Independentemente do seu setor, os dados estão mudando a forma como as organizações funcionam. Os dados estruturados, ou o tipo de informação que só pode ser lido por máquinas, devem ter uma estrutura uniforme para funcionar corretamente.
Para serem utilizáveis por humanos, os dados devem ser traduzidos e manipulados para que sejam limpos e mapeados para que possam fornecer insights úteis. Com uma quantidade crescente de dados sendo usados e armazenados, a necessidade de manipulação de dados torna-se ainda mais crítica.
Como tal, daremos uma olhada nos prós e contras da manipulação de dados, bem como algumas das principais dicas de como você e seu software podem organizar melhor os dados para extrair insights úteis.
Índice
1. O que é manipulação de dados?
2. Qual é a diferença entre manipulação de dados e modificação de dados?
3. Finalidade da Manipulação de Dados
4. O que são técnicas de manipulação de dados?
5. Quais são as dicas para manipular dados?
6. O que são exemplos de manipulação de dados?
7. O que são ferramentas de manipulação de dados?
8. Por que usar ferramentas de manipulação de dados?
9. Como manipular dados?
10. Quais são as etapas para manipulação de dados?
11. Como melhorar a manipulação de dados?
12. Resultado final
O que é manipulação de dados?
A manipulação de dados refere-se ao processo de ajuste dos dados para torná-los organizados e fáceis de ler.
A linguagem de manipulação de dados, ou DML, é uma linguagem de programação que ajusta dados inserindo, excluindo e modificando dados em um banco de dados para limpar ou mapear os dados. SQL, ou Structured Query Language, é uma linguagem que se comunica com bancos de dados. Ao usar instruções de alteração de dados SQL para manipulação de dados, quatro funções podem ocorrer, a saber:
- Selecione
- Atualizar
- Inserir
- Excluir
Esses comandos informam ao banco de dados de onde selecionar os dados e o que fazer com eles.
Veja como funciona:
- SELECIONE: A instrução select permite que os usuários extraiam uma seleção do banco de dados para trabalhar. Você diz ao computador o que SELECIONAR e DE onde.
- ATUALIZAR: Para alterar dados que já existem, você usará a instrução UPDATE. Você pode instruir o banco de dados a atualizar determinados conjuntos de informações e as novas informações que devem ser inseridas, seja com registros únicos ou com vários registros de uma vez.
- INSERIR: Você pode mover dados de um local para outro usando a instrução INSERT.
- EXCLUIR: Para se livrar dos registros existentes em uma tabela, você usa a instrução DELETE. Você informa ao sistema de onde excluir e de quais arquivos excluir.
Como o SQL não permite importar ou exportar dados de fontes externas, alguns provedores podem armazenar dados e fornecer ferramentas para manipular dados de acordo com suas necessidades de negócios.
Qual é a diferença entre manipulação de dados e modificação de dados?
A manipulação e modificação de dados são comumente usadas de forma intercambiável. No que diz respeito ao processamento de dados, os dois são mutuamente exclusivos. Aqui está o porquê:
A modificação de dados ocorre quando o valor salvo de um computador é alterado para um valor diferente. Assim, os dados são modificados quando são armazenados no mesmo local.
A manipulação de dados é o processo de extrair informações dos dados aplicando lógica para gerar um novo conjunto de dados.
Este exemplo ajuda a esclarecer:
- A modificação dos dados ocorreria se você alterasse o valor na célula de uma planilha de 100 para 150.
- A modificação de dados ocorreria se você criasse uma fórmula na Coluna B e a aplicasse aos dados da Coluna A para colher novos dados como resultado na Coluna C.
Finalidade da Manipulação de Dados
A manipulação de dados é uma função crucial para as operações e otimização de negócios. Para usar os dados de maneira adequada e transformá-los em insights úteis, como analisar dados financeiros, comportamento do cliente e realizar análises de tendências, você precisa ser capaz de trabalhar com os dados da maneira que precisa. Como tal, a manipulação de dados oferece muitos benefícios para uma empresa, incluindo:
- Dados consistentes: Ter os dados num formato consistente permite que sejam organizados, lidos e melhor compreendidos. Ao obter dados de fontes diferentes, você pode não ter uma visão unificada, mas com manipulação e comandos de dados, você pode garantir que seus dados sejam organizados e armazenados de forma consistente.
- Dados do projeto: Ser capaz de usar dados históricos para projetar o futuro e fornecer análises mais aprofundadas é fundamental para as empresas, principalmente quando se trata de finanças. A manipulação de dados torna esta função possível.
- Crie mais valor a partir dos dados: No geral, ser capaz de transformar, editar, excluir e inserir dados em um banco de dados significa que você pode fazer mais com seus dados. Por ter informações que permanecem estáticas, elas se tornam inúteis. Mas, quando você sabe como usar os dados em seu benefício, pode ter insights claros para tomar melhores decisões de negócios.
- Remova ou ignore dados desnecessários: Freqüentemente, há dados que são inutilizáveis e podem interferir no que é importante. Dados desnecessários ou imprecisos devem ser limpos e excluídos. Com a manipulação de dados, você pode limpar rapidamente seus registros para poder trabalhar com as informações importantes.
Quais são as técnicas de manipulação de dados?
As técnicas de manipulação de dados geralmente seguem o mesmo fluxo. Quer você opte por usar uma ferramenta de manipulação de dados ou gerenciá-la manualmente (o que é demorado e sujeito a erros), aqui está o que esperar:
Coleção de dados
Crie um banco de dados extraindo dados de várias fontes. Os dados podem existir dentro de um sistema de software, Google Analytics, Excel, etc.
Organização de dados
Estruture e limpe os dados para garantir que sejam precisos. Tudo o que você extrair dos dados dependerá desse ponto de partida. Durante esse processo, você combinará e eliminará redundâncias em seu banco de dados.
Aplicar análise de dados
A última etapa é colher os insights dos dados. Com uma solução de automação como o SolveXia, análises avançadas são automatizadas na ponta dos dedos com o clique de um botão.
Quais são as dicas para manipular dados?
A melhor dica que existe para manipulação de dados é utilizar ferramentas de manipulação de dados que automatizem isso para você. Esses softwares limpam, mapeiam, agregam, transformam e armazenam dados para torná-los utilizáveis. Junto com o uso de ferramentas, é melhor:
- Entenda suas necessidades antes de começar
- Localize e colete os dados necessários para atingir seus objetivos
- Entenda como as funções matemáticas podem funcionar a seu favor (caso opte por trabalhar manualmente)
- Filtre os dados corretamente
- Use ferramentas de visualização de dados para representar facilmente os dados manipulados
O que são exemplos de manipulação de dados?
A manipulação de dados serve a vários propósitos. Observando exemplos de manipulação de dados, fica mais fácil entender sua importância. Então, vamos considerar isso:
Os contadores podem usar a manipulação de dados para avaliar despesas com produtos ou obrigações fiscais futuras. Para expandir, a análise e a manipulação de dados são realizadas para que as informações fiscais sejam conhecidas antecipadamente, antes do vencimento dos impostos. Pode ser usado para tomar decisões de negócios mais informadas no momento, servindo como uma vantagem estratégica para o pessoal de nível executivo.
A manipulação de dados também é necessária para a reconciliação de contas. Para exemplificar, ao conectar dados de fontes diferentes, como faz quando é hora de realizar a reconciliação de contas, você precisará garantir que tudo esteja formatado corretamente e consistente para seu aplicativo de correspondência de transações. As ferramentas de manipulação de dados cuidam disso para você.
Os analistas de ações vendidas precisam compreender os padrões do mercado de ações em constante mudança. Como tal, podem utilizar a manipulação de dados para criar previsões e tomar decisões mais inteligentes no que diz respeito às suas negociações.
Junto com todas essas aplicações financeiras, os próprios computadores usam a manipulação de dados para apresentar informações de forma realista aos usuários. Este tipo de manipulação de dados é baseado no código inerente a um programa de software ou página da web definido pelo usuário.
O que são ferramentas de manipulação de dados?
A manipulação de dados pega os dados brutos e os torna utilizáveis. As ferramentas de manipulação de dados cuidam do trabalho pesado para você, facilitando a modificação dos dados existentes para organizá-los, lê-los e usá-los.
As ferramentas identificam padrões classificando, movendo e reorganizando os dados. A manipulação de dados não exige que os dados sejam alterados, mas pode significar um método de reorganização para extrair tendências ou insights que, de outra forma, poderiam ter sido negligenciados.
Trata-se de alterar o relacionamento dos dados, seja lógica ou fisicamente. Como tal, as ferramentas que ajudam a fazer isso incluem filtros, agregadores, manipulação de strings, regressão e outras fórmulas matemáticas.
Existem também ferramentas automatizadas de manipulação de dados, portanto, em vez de usar uma planilha para realizar tais funções, essas funções podem ocorrer nos bastidores e resultar na apresentação de relatórios e painéis mais compreensíveis.
Por que usar ferramentas de manipulação de dados?
A manipulação de dados é crítica para a eficiência e otimização do processo. Além dos processos, a manipulação de dados tem um impacto direto sobre o tipo de decisões de negócios tomadas, pois fornece uma maneira de ver os dados com mais clareza em um panorama geral.
As ferramentas de manipulação de dados agregam valor às organizações de diversas maneiras. As ferramentas de manipulação de dados oferecem:
1. Consistência de dados
Com os dados em um formato consistente e estruturado, fica mais fácil analisar, interpretar e ler os dados. Com soluções de automação de dados, as empresas extraem dados de fontes múltiplas e muitas vezes díspares, de modo que a capacidade de formatá-los de forma unificada agregará valor aos relatórios.
2. Remoção de dados
Como sua empresa obtém dados de locais diferentes, é possível que você tenha dados redundantes. As ferramentas de manipulação de dados detectarão e removerão redundâncias para que sua análise de dados não seja impactada negativamente.
3. Projeção de dados
Os dados estão no centro da inteligência de negócios, fornecendo os insights necessários para tomar decisões informadas. Quando você pode usar dados históricos para projeções e previsões futuras, pode usar o passado a seu favor.
4. Interpretação de dados
Dados complexos em vários formatos representam um desafio de interpretação. Com ferramentas de manipulação de dados, a complexidade é eliminada, pois os dados podem ser formatados adequadamente. Uma vez estruturado, pode ser transformado em uma experiência visual para que possa realmente ser valioso para a pessoa que analisa os dados.
5. Revisão Histórica
Com ferramentas de manipulação de dados, você também obtém acesso ao histórico de suas decisões anteriores e como elas impactaram sua organização. Dessa forma, você sempre pode consultar ao tomar decisões sobre prazos de projetos, alocação de orçamento e assim por diante.
6. Maior eficiência
Ao manipular dados, você consegue obter informações valiosas com eficiência. Sem manipulação de dados, você poderá tomar decisões abaixo do ideal com base em valores redundantes ou informações ausentes. A manipulação de dados garante dados precisos e, portanto, insights precisos.
Como manipular dados?
Para começar a manipulação de dados, você vai querer entender as etapas gerais e a ordem das operações.
- Para começar, você precisará de um banco de dados criado a partir de suas fontes de dados.
- Em seguida, você precisa limpar seus dados. Com a manipulação de dados, você pode limpar, reorganizar e reestruturar os dados.
- Em seguida, importe e construa um banco de dados a partir do qual você trabalhará.
- Você pode combinar, mesclar e excluir informações
- Em seguida, analise os dados para dar vida a todas essas informações e obter insights úteis.
Quais são as etapas para manipular dados?
Algumas dicas e truques essenciais permitem que você aproveite ao máximo seus dados, mesmo quando estão no Microsoft Excel, por exemplo. Alguns deles incluem:
1. Funções e fórmulas: Você pode usar funções matemáticas essenciais para fazer com que seus números signifiquem mais. Simplesmente escrevendo funções matemáticas essenciais na barra do Excel, você pode adicionar, subtrair, multiplicar e dividir dados para ver resultados imediatos.
2. Função de preenchimento automático: Na mesma linha, se quiser executar uma equação em várias células, mas não quiser digitá-la novamente, você pode arrastar o mouse até o canto inferior direito da célula e arrastá-lo para baixo para aplicar a mesma fórmula a vários linhas de cada vez.
3. Filtrar e classificar: Com grandes conjuntos de dados, é útil poder filtrar e classificar informações com base nas suas necessidades. Você pode usar esse recurso para economizar tempo na análise de dados.
4. Remova duplicatas: Dados duplicados podem afetar sua análise. Dessa forma, você pode remover duplicatas utilizando a função “remover duplicatas” em uma planilha depois de selecionar os dados com os quais deseja trabalhar.
5. Mesclar, separar, criar e combinar colunas: Para organizar ainda mais os dados, você pode conectar, mesclar ou separar colunas e planilhas de dados.
Como melhorar a manipulação de dados?
A melhor e mais eficiente maneira de gerenciar a manipulação de dados é por meio de programas de software que oferecem recursos avançados e automáticos de manipulação de dados. Ferramentas de automação de dados como o Solvexia oferecem benefícios como limpar, mapear, validar, calcular e armazenar dados automaticamente com um feed ao vivo para que você possa dizer adeus à entrada manual de dados e às tarefas repetitivas de baixo valor.
Além disso, com a automação, relatórios podem ser gerados e enviados para pessoas específicas sem interferência humana. Esses relatórios ajudam a executar análises, prever tendências e criar modelos de previsão com eficiência. Além disso, com um sistema robusto, todos os dados são armazenados de forma segura e permitem trilhas de auditoria para governança e dados acessíveis para colaboração.
A manipulação de dados no setor financeiro pode economizar muito tempo. Em vez de copiar e colar dados de faturas ou relatórios de despesas, os sistemas de software podem lidar com a migração de dados e reduzir o nível de erro humano, como exemplo principal.
O resultado final
Os dados vêm em muitas formas e são necessários para que os líderes empresariais possam tomar decisões. Do marketing às vendas, da contabilidade ao atendimento ao cliente, os dados são melhor utilizados quando podem ser manipulados para qualquer finalidade relevante. A análise adequada de dados depende da capacidade de realizar a manipulação de dados, o que envolve reorganizar, classificar, editar e mover os dados.
Existem muitas maneiras diferentes de executar a manipulação de dados, desde operações básicas em planilhas do Microsoft Excel até SQL, até programas de software como o SolveXia, que podem fazer o trabalho para você executando comandos. Começando com a coleta de dados até a organização de dados, você desejará obter dados de várias fontes e combiná-los para obter os insights necessários.
