Manipulación de datos: qué es, tipos y 6 mejores prácticas

Los datos son un recurso vital que te ayuda a entender a tus clientes, pero a menudo no sirven de nada sin una estrategia para convertirlos en conclusiones útiles. Por eso, la manipulación de datos es un paso esencial en el flujo de trabajo. Te permite transformar la información, clasificarla en grupos prácticos y realizar cálculos que le dan sentido.

Para manipular datos como un analista experto, aprende sobre los diferentes tipos de manipulación, en qué se diferencian de la modificación y algunas prácticas recomendadas para empezar. Con esta información y algunos ejemplos útiles de manipulación de datos, estarás mejor preparado para manejar la información de forma ética y presentarla de manera intuitiva para cualquier audiencia.

¿Qué es la manipulación de datos?

La manipulación de datos ocurre cuando los administradores y analistas mantienen bases de datos y extraen información valiosa de ellas. Estas manipulaciones combinan bases de datos para detectar correlaciones o añadir contexto adicional a los puntos de datos, revelando nuevos hallazgos.

Aquí tienes tres formas típicas en las que los analistas manipulan los datos:

• Mapeo de datos — Combinar fuentes para prepararlas para la integración de datos en una aplicación de destino, como un CRM.
• Agregación de datos — Recopilar valores de muchas bases de datos para crear un conjunto de datos integral que sirva para un propósito específico.
• Enriquecimiento de datos — Añadir nuevos campos a una base de datos que separan o combinan valores para revelar información adicional.

¿Cuál es la diferencia entre manipulación de datos y modificación de datos?

Estos términos son las dos caras de una misma moneda que representa lo que hacen los profesionales de datos. Esto es lo que significan en el contexto de la gestión de bases de datos:

• La manipulación de datos es un conjunto de tácticas que los analistas utilizan para extraer conclusiones a partir de los datos. La manipulación incluye todas las transformaciones que combinan puntos de datos, como escribir una fórmula que suma valores o graficarlos para determinar una tendencia. La manipulación no cambia los valores; simplemente los utiliza para descubrir información.
• La modificación de datos implica cambiar los valores en la propia base de datos. Este proceso incluye validar datos, eliminar entradas erróneas y actualizar valores para incorporar cambios. Estas modificaciones son necesarias para limpiar una base de datos y mantener su precisión.

¿Cómo funciona la manipulación de datos?

Cuando los profesionales de datos necesitan analizar métricas o crear informes, extraen información de una base de datos, realizan los cálculos necesarios y generan resultados. Lo hacen mediante lenguajes de manipulación de datos (DML), siendo el más común el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Alternativamente, puedes usar herramientas de visualización de datos como Infogram y ChartBlocks para realizar estas manipulaciones sin escribir SQL.

En cualquier caso, lo primero que necesitas son datos estructurados, preferiblemente organizados en hojas de cálculo. Estas hojas deben tener columnas y filas claramente etiquetadas que te permitan consultar celdas específicas.

Cuando tu base de datos esté lista, puedes usar los nombres de las columnas y filas para extraer información. Por ejemplo, en SQL, puedes escribir una sentencia SELECT para obtener un grupo específico de puntos de datos:

SELECT column3, column5

FROM customer_records;

Ahora que has identificado los valores que quieres, puedes realizar cálculos, como sumar los valores de la columna3 y la columna5 o promediar el total de cada columna. Puedes completar estos cálculos con SQL o en la herramienta que prefieras; el resultado es el mismo.

Tipos de manipulación de datos

Puedes manipular datos de muchas formas usando funciones SQL y algo de aritmética básica, pero existen diferencias cruciales según la tarea que estés realizando. Los analistas llevan a cabo los siguientes tipos de manipulación de datos en sus actividades diarias.

Filtrado

El filtrado consiste en refinar tu base de datos para obtener resultados específicos, como clientes que han comprado en el último mes o productos que no se han vendido este trimestre. Puedes guardar estos filtros para usarlos en el futuro y recurrir a ellos cuando necesites realizar cálculos o generar informes.

Ordenamiento

El ordenamiento consiste en organizar tu base de datos para hacerla más funcional. Este proceso incluye categorizar, alfabeticar o mostrar resultados con valores específicos. Por lo general, el ordenamiento clasifica a los destinatarios de correo electrónico por su proveedor o agrupa productos por color, forma o tamaño.

Agregación

La agregación reúne puntos de datos de diferentes fuentes para su evaluación. A menudo es un objetivo final, pero también un paso necesario en muchos proyectos de análisis que requieren extraer información de fuentes dispares. Por ejemplo, cuando los desarrolladores necesitan determinar la estabilidad de su software, pueden agregar registros de errores de bases de datos para cada sistema operativo.

Cálculos

Los cálculos extraen conclusiones de los datos mediante operaciones matemáticas. A veces, tienen un resultado numérico, mientras que otras situaciones requieren un gráfico que ilustre la relación entre los valores.

Una aplicación típica se encuentra en los informes de pérdidas y ganancias, donde los analistas suman y restan numerosos factores entre sí para evaluar la rentabilidad de un negocio. El resultado suele expresarse numéricamente. Pero si quisieras determinar la relación entre el precio y la rentabilidad, tu cálculo podría dar como resultado un gráfico que represente la correlación entre ambos.