Uanset hvilken branche du er i, ændrer data den måde, organisationer fungerer på. Strukturerede data, eller den type information, der kun kan læses af maskiner, skal have en ensartet struktur for at fungere korrekt. For at kunne bruges af mennesker skal dataene oversættes og manipuleres, så de bliver renset og kortlagt, så de kan give nyttige indsigter. Med en stigende mængde data, der anvendes og lagres, bliver nødvendigheden af datamanipulation endnu mere kritisk.
Som sådan vil vi tage et kig på ins og outs af datamanipulation, samt nogle af de bedste tips til, hvordan du og din software bedre kan organisere data for at udtrække nyttige indsigter.
Indholdsfortegnelse
1. Hvad er datamanipulation
2. Formålet med datamanipulation
3. Trin for at manipulere data
4. Sådan kommer du i gang
5. Sådan forbedrer du dig
6. Bottom Line
Hvad er datamanipulation?
Datamanipulation henviser til processen med at justere data for at gøre dem organiserede og lettere at læse.
Data manipulationssprog, eller DML, er et programmeringssprog, der justerer data ved at indsætte, slette og ændre data i en database, f.eks. for at rense eller kortlægge dataene. SQL, eller Structured Query Language, er et sprog, der kommunikerer med databaser. Når man bruger SQL- dataændringsanvisninger til datamanipulation, kan der forekomme fire funktioner, nemlig:
– Select
– Update
– Insert
– Delete
Disse kommandoer fortæller databasen, hvor data skal vælges fra, og hvad der skal ske med dem.
Sådan fungerer det:
– SELECT: Select-anvisningen giver brugerne mulighed for at trække et udvalg fra databasen til at arbejde med. Du fortæller computeren, hvad den skal SELECT og FROM hvorfra.
– UPDATE: Hvis du vil ændre data, der allerede findes, bruger du UPDATE-erklæringen. Du kan fortælle databasen, at den skal opdatere visse sæt af oplysninger og de nye oplysninger, der skal indtastes, enten med enkelte poster eller flere poster ad gangen.
– INSERT: Du kan flytte data fra et sted til et andet ved at bruge INSERT-erklæringen.
– DELETE: Hvis du vil slippe af med eksisterende poster i en tabel, bruger du DELETE-anvisningen. Du fortæller systemet, hvorfra det skal slette, og hvilke filer det skal slippe af med.
Da SQL ikke giver dig mulighed for at importere eller eksportere data fra eksterne kilder, kan nogle udbydere gemme data og give dig værktøjer til at manipulere data til dine forretningsmæssige behov.
Formål med datamanipulation
Datamanipulation er en afgørende funktion for forretningsdrift og optimering. For at kunne bruge data korrekt og omdanne dem til nyttige indsigter som f.eks. analyse af finansielle data, kundeadfærd og udførelse af trendanalyser skal du være i stand til at arbejde med dataene på den måde, du har brug for dem. Som sådan giver datamanipulation mange fordele for en virksomhed, bl.a:
– Konsistente data: At have data i et konsistent format gør det muligt at organisere, læse og forstå dem bedre. Når du tager data fra forskellige kilder, har du måske ikke et ensartet overblik, men med datamanipulation og kommandoer kan du sikre, at dine data er organiseret og gemt på en ensartet måde.
– Projektdata: At kunne bruge historiske data til at projicere fremtiden og give mere dybdegående analyser er altafgørende for virksomheder, især når det drejer sig om økonomi. Datamanipulation gør denne funktion mulig.
– Skab mere værdi ud fra data: Generelt betyder det at kunne omdanne, redigere, slette og indsætte data i en database, at du kan gøre mere ud af dine data. Ved at have oplysninger, der forbliver statiske, bliver de ubrugelige. Men når du ved, hvordan du kan bruge data til din fordel, kan du få klare indsigter, så du kan træffe bedre forretningsbeslutninger.
– Fjern eller ignorer unødvendige data: Ofte er der data, der er ubrugelige og kan forstyrre det, der betyder noget. Unødvendige eller unøjagtige data bør renses og slettes. Med datamanipulation kan du hurtigt rydde op i dine registreringer, så du kan arbejde med de oplysninger, der er vigtige.
Strin til datamanipulation
For at komme i gang med datamanipulation skal du forstå de generelle trin og rækkefølgen af operationer.
1. For at begynde skal du bruge en database, som oprettes ud fra dine datakilder.
2. Derefter skal du rense dine data, med datamanipulation kan du rense, omarrangere og omstrukturere data.
3. Dernæst skal du importere og opbygge en database, som du vil arbejde ud fra.
4. Du kan kombinere, flette og slette oplysninger
5. Derefter analyserer du dataene for at få alle disse oplysninger til at komme til live og få nyttige indsigter.
Hvordan kommer du i gang? Excel-tips til grundlæggende datamanipulation
En række mange vigtige tips og tricks gør det muligt for dig at få mest muligt ud af dine data, selv når de f.eks. ligger i Microsoft Excel. Nogle af disse omfatter bl.a:
1. Funktioner og formler: Du kan bruge vigtige matematiske funktioner til at få dine tal til at betyde mere. Ved blot at skrive væsentlige matematiske funktioner ind i linjen i Excel kan du tilføje, trække fra, gange og dividere data for at se øjeblikkelige resultater.
2. Autofill-funktion: På samme måde kan du, hvis du vil køre en ligning på tværs af flere celler, men ikke ønsker at blive ved med at skrive den igen, trække musen til det nederste højre hjørne af cellen og trække den nedad for at anvende den samme formel på flere rækker ad gangen.
3. Filter og sortering: Med store datasæt er det nyttigt at kunne filtrere og sortere oplysninger ud fra dine behov. Du kan bruge denne funktion til at spare tid ved analyse af data.
4. Fjern dubletter: Dobbelte data kan påvirke din analyse. Som sådan kan du fjerne dubletter ved at udnytte funktionen “fjern dubletter” på et regneark, når du har valgt de data, du vil arbejde med.
5. Sammenlægning, adskillelse, oprettelse og kombination af kolonner: For at organisere data yderligere kan du forbinde, sammenlægge eller adskille kolonner og datablade.
Hvordan kan du forbedre dig? Avancerede tips til datamanipulation
Den bedste og mest effektive måde at håndtere datamanipulation på er ved hjælp af softwareprogrammer, der tilbyder avancerede og automatiske datamanipulationsfunktioner. Dataautomatiseringsværktøjer som Solvexia tilbyder fordele som automatisk at rense, kortlægge, validere, beregne og gemme data med et live-feed, så du kan sige farvel til manuel dataindtastning og gentagne opgaver med lav værdi. Med automatisering kan rapporter desuden genereres og sendes til bestemte personer uden menneskelig indblanding. Disse rapporter hjælper med at udføre analyser, forudsige tendenser og skabe prognosemodeller på effektiv vis. Med et robust system er alle data desuden sikkert opbevaret og giver mulighed for revisionsspor til styring og tilgængelige data til samarbejde.
Datamanipulation inden for finansbranchen kan spare et væld af tid. I stedet for at skulle copy-paste data fra fakturaer eller udgiftsrapporter, kan softwaresystemer håndtere datamigration og reducere niveauet af menneskelige fejl, som et primært eksempel.
Bottom line
Data findes i mange former og er nødvendige for virksomhedsledere for at kunne træffe beslutninger. Fra markedsføring til salg, fra regnskab til kundeservice, data udnyttes bedst, når de kan manipuleres til ethvert relevant formål. Korrekt dataanalyse er afhængig af evnen til at udføre datamanipulation, hvilket indebærer at omarrangere, sortere, redigere og flytte data rundt.