Oavsett vilken bransch du är verksam i förändrar data organisationernas sätt att fungera. Strukturerade data, eller den typ av information som endast är läsbar för maskiner, måste ha en enhetlig struktur för att fungera korrekt. För att kunna användas av människor måste data översättas och manipuleras så att de rensas och kartläggs så att de kan ge användbara insikter. Med en ökande mängd data som används och lagras blir behovet av datamanipulering ännu mer kritiskt.
Som sådan kommer vi att ta en titt på hur datamanipulering går till, samt några av de bästa tipsen om hur du och din programvara bättre kan organisera data för att utvinna användbara insikter.
Innehållsförteckning
1. Vad är datamanipulering
2. Syftet med datamanipulering
3. Steg för att manipulera data
4. Hur man kommer igång
5. Hur man förbättrar
6. Slutsats
Vad är datamanipulering?
Datamanipulering innebär att man justerar data för att göra dem organiserade och lättare att läsa.
Datahanteringsspråk, eller DML, är ett programmeringsspråk som justerar data genom att infoga, ta bort och ändra data i en databas, t.ex. för att rensa eller kartlägga data. SQL, eller Structured Query Language, är ett språk som kommunicerar med databaser. När man använder SQL- data ändringsanvisningar för datamanipulering kan fyra funktioner uppstå, nämligen:
– Select
– Update
– Insert
– Delete
Dessa kommandon talar om för databasen varifrån den ska välja data och vad den ska göra med den.
Så här fungerar det:
– SELECT: Med select-kommandot kan användaren hämta ett urval från databasen att arbeta med. Du talar om för datorn vad den ska SELECT och FROM varifrån.
– UPDATE: För att ändra data som redan finns använder du UPDATE-anvisningen. Du kan tala om för databasen att uppdatera vissa uppsättningar information och den nya information som ska matas in, antingen med enstaka poster eller flera poster åt gången.
– INSERT: Du kan flytta data från en plats till en annan genom att använda INSERT-anvisningen.
– DELETE: För att bli av med befintliga poster i en tabell använder du DELETE-anvisningen. Du talar om för systemet varifrån det ska radera och vilka filer det ska göra sig av med.
Då SQL inte tillåter dig att importera eller exportera data från externa källor kan vissa leverantörer lagra data och ge dig verktygen för att manipulera data för dina affärsbehov.
Syfte med datamanipulering
Datamanipulering är en viktig funktion för affärsverksamhet och optimering. För att kunna använda data på rätt sätt och omvandla dem till användbara insikter, t.ex. analysera finansiella data, kundbeteende och utföra trendanalyser, måste du kunna arbeta med data på det sätt som du behöver. Som sådan ger datamanipulering många fördelar för ett företag, bland annat:
– Konsistenta data: Att ha data i ett konsekvent format gör att de kan organiseras, läsas och förstås bättre. När du tar data från olika källor kanske du inte har en enhetlig bild, men med datamanipulering och kommandon kan du se till att dina data är konsekvent organiserade och lagrade.
– Projektdata: Att kunna använda historiska data för att projicera framtiden och ge mer djupgående analyser är av största vikt för företag, särskilt när det gäller ekonomi. Datamanipulering gör denna funktion möjlig.
– Skapa mer värde från data: Sammantaget innebär möjligheten att omvandla, redigera, ta bort och infoga data i en databas att du kan göra mer av dina data. Genom att ha information som förblir statisk blir den värdelös. Men när du vet hur du ska använda data till din fördel kan du få tydliga insikter för att fatta bättre affärsbeslut.
– Ta bort eller ignorera data som inte behövs: Ofta finns det data som är oanvändbara och som kan störa det som är viktigt. Onödiga eller felaktiga data bör rensas och tas bort. Med datamanipulering kan du snabbt rensa dina register så att du kan arbeta med den information som är viktig.
Steg för att manipulera data
För att komma igång med datamanipulering vill du förstå de allmänna stegen och arbetsordningen.
1. Till att börja med behöver du en databas, som skapas från dina datakällor.
2. Du måste sedan rensa dina data, med datamanipulation kan du rensa, ordna om och omstrukturera data.
3. Därefter ska du importera och bygga upp en databas som du ska arbeta från.
4. Du kan kombinera, slå samman och radera information
5. Analysera sedan data, för att få all denna information att leva upp till liv och få fram användbara insikter.
Hur kommer du igång? Excel-tips för grundläggande datamanipulering
Några viktiga tips och tricks gör att du kan få ut det mesta av dina data, även när de ligger i Microsoft Excel, till exempel. Några av dessa är bl.a:
1. Funktioner och formler: Du kan använda viktiga matematiska funktioner för att få dina siffror att betyda mer. Genom att bara skriva in viktiga matematiska funktioner i staplarna i Excel kan du lägga till, subtrahera, multiplicera och dividera data för att se omedelbara resultat.
2. Autofyllfunktion: På samma sätt kan du, om du vill köra en ekvation i flera celler, men inte vill skriva om den hela tiden, dra musen till cellens nedre högra hörn och dra den nedåt för att tillämpa samma formel på flera rader åt gången.
3. Filter och sortering: Med stora datamängder är det användbart att kunna filtrera och sortera information utifrån dina behov. Du kan använda den här funktionen för att spara tid vid analys av data.
4. Ta bort dubbletter: Dubbla uppgifter kan påverka din analys. Därför kan du ta bort dubbletter genom att använda funktionen ”ta bort dubbletter” i ett kalkylblad när du har valt ut de data du vill arbeta med.
5. Slå ihop, separera, skapa och kombinera kolumner: För att ytterligare organisera data kan du ansluta, slå ihop eller separera kolumner och datablad.
Hur kan du förbättra dig? Avancerade tips för datamanipulering
Det bästa och mest effektiva sättet att hantera datamanipulering är med hjälp av programvaror som erbjuder avancerade och automatiska funktioner för datamanipulering. Dataautomatiseringsverktyg som Solvexia erbjuder fördelar som att automatiskt rensa, kartlägga, validera, beräkna och lagra data med ett liveflöde så att du kan säga adjö till manuell datainmatning och repetitiva uppgifter med lågt värde. Med automatisering kan dessutom rapporter genereras och skickas till specifika personer utan mänsklig inblandning. Dessa rapporter hjälper till att utföra analyser, förutsäga trender och skapa prognosmodeller på ett effektivt sätt. Med ett robust system lagras dessutom alla data på ett säkert sätt och möjliggör revisionsspår för styrning och tillgängliga data för samarbete.
Databearbetning inom finansbranschen kan spara massor av tid. Istället för att behöva kopiera-klistra in data från fakturor eller utgiftsrapporter kan mjukvarusystem hantera datamigrering och minska nivån av mänskliga fel, som ett primärt exempel.
Bottom line
Data finns i många former och behövs för att företagsledare ska kunna fatta beslut. Från marknadsföring till försäljning, redovisning till kundtjänst, data utnyttjas bäst när de kan manipuleras för alla relevanta ändamål. En korrekt dataanalys bygger på förmågan att utföra datamanipulation, vilket innebär att omorganisera, sortera, redigera och flytta runt data.