Las empresas pueden ganar mucho con la manipulación de datos, tanto si trabaja en un campo específico como si no. Puede que tengas que dedicar algo de tiempo y esfuerzo a determinar qué es lo más eficaz para tu empresa, pero la recompensa merecerá la pena.
En este artículo, definimos lo que es la manipulación de datos, explicamos por qué es importante, discutimos las razones por las que las empresas utilizan este proceso, proporcionamos estrategias para utilizarlo eficazmente y ofrecemos consejos.
¿Qué es la manipulación de datos?
Un Lenguaje de Manipulación de Datos (DML) se utiliza para organizar o reordenar los datos para que sean más fáciles de leer y comprender. Este proceso suele llevarse a cabo mediante programas de bases de datos que utilizan un DML. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) puede utilizarse para ajustar los datos en la base de datos de forma que no se pierdan. Estos son algunos ejemplos de comandos SQL utilizados en la manipulación de datos:
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Seleccione: Este comando le permite seleccionar los datos que desea manipular de la base de datos. Específicamente, le dice a la base de datos qué datos seleccionar y dónde encontrar los datos.
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Actualización: Este comando permite actualizar los datos existentes en la base de datos. En concreto, puede comunicarse con la base de datos para indicarle qué datos deben actualizarse, dónde deben introducirse los nuevos datos y si debe añadir los registros de datos de uno en uno o juntos.
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Inserción: Este comando permite reubicar los datos dentro de la base de datos. En concreto, indica a la base de datos dónde se encuentran actualmente los datos y dónde hay que moverlos.
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Borrar: Este comando permite eliminar datos de la base de datos. En concreto, indica a la base de datos qué datos debe eliminar y dónde puede encontrarlos.
Dependiendo del enfoque que utilicen para manipular los datos, pueden o no utilizar comandos de comunicación SQL.
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¿Por qué es importante la manipulación de datos?
La manipulación de datos es importante para garantizar que las empresas puedan acceder a la información que necesitan para tomar decisiones empresariales. Este proceso les facilita la adaptación de los datos a sus necesidades o enfoques específicos. La forma de manipular los datos puede cambiar con el tiempo junto con los cambios del negocio. Esta flexibilidad que ofrece la manipulación de datos es importante para que las empresas sigan creciendo y aprendiendo de sus análisis. Otra razón por la que la manipulación de datos es importante es porque puede ayudar a las empresas a aumentar su eficiencia, ya que pueden identificar y eliminar fácilmente las redundancias.
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Razones por las que las empresas utilizan la manipulación de datos
Las empresas pueden manipular los datos para transformarlos en información útil que puedan utilizar para las presentaciones a las partes interesadas, las decisiones financieras o de proyectos y las mediciones de tendencias o éxitos. A continuación se exponen cuatro razones por las que las empresas pueden optar por implementarlo:
Datos coherentes y organizados
Las empresas pueden manipular sus datos porque esto puede proporcionarles bases de datos bien organizadas. La categorización puede permitir a las empresas agrupar datos con datos similares, lo que puede facilitar la búsqueda de información. Por ejemplo, una empresa puede optar por manipular sus datos en una organización alfabética. Entonces, si necesitan acceder a datos específicos, saben exactamente dónde encontrar lo que necesitan. Dependiendo de las preferencias, las empresas pueden categorizar los datos de diferentes maneras.
Acceso a los datos de los proyectos de información
Otra razón por la que las empresas pueden manipular sus datos es porque puede proporcionarles un acceso profundo a los datos y a la información sobre sus proyectos. Esto puede permitirles archivar los datos de los proyectos y acceder a ellos más tarde si quieren utilizarlos como referencia mientras trabajan en un nuevo proyecto o establecen objetivos empresariales. Las empresas también pueden hacer referencia a sus datos anteriores cuando examinan las finanzas y si los beneficios están aumentando.
Datos más valiosos
Las empresas que deciden manipular sus datos pueden hacer más con ellos y personalizarlos para satisfacer sus necesidades empresariales específicas. Esto se debe a que pueden adaptar los datos para que funcionen dentro de las bases de datos y proporcionen información específica. Por ejemplo, si una empresa estuviera interesada en saber más sobre el tráfico de su sitio web y quisiera saber específicamente cuántos visitantes visitaron más de dos páginas, podría manipular los datos de tráfico de su sitio web para obtener esos resultados. Luego, pueden utilizar estos datos para ayudar a tomar decisiones informadas sobre el sitio web.
Menos datos innecesarios
Las empresas que deciden manipular sus datos también podrían evitar los datos innecesarios. A veces, los datos recibidos pueden no proporcionar información útil o ser inexactos. Sin embargo, con la manipulación de los datos, las empresas pueden eliminar las percepciones de datos no útiles y limpiar los datos inexactos para proporcionar resultados precisos.
Estrategias para utilizar eficazmente la manipulación de datos
Las estrategias para utilizar eficazmente la manipulación de datos pueden incorporar el uso de múltiples pasos. A continuación se indican algunos pasos estratégicos comunes que se pueden utilizar al manipular datos:
1. Crear una base de datos con información de diferentes fuentes
Un paso estratégico inicial común es crear una base de datos con información y datos de diferentes fuentes. Puede tratarse de una base de datos creada por ti o de un software automatizado que decidas utilizar. Si decide crear una base de datos usted mismo, puede utilizar herramientas como Microsoft Excel o Google Analytics y Data Studio.
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2. Reestructurar y limpiar el contenido de los datos
Otro paso estratégico común es la reestructuración y la limpieza del contenido de los datos para garantizar que sean precisos y estén organizados. Si utiliza un software automatizado, éste puede completar este proceso por usted. Aunque si no lo hace, es posible que tenga que estructurar y limpiar los datos usted mismo. Esto puede incluir asegurarse de que vincula todos los datos y análisis correctamente en patrones organizados.
3. Combinar la información y eliminar las redundancias
Una vez que haya organizado sus datos en la base de datos, el siguiente paso estratégico suele incluir la combinación de su información para comprobar si hay redundancias. Esto puede ayudarle a eliminar los datos que se solapan y a organizar aún más su base de datos. Esto también puede incluir la combinación de datos en fórmulas para proporcionar amplios datos de nicho para satisfacer las necesidades del negocio.
4. Analizar los datos para encontrar información útil
Normalmente, el último paso estratégico consiste en analizar los resultados de los datos completos para encontrar información útil. Esta información útil puede incluir las tendencias de compra de los consumidores, los conocimientos sobre los beneficios o el compromiso digital con la marca. Dependiendo de las necesidades de cada empresa, la información útil que encuentran y analizan puede variar.
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Consejos para utilizar la manipulación de datos
A continuación se ofrecen algunos consejos útiles para utilizar la manipulación de datos:
- Entienda sus necesidades y enfoques antes de comenzar este proceso
- Determina los datos específicos que necesitas para tus focos de negocio concretos.
- Investigue las diferentes herramientas de manipulación
- Utilice recursos que le guíen en este proceso
- Considera la posibilidad de aprovechar las herramientas de automatización
- Entienda las funciones matemáticas y cómo pueden ayudarle a combinar los datos
- Utilice diferentes fórmulas para obtener resultados más específicos que satisfagan sus necesidades
- Filtra los datos para encontrar resultados específicos
- Implantar funciones de autorrellenado para las fórmulas o ecuaciones más utilizadas
- Actualice su manipulación según sea necesario para abordar sus focos de negocio
- Utilice herramientas de visualización de datos para presentar o representar sus datos manipulados