Comprendre les outils de manipulation de données et leur importance

Les données transforment la façon dont les entreprises fonctionnent aujourd'hui. De la prise de décision commerciale aux opérations quotidiennes, tout dépend des données. Et rien de tout cela n'est possible sans transformer les données brutes en informations utiles, en particulier lorsqu'il s'agit d'une grande quantité de données et de sources disparates. C'est là que les outils de manipulation de données entrent en jeu. Il traduit les données dans le format requis afin qu'elles puissent être facilement nettoyées et cartographiées pour extraire des informations.

Ce blog illustrera en détail le concept de manipulation de données et explorera plus avant la nécessité d'outils de manipulation de données pour les entreprises. Nous partagerons également quelques conseils et étapes pour vous aider à simplifier le processus de manipulation des données.

Source de l'image: lrdatascience

Qu'est-ce que la manipulation des données?

Manipulation de données implique modifier les données pour les rendre organisées et plus accessibles pour l'analyse ou la présentation.

Langage de manipulation de données (DML) est un langage de programmation utilisé pour insérer, supprimer et modifier des données dans des bases de données, dans le but de nettoyer ou de cartographier les données. SQL (Structured Query Language) est un DML important pour interagir avec les bases de données.

Lors de l'utilisation de SQL pour la manipulation de données, quatre fonctions clés sont couramment utilisées :

• Sélectionner: Récupère les données d'une base de données.
• Mettre à jour: Modifie les données existantes dans une base de données.
• Insérer: Ajoute de nouvelles données dans une base de données.
• Effacer: Supprime les données d'une base de données.

Source : Foule G2

Pourquoi utiliser la manipulation de données ?

Les entreprises utilisent les données pour prédire les tendances, comprendre le comportement des clients, augmenter la productivité, réduire les coûts, etc. grâce à la manipulation des données. D'autres avantages supplémentaires incluent :

1. Cohérence du format : Les données organisées de manière unifiée et ordonnée aident les utilisateurs professionnels à prendre de meilleures décisions.
2. Aperçu historique: L'accès rapide aux données des projets précédents peut aider une organisation à prendre des décisions concernant la projection des délais, la productivité de l'équipe, l'allocation du budget, etc.
3. Amélioration de l'efficacité: En disposant de données plus organisées, une entreprise peut isoler et même réduire les variables externes pour contribuer à l'efficacité globale de l'entreprise.

Langage de manipulation des données

Il est possible de rendre les données plus organisées ou lisibles grâce au langage de manipulation de données ou DML. C'est un langage de programmation informatique utilisé pour insérer, omettre et mettre à jour des données dans une base de données. Il facilite le nettoyage et la cartographie des données pour une analyse plus approfondie. Un langage de manipulation de données couramment utilisé est Langage de requête structuré (SQL), qui est utilisé pour mettre à jour et récupérer des données dans un base de données relationnelle à l'aide des instructions Insert, Select et Update.

Manipuler des données à l'aide de transformations intégrées

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Que sont les outils de manipulation de données?

Les outils de manipulation de données vous permettent de modifier les données pour les rendre plus faciles à lire ou à organiser. Ces outils aident à identifier des modèles dans vos données qui pourraient autrement ne pas être évidents. Par exemple, vous pouvez organiser un journal de données par ordre alphabétique à l'aide d'un outil de manipulation de données afin que les entrées discrètes soient plus faciles à trouver.

Les gens confondent souvent manipulation de données avec ETL et d'autres techniques de transformation. Cependant, la manipulation des données implique le tri, la réorganisation et le déplacement des données sans les modifier essentiellement. Il comprend des opérations pour adapter les données sous la forme nécessaire pour afficher des informations ou alimenter et former un modèle d'analyse.

L'objectif principal de la manipulation des données est de modifier la relation (logique ou physique) qu'un élément de données entretient avec un autre, et non les données elles-mêmes. Les opérations courantes utilisées pour la manipulation des données incluent le filtrage des lignes et des colonnes, l'agrégation, la jointure et la concaténation, la manipulation des chaînes, la classification, la régression et les formules mathématiques.

ETL, d'autre part, sert un objectif différent. Il s'agit d'extraire des données du système source et de les rendre compatibles avec le système de destination avant de les écrire.

Pourquoi avez-vous besoin d'outils de manipulation de données?

La manipulation des données est une tâche critique dans l'optimisation des processus. Il transforme les données en une forme utilisable qui peut être utilisée ultérieurement pour générer des informations, telles que l'analyse de données financières, le comportement des clients et la réalisation d'une analyse des tendances.

Les outils de manipulation de données sont largement utilisés lors de l'intégration pour rendre les données compatibles avec le système cible. Par exemple, les utilisateurs associés à la comptabilité manipulent souvent les données brutes acquises auprès des fournisseurs et du marketing pour comprendre les prix des produits, les tendances des ventes ou les exigences fiscales potentielles. De même, les experts des marchés boursiers peuvent exploiter des ensembles de données pour prévoir les tendances du marché, ce qui leur permet de gérer leurs portefeuilles d'investissement en conséquence.

Ce ne sont que quelques cas d'utilisation de la manipulation de données. Certaines des autres façons dont la manipulation peut être bénéfique pour les organisations comprennent:

• La cohérence des données

Un format de données cohérent facilite l'organisation, la lecture et l'analyse des données. Lorsque les données proviennent de sources disparates, l'utilisateur doit transform et le manipuler pour créer un format unifié. Une fois le format standardisé, il est plus facile d'écrire des données dans le système d'entreprise ou de les utiliser pour la création de rapports.

• Projection de données

En tant qu'entreprise, vous ne pouvez pas nier l'importance des données en matière de Business Intelligence (BI). Réaliser une analyse exhaustive des données est vital pour les entreprises, notamment lorsqu'il s'agit d'investissements. Chaque entreprise utilise les données passées pour planifier l'avenir. Les outils de manipulation de données facilitent la création de projections, en particulier dans le secteur financier, où vous dépendez des résultats de vos investissements passés pour des considérations futures.

• Génération de valeur

La manipulation des données vous permet de mettre à jour, modifier, supprimer et saisir des données dans une base de données. Cela signifie que vous pouvez tirer parti des données pour obtenir des informations approfondies et prendre de meilleures décisions commerciales.

• Suppression des données redondantes

Souvent, les données provenant des systèmes sources incluent des informations redondantes, erronées ou indésirables. Pour rendre ces données utiles, il faut les soumettre à des contrôles de qualité et appliquer des filtres de nettoyage pour extraire les informations essentielles pour votre entreprise. En utilisant la manipulation de données, vous pouvez nettoyer rapidement vos données afin de pouvoir filtrer les enregistrements importants.

• L'interprétation des données

Lorsqu'il s'agit de données complexes impliquant plusieurs formats et conditions commerciales, il est pratiquement impossible de les comprendre sans manipulation. Vous devez avoir la capacité de visualiser les données et de les transformer en informations précieuses et compréhensibles. Un outil de manipulation de données peut résoudre ce problème en convertissant les données au format souhaité et en les intégrant à différents outils pour améliorer l'expérience visuelle. Cela permet aux utilisateurs de comprendre et de consommer plus facilement les données.

Conseils et étapes pour manipuler les données

La façon la plus efficace de manipuler les données est d'utiliser des outils qui offrent des fonctions intégrées et automatisées de manipulation des données, telles que nettoyage des données, mappage, agrégation ou stockage. Ces outils vous évitent de saisir des données manuellement et d'effectuer des tâches répétitives de faible valeur. De plus, le fonctionnalités d'automatisation pris en charge par ces outils facilitent la génération et la livraison de rapports sans aucune intervention humaine.

Une manipulation efficace des données comprend cinq étapes clés :

• La première étape est l'extraction de données à partir de sources de données
• Ensuite, nettoyez les données obtenues à partir du ou des systèmes sources avant de les réorganiser et de les restructurer
• Importer et construire une base de données qui sert de zone de transit
• Combinez ou filtrez les informations en fonction des besoins de votre entreprise
• Enfin, exploitez les données manipulées pour recueillir des informations précieuses

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