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1.2 Clases y métodos para manipulación de datos Una de los métodos mas eficientes y esenciales para la manipulación de datos, es el uso de un Lenguaje de Manipulación de Datos (Data Manipulation Language – DML) que es un idioma proporcionado por los sistemas gestores de bases de datos que permite a los usuarios de la misma llevar a cabo las tareas de consulta o modificación de los datos contenidos en las Bases de Datos del Sistema Gestor de Bases de Datos. El lenguaje de manipulación de datos más popular hoy día es SQL, usado para recuperar y manipular datos en una base de datos relacional. Otros ejemplos de DML son los usados por bases de datos IMS/DL1, CODASYL u otras. Elementos del lenguaje de manipulación de datos Select, Insert, Delete y Update

Clasificación de los DML Se clasifican en dos grandes grupos: 

lenguajes de consulta procedimentales

Lenguajes procedimentales. En este tipo de lenguaje el usuario da instrucciones al sistema para que realice una serie de procedimientos u operaciones en la base de datos para calcular un resultado final. 

lenguajes de consulta no procedimentales

En los lenguajes no procedimentales el usuario describe la información deseada sin un procedimiento específico para obtener esa información.

Lenguaje de manipulación de datos (DML) Un lenguaje de manipulación de datos (Data Manipulation Language, o DML en inglés) es un lenguaje proporcionado por el sistema de gestión de base de datos que permite a los usuarios llevar a cabo las tareas de consulta o manipulación de los datos, organizados por el modelo de datos adecuado. El lenguaje de manipulación de datos más popular hoy día es SQL, usado para recuperar y manipular datos en una base de datos relacional. Otros ejemplos de DML son los usados por bases de datos IMS/DL1, CODASYL u otras. La manipulación de los datos consiste en la realización de operaciones de inserción, borrado, modificación y consulta de la información almacenada en la base de datos. La inserción y el borrado son el resultado de añadir nueva información a la ya que se

encontraba almacenada o eliminarla de nuestra base de datos, tomando en cuenta las restricciones marcadas por el DDL y las relaciones entre la nueva información y la antigua. La modificación nos permite alterar esta información, y la consulta nos permite el acceso a la información almacenada en la base de datos siguiendo criterios específicos.

La manipulación de datos permite a las empresas usarlos de manera eficiente para predecir tendencias, comprender el comportamiento del cliente, aumentar la productividad, reducir costos, etc. Algunos de los beneficios de la manipulación de datos para una empresa son: Garantiza la coherencia del formato: Los datos organizados de manera unificada y ordenada ayudan a los usuarios comerciales a tomar mejores decisiones. Proporciona una descripción histórica: Poder acceder rápidamente a datos de proyectos anteriores puede ayudar a una organización a tomar decisiones con respecto a la proyección de fechas límite, productividad del equipo, asignación de presupuesto, etc. Mejora la eficiencia: Al tener datos más organizados, una empresa puede aislar e incluso reducir las variables externas para contribuir a la eficiencia general de la empresa.

Métodos para manipulación de datos

La forma más eficiente de manipular datos es a través de herramientas que ofrecen funciones de manipulación de datos automatizadas integradas, como limpieza de datos, mapeo, agregación o almacenamiento. Estas herramientas le ahorran la molestia de ingresar datos manualmente y realizar tareas repetitivas de bajo valor. Además, el características de automatización respaldado por estas herramientas admite la generación y entrega de informes sin intervención humana. Estos son los cinco pasos clave que se utilizan para manipular los datos de manera efectiva: 1. El primer paso es tener una base de datos formada a partir de sus fuentes de datos. 2. Luego, limpie los datos obtenidos del sistema fuente antes de reorganizarlos y reestructurarlos. 3. Importe y construya una base de datos que sirva como área de preparación. 4. Combine o filtre la información según los requisitos de su negocio. 5. Por último, aproveche los datos manipulados para obtener información valiosa.

Fuentes de información:

http://cidecame.uaeh.edu.mx/lcc/mapa/PROYECTO/libro14/53__lenguaje_de_manipulacin _de_datos_dml.html https://es.wikibooks.org/wiki/MySQL/Gesti%C3%B3n/Lenguaje_de_manipulaci %C3%B3n_de_datos https://www.astera.com/es/tipo/blog/herramientas-de-manipulaci%C3%B3n-de-datos/...