Beim Arbeiten mit unterschiedlichen Daten müssen Sie diese organisieren, bereinigen und transformieren, um sie in Ihrem Entscheidungsprozess nutzen zu können. Hier kommt die Datenmanipulation ins Spiel. Sie ermöglicht es Ihnen, Daten aus verschiedenen Quellen zu verwalten und zu integrieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Viele Datenwissenschaftler verwenden Datenvorbereitungssoftware, um Daten zu organisieren und Berichte zu erstellen, damit Nicht-Analysten und andere Stakeholder wertvolle Informationen ableiten und fundierte Entscheidungen treffen können.
Was ist Datenmanipulation?
Datenmanipulation ist der Prozess der Organisation von Informationen, um sie lesbar und leichter verständlich zu machen. Ingenieure führen Datenmanipulation mit einer Datenmanipulationssprache (DML) durch, die in der Lage ist, Daten hinzuzufügen, zu löschen oder zu ändern.
Datenbanken speichern und arbeiten mit mehreren Datentypen und berücksichtigen dabei ihre vielen Funktionen. Verschiedene Personen können Datenmanipulation auf ihre eigene Weise nutzen. Zum Beispiel kann ein Website-Besitzer Webserver-Protokolle verwenden, um die Seiten mit dem höchsten Traffic oder die Traffic-Quelle zu identifizieren. Ähnlich nutzen Finanzmakler Datenmanipulation, um Trends an der Börse vorherzusagen.
DML ist oft eine Teilsprache einer umfassenderen Datenbanksprache, wie z.B. der strukturierten Abfragesprache (SQL). Sie können SQL verwenden, um mit einer Datenbank zu kommunizieren und Manipulationen mit ihren verschiedenen Funktionen durchzuführen.
Es gibt vier Funktionen oder Befehle, die Datenbanken anweisen, wo sie Daten finden und was sie damit tun sollen, darunter:
- Select: Informiert den Computer, welche Daten ausgewählt werden sollen und wo in der Datenbank
- Update: Ändert bestehende Daten (einzelne oder mehrere Datensätze) mit neuen Informationen
- Insert: Verschiebt Daten von einem Ort zu einem anderen
- Delete: Gibt dem System an, welche Dateien entfernt werden sollen und woher
Die ständig zunehmende Menge an Daten, die erstellt und gespeichert werden, hat den Bedarf von Organisationen angeheizt, Daten effektiv zu manipulieren und sie zur strategischen Entscheidungsfindung zu nutzen. Sie können strukturierte Daten verwenden, um Ihre Business Intelligence und Geschäftsabläufe zu unterstützen oder Trendanalysen mit Datenmanipulation durchzuführen.
Einfach ausgedrückt, ist Datenmanipulation weit verbreitet und Sie sehen sie im täglichen Leben. Es ist üblich geworden, gelegentlich Werbe-E-Mails oder gezielte Anzeigen zu erhalten. Dies ist ein Beispiel dafür, wie Unternehmen Datenmanipulation nutzen, um gezielte Kampagnen zu steuern, indem sie ihre Daten basierend auf demografischen, sozioökonomischen Parametern und anderen ähnlichen Faktoren verarbeiten.
Warum ist Datenmanipulation wichtig?
Datenmanipulation erleichtert es Organisationen, Daten nach Bedarf zu organisieren und zu analysieren. Sie hilft ihnen, wichtige Geschäftsprozesse wie die Analyse von Trends und Käuferverhalten durchzuführen und Erkenntnisse aus ihren Finanzdaten zu gewinnen.
Datenmanipulation bietet Unternehmen mehrere Vorteile, darunter:
- Konsistenz: Datenmanipulation sorgt für Konsistenz über Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, und bietet Unternehmen eine einheitliche Sicht, die ihnen hilft, bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
- Nutzbarkeit: Datenmanipulation ermöglicht es Benutzern, Daten effizienter zu bereinigen, zu organisieren und zu nutzen.
- Prognose: Datenmanipulation ermöglicht es Unternehmen, historische Daten zu verstehen und hilft ihnen, zukünftige Prognosen zu erstellen, insbesondere in der Finanzdatenanalyse.
- Bereinigung: Datenmanipulation hilft, unerwünschte Daten zu entfernen und wichtige Informationen zu bewahren. Unternehmen können Datensätze bereinigen, unnötige Variablen isolieren und sogar reduzieren und sich auf die Daten konzentrieren, die sie benötigen.
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Datenmanipulation vs. Datenmodifikation
Obwohl Datenmanipulation und -modifikation ähnlich erscheinen mögen, können sie nicht austauschbar verwendet werden.
Datenmanipulation umfasst die Verarbeitung, Organisation und Bereinigung von Daten, damit Unternehmen sie leicht verstehen können, wenn sie strategische Entscheidungen treffen. Dies kann das Anordnen von Daten in aufsteigender, absteigender oder alphabetischer Reihenfolge umfassen. Der Hauptzweck der Datenmanipulation besteht darin, die Beziehung zwischen Datenobjekten zu manipulieren, jedoch nicht die Daten selbst.
Andererseits beinhaltet die Datenmodifikation das Ändern der Datenobjekte oder Datensätze. Dies umfasst das Ändern von Datenwerten. Zum Beispiel kann mit Datenmanipulation X = 8 als X = 4+4, X = 3+5, X = 2+6 oder X = 1 + 7 gelesen werden. In diesem Beispiel würde die Datenmodifikation den Wert von X ändern, d.h. X = 10.
Einfach ausgedrückt, verarbeitet die Datenmanipulation Daten aus mehreren Quellen, und dann können Sie Datenmodifikationen anwenden, um Daten in Szenarien wie der Berechnung von Finanzzielen zu ändern.
Wie man Daten manipuliert
Der effektivste Weg, Daten zu manipulieren, ist die Verwendung von Softwareprogrammen, die fortschrittliche und automatisierte Funktionen bieten. Solche Programme reduzieren den manuellen Aufwand und automatisieren Redundanzen.
Um Datenmanipulation durchzuführen, müssen Sie die folgenden Schritte durchlaufen:
- Erstellen Sie eine Datenbank aus verschiedenen Datenquellen
- Bereinigen, neu anordnen und umstrukturieren Sie die Daten
- Importieren und erstellen Sie eine Datenbank, mit der Sie arbeiten können
- Kombinieren, zusammenführen und entfernen Sie Informationen basierend auf den Anforderungen
- Gewinnen Sie Erkenntnisse durch Datenanalyse und nutzen Sie die gewonnenen Informationen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen
Beispiel für Datenmanipulation in Microsoft Excel
Schauen Sie sich einige grundlegende Datenmanipulationsfunktionen in Microsoft Excel an, um ein klareres Verständnis zu bekommen. Diese Funktionen helfen Benutzern, Daten zu verarbeiten und zu organisieren, um relevante Schlussfolgerungen zu ziehen.
Excel-Datenmanipulationsfunktionen umfassen:
- Formeln: Benutzer können mathematische Funktionen auf Daten ausführen und erwartete Ergebnisse erhalten.
- Autofill: Wenden Sie dieselben Formeln auf mehrere Zellen an, indem Sie den Cursor vertikal nach unten ziehen.
- Filter: Organisieren Sie Daten basierend auf Benutzeranforderungen, um Zeit zu sparen.
- Duplikate löschen: Löschen Sie doppelte Daten unter den ausgewählten Zellen, indem Sie die Funktion "Duplikate entfernen" verwenden.
- Zusammenführen und trennen: Benutzer können Spalten und Datenblätter verbinden, kombinieren, zusammenführen oder trennen, während sie die Daten weiter organisieren.
Datenvorbereitungssoftware
Datenvorbereitungssoftware bildet die übergeordnete Menge für Datenmanipulationstools. Sie hilft Benutzern, Daten zu entdecken, zu mischen, zu kombinieren, zu bereinigen, anzureichern und zu transformieren, um sie mit Business Intelligence zu analysieren. Sie bietet auch eine Plattform, auf der Benutzer unterschiedliche Datenquellen einfach integrieren können.
Um in die Kategorie der Datenvorbereitung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
- Das Mischen, Kombinieren und Transformieren von Datensätzen für eine einfache Integration und Analyse ermöglichen
- Die Datenqualität mit Bereinigungs- und Anreicherungsfunktionen verbessern
- Mit Analyse- und Datenintegrationslösungen integrieren
- Die Datenvorbereitungsfähigkeiten als eigenständige Software oder bei Integration mit einer Analyseplattform verbessern.
* Unten sind die fünf führenden Datenvorbereitungssoftware aus dem G2 Fall 2024 Grid® Report. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.
1. Tableau
Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Sie bietet eine Suite von Analyse- und Business-Intelligence-Tools. Als End-to-End-Daten- und Analyseplattform können Sie Daten verantwortungsvoll nutzen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen mit vollständig integrierter Datenverwaltung und -governance, visueller Analyse und Datenstorytelling sowie Zusammenarbeit – alles mit Salesforces branchenführendem Einstein integriert.
Was Benutzer am meisten mögen:
"Die Drag-and-Drop-Oberfläche von Tableau ist sehr benutzerfreundlich und macht es auch für Personen ohne umfangreiche technische Kenntnisse zugänglich. Benutzer können mühelos Felder und Datenpunkte aus ihren Datensätzen auswählen, um schnell Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erstellen."
- Tableau Review, Disha M.
Was Benutzer nicht mögen:
"Die Hauptnachteile von Tableau sind hohe Kosten, eine steile Lernkurve für das Beherrschen fortgeschrittener Funktionen und langsame Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze. Darüber hinaus sind die Kollaborationsmöglichkeiten außerhalb von Tableau Server oder Tableau Online begrenzt, was für kleine Unternehmen oder Einzelbenutzer eine Herausforderung darstellen kann."
- Tableau Review, Tahir K.
2. Alteryx
Alteryx ermöglicht es Benutzern, schnell auf Daten zuzugreifen, sie zu manipulieren, zu analysieren und auszugeben. Es vereint Analytik, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Geschäftsprozessautomatisierung, um die digitale Transformation zu beschleunigen.
Was Benutzer am meisten mögen:
"Alteryx verfügt über eine detaillierte Produktdokumentation und eine aktive Community, die bei jedem Problem hilft. Wir können für jedes Problem eine Lösung finden, indem wir es googeln oder auf der Alteryx-Website suchen. Es ist sehr einfach zu erlernen und auch einfach zu bedienen. Sobald wir die Logik erstellt haben, müssen wir nur Strg + R drücken, um den Workflow wiederzuverwenden."
- Alteryx Review, Jatin M.
Was Benutzer nicht mögen:
"Es ist manchmal schwierig sicherzustellen, dass alles korrekt ausgeführt wird. Ich führe oft manuell einige der Berechnungen durch, die ich in Alteryx durchführe (nur für ein paar Datenpunkte), um sicherzustellen, dass der Workflow wie beabsichtigt funktioniert hat."
- Alteryx Review, Kamna K.
3. IBM Watson Studio
IBM Watson Studio ist eine umfassende Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Datenwissenschaftlern, Anwendungsentwicklern und Fachexperten zu helfen, effizient und kollaborativ mit Daten zu arbeiten. Sie bietet eine Suite von Tools und Diensten, die es Benutzern ermöglichen, maschinelle Lernmodelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, die Produktivität zu steigern und Innovationen in verschiedenen Branchen zu fördern.
Was Benutzer am meisten mögen:
"IBM Watson Studio ist eine einfach zu implementierende Lösung für maschinelle Lernprozesse und die Entwicklung von KI-Modellen in der Cloud. Die nahtlose Integration mit bestehenden APIs und die Flexibilität, Instanzen in verschiedenen Umgebungen bereitzustellen, gehören zu den herausragenden Merkmalen."
- IBM Watson Studio Review, Maryam K.
Was Benutzer nicht mögen:
"Ein Hauptnachteil von IBM Watson Studio sind die relativ hohen Kosten, insbesondere im Vergleich zur Konkurrenz auf dem Markt. Darüber hinaus erfordert die Plattform spezifische und dedizierte Schulungen, um ihre Funktionen effektiv nutzen zu können, was für einige Benutzer eine Hürde darstellen kann. Außerdem besteht eine Abhängigkeit von IBM für kontinuierlichen Support und Updates, was die Benutzererfahrung mit dem Tool beeinflussen kann."
- IBM Watson Studio Review, Ridhim U.
4. dbt
dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, während sie sich an bewährte Praktiken der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) und umfassende Dokumentation halten. Mit dbt kann jeder, der SQL beherrscht, problemlos produktionsreife Datenpipelines erstellen.
Was Benutzer am meisten mögen:
"Die von dbt generierte Dokumentation, wenn alle Modelle entworfen sind, ist unglaublich hilfreich, da sie die Verbindungen zwischen den Zwischen- und Endschichten klar darstellt. Darüber hinaus haben die inkrementellen Modellläufe meine großen Datenmodelle erheblich optimiert, insbesondere bei der Arbeit mit Milliarden von Datenzeilen."
- dbt Review, Muhammad A.
Was Benutzer nicht mögen:
"Ich finde es frustrierend, die Protokolle im Tab "Job Runs" zu navigieren. Die Titel sind nicht intuitiv und der Inhalt könnte besser optimiert werden, um die Fehleridentifikation zu erleichtern."
- dbt Review, Donovan M.
5. Savant Labs
Savant Labs ist eine cloud-native, codefreie Lösung, die sich nahtlos mit Ihren Datenquellen verbindet. Sie ermöglicht es Ihnen, Prozesse zu automatisieren und schnell und mühelos Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Savant Labs können Sie auf eine Suite von intuitiven Tools zugreifen, die die Datenvorbereitung, -transformation und -analyse vereinfachen.
Was Benutzer am meisten mögen:
"Savant spart mir jede Woche Stunden manueller Arbeit, indem es Berichte konsistent an Stakeholder liefert und meinem Team ermöglicht, externe Datenquellen zu integrieren, wenn neue Herausforderungen auftreten. Die benutzerfreundliche Oberfläche macht es einfach, neue Jobs zu konfigurieren und bestehende Bots zu ändern. Das Support-Team ist immer schnell zur Stelle, um bei Problemen oder Fragen zu helfen. Savant bietet Tools, die die Effizienz in jeder Geschäftsabteilung steigern, sei es bei der Prüfung von Daten aus verschiedenen Buchhaltungssystemen, dem Import neuer Datenpunkte für das Compliance-Team oder der Bereitstellung zeitnaher Updates für die Vertriebsteams."
- Savant Labs Review, Tim S.
Was Benutzer nicht mögen:
"Savants Datenbereitstellung für nicht-plattformbezogene Anwendungsfälle könnte von einigen Verbesserungen der Benutzererfahrung (UX) und erweiterten Optionen für nicht-technische Benutzer, die mit der Plattform interagieren, profitieren."
- Savant Labs Review, Daniel R.
Bereiten Sie Daten für nahtlosen Zugriff vor
Verwenden Sie Datenmanipulation, um Daten zu strukturieren und zu bereinigen, um sie zu verstehen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Eine eingehende Analyse organisierter Daten hilft Ihnen weiter, zukünftige Daten vorherzusagen, indem Sie gegenwärtige Geschäftsentscheidungen treffen.
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Dieser Artikel wurde ursprünglich 2021 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert. robust
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
