Quando si lavora con dati disparati, è necessario organizzarli, pulirli e trasformarli per utilizzarli nel processo decisionale. È qui che entra in gioco la manipolazione dei dati. Ti permette di gestire e integrare dati da varie fonti per ottenere intuizioni azionabili.
Molti data scientist utilizzano software di preparazione dei dati per organizzare i dati e generare report in modo che non analisti e altri stakeholder possano derivare informazioni preziose e prendere decisioni informate.
Cos'è la manipolazione dei dati?
La manipolazione dei dati è il processo di organizzazione delle informazioni per renderle leggibili e più facili da comprendere. Gli ingegneri eseguono la manipolazione dei dati utilizzando un linguaggio di manipolazione dei dati (DML) capace di aggiungere, eliminare o modificare i dati.
I database memorizzano e lavorano con più tipi di dati, tenendo conto delle loro molte funzionalità. Persone diverse possono utilizzare la manipolazione dei dati a modo loro. Ad esempio, un proprietario di un sito web può utilizzare i log del server web per identificare le pagine con il maggior traffico o la fonte del traffico. Allo stesso modo, i broker finanziari sfruttano la manipolazione dei dati per comprendere le tendenze previsionali del mercato azionario.
Il DML è spesso un sottolinguaggio di un linguaggio di database più ampio, come il linguaggio di interrogazione strutturato (SQL). Puoi utilizzare SQL per comunicare con un database ed eseguire manipolazioni utilizzando le sue diverse funzioni.
Ci sono quattro funzioni o comandi che indirizzano i database su dove trovare i dati e cosa farne, tra cui:
- Select: Informa il computer su quali dati selezionare e da dove nel database
- Update: Cambia i dati esistenti (singoli o multipli record) con nuove informazioni
- Insert: Sposta i dati da una posizione a un'altra
- Delete: Indica al sistema quali file rimuovere e da dove
Una quantità sempre crescente di creazione e archiviazione di dati ha alimentato la necessità per le organizzazioni di manipolare i dati in modo efficace e utilizzarli per prendere decisioni strategiche. Puoi utilizzare dati strutturati per supportare la tua business intelligence e le operazioni aziendali o eseguire analisi delle tendenze con la manipolazione dei dati.
In poche parole, la manipolazione dei dati è comune e la vedi nella vita quotidiana. È diventato convenzionale ricevere occasionalmente email promozionali o pubblicità mirate. Questo è un esempio di come le aziende utilizzano la manipolazione dei dati per guidare campagne mirate elaborando i loro dati in base a parametri demografici, socioeconomici e altri fattori simili.
Perché la manipolazione dei dati è importante?
La manipolazione dei dati rende più facile per le organizzazioni organizzare e analizzare i dati secondo necessità. Li aiuta a svolgere funzioni aziendali vitali come analizzare le tendenze e il comportamento degli acquirenti e trarre intuizioni dai loro dati finanziari.
La manipolazione dei dati offre diversi vantaggi alle aziende, tra cui:
- Coerenza: La manipolazione dei dati mantiene la coerenza tra i dati accumulati da diverse fonti, offrendo alle aziende una visione unificata che le aiuta a prendere decisioni migliori e più informate.
- Usabilità: La manipolazione dei dati consente agli utenti di pulire, organizzare e utilizzare i dati in modo più efficiente.
- Previsione: La manipolazione dei dati consente alle aziende di comprendere i dati storici e le aiuta a preparare previsioni future, specialmente nell'analisi dei dati finanziari.
- Pulizia: La manipolazione dei dati aiuta a eliminare i dati indesiderati e a preservare le informazioni importanti. Le imprese possono ripulire i record, isolare e persino ridurre le variabili non necessarie e concentrarsi sui dati di cui hanno bisogno.
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Manipolazione dei dati vs. modifica dei dati
Sebbene la manipolazione e la modifica dei dati possano sembrare simili, non possono essere usate in modo intercambiabile.
La manipolazione dei dati comporta l'elaborazione, l'organizzazione e la pulizia dei dati in modo che le aziende possano facilmente comprenderli quando prendono decisioni strategiche. Questo può includere l'ordinamento dei dati in ordine crescente, decrescente o alfabetico. Lo scopo principale della manipolazione dei dati è manipolare la relazione tra gli elementi di dati ma non i dati stessi.
D'altra parte, la modifica dei dati comporta il cambiamento degli elementi di dati o dei set di dati. Questo include l'alterazione dei valori dei dati. Ad esempio, utilizzando la manipolazione dei dati, X = 8 può essere letto come X = 4+4, X = 3+5, X = 2+6, o X = 1 + 7. In questo esempio, la modifica dei dati cambierebbe il valore di X, cioè X = 10.
In poche parole, la manipolazione dei dati elabora i dati da più fonti, e poi puoi applicare modifiche ai dati per alterare i dati in scenari come il calcolo degli obiettivi finanziari.
Come manipolare i dati
Il modo più efficace per manipolare i dati è attraverso programmi software che offrono funzionalità avanzate e automatizzate. Tali programmi riducono lo sforzo manuale e automatizzano le ridondanze.
Per eseguire la manipolazione dei dati, dovresti seguire i seguenti passaggi:
- Crea un database da diverse fonti di dati
- Pulisci, riordina e ristruttura i dati
- Importa e costruisci un database con cui lavorare
- Combina, unisci e rimuovi informazioni in base ai requisiti
- Acquisisci intuizioni conducendo analisi dei dati e utilizza le informazioni derivate per prendere decisioni aziendali migliori
Esempio di manipolazione dei dati in Microsoft Excel
Guarda alcune funzioni di manipolazione dei dati di base di Microsoft Excel per ottenere una comprensione più chiara. Queste funzioni aiutano gli utenti a elaborare e organizzare i dati per trarre conclusioni pertinenti.
Le funzioni di manipolazione dei dati di Excel includono:
- Formule: Gli utenti possono eseguire funzioni matematiche sui dati e ottenere risultati attesi.
- Riempimento automatico: Applica le stesse formule su più celle trascinando il cursore verticalmente verso il basso.
- Filtri: Organizza i dati in base ai requisiti dell'utente, aiutandoli a risparmiare tempo.
- Elimina duplicati: Elimina i dati duplicati tra le celle selezionate utilizzando la funzione "rimuovi duplicati".
- Unisci e separa: Gli utenti possono collegare, combinare, unire o separare colonne e fogli di dati mentre organizzano ulteriormente i dati.
Software di preparazione dei dati
Il software di preparazione dei dati costituisce il set principale per gli strumenti di manipolazione dei dati. aiuta gli utenti a scoprire, mescolare, combinare, pulire, arricchire e trasformare i dati per analizzarli con l'intelligenza aziendale. Fornisce anche una piattaforma per gli utenti per integrare facilmente fonti di dati disparate.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di preparazione dei dati, un prodotto deve:
- Consentire la mescolanza, la combinazione e la trasformazione dei set di dati per una semplice integrazione e analisi
- Migliorare la qualità dei dati con capacità di pulizia e arricchimento
- Integrare con soluzioni di analisi e integrazione dei dati
- Migliorare le capacità di preparazione dei dati come software autonomo o quando integrato con una piattaforma di analisi.
* Di seguito sono riportati i cinque principali software di preparazione dei dati dal Fall 2024 Grid® Report di G2. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.
1. Tableau
Tableau è la piattaforma di analisi AI leader mondiale. Offre una suite di strumenti di analisi e business intelligence. Come piattaforma di dati e analisi end-to-end, puoi utilizzare i dati in modo responsabile e ottenere risultati aziendali migliori con gestione e governance dei dati completamente integrati, analisi visiva e narrazione dei dati, e collaborazione, tutto con l'Einstein leader del settore di Salesforce integrato.
Cosa piace di più agli utenti:
"L'interfaccia drag-and-drop di Tableau è altamente user-friendly, rendendola accessibile a individui senza una vasta esperienza tecnica. Gli utenti possono selezionare facilmente campi e punti dati dai loro set di dati per creare rapidamente grafici, grafici e dashboard."
- Recensione di Tableau, Disha M.
Cosa non piace agli utenti:
"I principali svantaggi di Tableau includono costi elevati, una curva di apprendimento ripida per padroneggiare le funzionalità avanzate e prestazioni lente quando si gestiscono grandi set di dati. Inoltre, le sue opzioni di collaborazione sono limitate oltre Tableau Server o Tableau Online, il che può essere una sfida per piccole imprese o utenti individuali."
- Recensione di Tableau, Tahir K.
2. Alteryx
Alteryx permette agli utenti di accedere rapidamente, manipolare, analizzare e produrre dati. Unifica analisi, scienza dei dati, apprendimento automatico e automazione dei processi aziendali per accelerare la trasformazione digitale.
Cosa piace di più agli utenti:
"Alteryx ha una documentazione dettagliata del prodotto e una comunità attiva per aiutare con qualsiasi problema. Possiamo trovare una soluzione a ogni problema cercandola su Google o sul sito web di Alteryx. È facile da imparare e da usare. Una volta creato il logica, dobbiamo premere Ctrl + R per riutilizzare il flusso di lavoro."
- Recensione di Alteryx, Jatin M.
Cosa non piace agli utenti:
"A volte è difficile assicurarsi che stia facendo tutto correttamente. Spesso eseguo manualmente alcuni dei calcoli che sto eseguendo in Alteryx (solo per un paio di punti dati) per assicurarmi che il modo in cui ho impostato il flusso di lavoro abbia funzionato come previsto."
- Recensione di Alteryx, Kamna K.
3. IBM Watson Studio
IBM Watson Studio è una piattaforma completa di scienza dei dati e apprendimento automatico progettata per aiutare data scientist, sviluppatori di applicazioni ed esperti di materia a lavorare in modo collaborativo ed efficiente con i dati. Fornisce una suite di strumenti e servizi che consentono agli utenti di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico su larga scala, migliorando la produttività e facilitando l'innovazione in vari settori.
Cosa piace di più agli utenti:
"IBM Watson Studio è una soluzione facile da distribuire per i processi di apprendimento automatico e lo sviluppo di modelli AI nel cloud. La sua integrazione senza soluzione di continuità con le API esistenti e la flessibilità di distribuire istanze in vari ambienti sono tra le sue caratteristiche distintive."
- Recensione di IBM Watson Studio, Maryam K.
Cosa non piace agli utenti:
"Uno dei principali svantaggi di IBM Watson Studio è il suo costo relativamente elevato, soprattutto considerando la concorrenza sul mercato. Inoltre, la piattaforma richiede una formazione specifica e dedicata per utilizzare efficacemente le sue funzionalità, il che può essere un ostacolo per alcuni utenti. Inoltre, c'è una dipendenza da IBM per il supporto e gli aggiornamenti continui, che può influenzare l'esperienza degli utenti con lo strumento."
- Recensione di IBM Watson Studio, Ridhim U.
4. dbt
dbt è un flusso di lavoro di trasformazione che consente ai team di dati di distribuire rapidamente e in modo collaborativo codice analitico rispettando le migliori pratiche di ingegneria del software come modularità, portabilità, integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD) e documentazione approfondita. Con dbt, chiunque sia esperto in SQL può facilmente costruire pipeline di dati di livello produttivo.
Cosa piace di più agli utenti:
"La documentazione generata da dbt quando tutti i modelli sono progettati è incredibilmente utile, poiché delinea chiaramente le connessioni tra i livelli intermedi e finali. Inoltre, le esecuzioni di modelli incrementali hanno ottimizzato significativamente i miei modelli di dati di grandi dimensioni, specialmente quando si lavora con miliardi di righe di dati."
- Recensione di dbt, Muhammad A.
Cosa non piace agli utenti:
"Trovo frustrante navigare nei log nella scheda Job Runs. I titoli non sono intuitivi e il contenuto potrebbe essere meglio ottimizzato per facilitare l'identificazione dei guasti."
- Recensione di dbt, Donovan M.
5. Savant Labs
Savant Labs è una soluzione cloud-native, senza codice, che si connette senza problemi con le tue fonti di dati. Ti permette di automatizzare i processi e generare intuizioni rapidamente e senza sforzo. Con Savant Labs, puoi accedere a una suite di strumenti intuitivi che semplificano la preparazione, la trasformazione e l'analisi dei dati.
Cosa piace di più agli utenti:
"Savant mi fa risparmiare ore di lavoro manuale ogni settimana consegnando costantemente report agli stakeholder e permettendo al mio team di ingerire fonti di dati esterne man mano che emergono nuove sfide. L'interfaccia user-friendly rende facile configurare nuovi lavori e modificare i bot esistenti. Il team di supporto è sempre pronto ad assistere con qualsiasi problema o domanda. Savant offre strumenti che migliorano l'efficienza in ogni dipartimento aziendale, che si tratti di audit dei dati da diversi sistemi contabili, importazione di nuovi punti dati per il team di conformità o fornitura di aggiornamenti tempestivi ai team di vendita."
- Recensione di Savant Labs, Tim S.
Cosa non piace agli utenti:
"La consegna dei dati di Savant per casi d'uso non di piattaforma potrebbe beneficiare di alcuni miglioramenti dell'esperienza utente (UX) e di opzioni aumentate per gli utenti non tecnici che interagiscono con la piattaforma."
- Recensione di Savant Labs, Daniel R.
Prepara i dati per un accesso senza interruzioni
Usa la manipolazione dei dati per strutturare e pulire i dati per dare loro un senso ed estrarre intuizioni utili. Un'analisi approfondita dei dati organizzati ti aiuta ulteriormente a prevedere i dati futuri guidando le decisioni aziendali presenti.
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Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2021. È stato aggiornato con nuove informazioni.
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.
