atributos.

4. Prevención de mutaciones en los datos originales 

En lugar de modificar el conjunto de datos original, es mejor crear copias para almacenar los datos manipulados, ya que esto mantiene integridad de los datos y permite una fácil depuración y verificación.

5. Documentar el proceso 

La documentación completa para cada etapa del proceso de manipulación de datos debe incluir el razonamiento detrás de las decisiones tomadas y las transformaciones utilizadas. Mantener dicha documentación aumenta la reproducibilidad y hace que el flujo de trabajo de manipulación sea más fácil de entender para los demás.

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Conclusión

La manipulación eficaz de datos permite a los profesionales de datos aprovechar plenamente los datos sin procesar, mejorar su calidad y utilizarlos para obtener información valiosa. Los equipos de datos pueden estar tranquilos sabiendo que los datos con los que trabajan son precisos y relevantes.

Astera, una plataforma de nivel empresarial, simplifica la manipulación de datos al ofrecer transformaciones integradas y conectores de origen y destino. Astera permite manipular datos fácilmente sin escribir una sola línea de código.

Las capacidades de automatización y orquestación de flujos de trabajo de la plataforma permiten programar tareas que se configuran y se olvidan. Además, funciones como mapeo semántico impulsado por IA, transformaciones robustas y más de 100 conectores hacen que Astera Una excelente opción para cualquier caso de uso de manipulación de datos.

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