No es ningún secreto. Estamos viviendo oficialmente en la era del big data. Casi todas las empresas, especialmente las empresas a gran escala, recopilan, almacenan y analizan datos en beneficio del crecimiento. En la mayoría de las operaciones comerciales diarias, la gestión de datos es una norma, utilizando herramientas como:
- Bases de datos
- Sistemas de automatización
- Plataformas CRM
Si ha trabajado en alguna empresa durante algún tiempo, probablemente se haya encontrado con el término Normalización de datos. Una de las mejores prácticas para manejar y emplear información almacenada, la normalización de datos es un proceso que ayudará a mejorar el éxito en toda la empresa.
Aquí encontrará todo lo que necesita saber sobre la normalización de datos junto con algunos consejos sobre cómo mejorar sus datos de forma eficaz.
¿Qué es la normalización de datos?
La normalización de datos se considera generalmente el desarrollo de datos limpios. Sin embargo, profundizando, el significado u objetivo de la normalización de datos es doble:
- La normalización de datos es la organización de los datos para que parezcan similares en todos los registros y campos.
- Aumenta la cohesión de los tipos de entrada que conducen a la limpieza, generación de clientes potenciales, segmentación y datos de mayor calidad.
En pocas palabras, este proceso incluye la eliminación de datos no estructurados y redundancia (duplicados) para garantizar datos lógicos almacenamiento. Cuando la normalización de datos se realiza correctamente, terminará con una entrada de información estandarizada. Por ejemplo, este proceso se aplica a cómo se registran las URL, los nombres de los contactos, las direcciones, los números de teléfono e incluso los códigos. Estos campos de información estandarizados se pueden agrupar y leer rápidamente.
¿Quién necesita la normalización de datos?
Toda empresa que desee funcionar con éxito y crecer debe realizar la normalización de datos con regularidad. Es una de las cosas más importantes que puede hacer para deshacerse de los errores que hacen que la ejecución del análisis de información sea complicada y difícil. Estos errores suelen aparecer al cambiar, agregar o eliminar información del sistema. Cuando se elimina el error de entrada de datos, una organización se quedará con un sistema que funciona bien y que está lleno de datos útiles y útiles.
Con la normalización, una organización puede aprovechar al máximo sus datos e invertir en la recopilación de datos a un nivel mayor y más eficiente. Mirar los datos para mejorar la forma en que se maneja una empresa se convierte en una tarea menos desafiante, especialmente cuando se realiza un interrogatorio. Para aquellos que consolidan y consultan datos de forma regular desde aplicaciones de software como servicio, así como para aquellos que recopilan datos de una variedad de fuentes como redes sociales, sitios digitales y más, la normalización de datos se convierte en un proceso invaluable que ahorra tiempo. espacio y dinero.
Cómo funciona la normalización de datos
Ahora es el momento de notar que, dependiendo de su tipo específico de datos, su normalización se verá diferente.
En su forma más básica, la normalización es simplemente crear un formato estándar para todos los datos en una empresa:
- Miss EMILY estará escrita en Ms. Emily
- 8023097864 será escrito 802-309-7864
- Se escribirá 24 canillas RD 24 Canillas Road
- Se escribirá GoogleBiz Google Biz, Inc.
- Se escribirá VP marketing Vicepresidente de marketing
Más allá del formato básico, los expertos coinciden en que hay cinco reglas generales o «formas normales» para realizar la normalización de datos. Cada regla se centra en poner e tipos de entidades en categorías numéricas según el nivel de complejidad. Consideradas como pautas para la normalización, hay casos en los que deben producirse variaciones del formulario. En el caso de variaciones, es importante considerar las consecuencias y las anomalías.
Por motivos de complejidad, en este artículo, la primera y las tres formas más comunes se discuten en un nivel superior y todos los datos son considerado en formato de tabla.
Primera forma normal (1NF)
La forma más básica de normalización de datos es 1NFm que garantiza que no haya entradas repetidas en un grupo. Para que se considere 1NF, cada entrada debe tener un solo valor para cada celda y cada registro debe ser único.
Por ejemplo, está registrando el nombre, la dirección, el sexo de una persona y si compró cookies.
Segunda forma normal (2NF)
Trabajando de nuevo para garantizar que no se repitan entradas, para estar en la regla 2NF, los datos deben aplicarse primero a todos los requisitos de 1NF. Después de eso, los datos deben tener solo una clave principal. Para separar los datos para que solo tengan una clave principal, todos los subconjuntos de datos que se pueden colocar en varias filas deben colocarse en tablas separadas. Luego, se pueden crear relaciones a través de nuevas etiquetas de clave externa.
Por ejemplo, está registrando el nombre, la dirección, el género de una persona, si compró cookies, así como los tipos de cookies. Los tipos de cookies se colocan en una tabla diferente con una clave externa correspondiente al nombre de cada persona.
Tercera forma normal (3NF)
Para que los datos estén en esta regla, primero deben cumplir con todos los requisitos de 2NF. A continuación, los datos de una tabla solo deben depender de la clave principal. Si se cambia la clave principal, todos los datos afectados deben colocarse en una nueva tabla.
Por ejemplo, está registrando el nombre, la dirección y el sexo de una persona, pero regrese y cambie el nombre de una persona. Cuando haga esto, el género también puede cambiar. Para evitar esto, en 3NF el género recibe una clave externa y una nueva tabla para almacenar el género.
A medida que comience a comprender mejor los formularios de normalización, las reglas se volverán más claras al separar sus datos en tablas y los niveles se volverán sin esfuerzo. Estas tablas facilitarán que cualquier persona dentro de una organización recopile información y se asegure de recopilar datos correctos que no estén duplicados.
Beneficios de la normalización de datos
Como se mencionó anteriormente, la mayoría una parte importante de la normalización de datos es un mejor análisis que conduce al crecimiento; sin embargo, hay algunos beneficios más increíbles de este proceso:
Más espacio
Con bases de datos repletas de información, la organización y la eliminación de duplicados libera espacio de gigabytes y terabytes muy necesario. Cuando un sistema se carga con cosas innecesarias, el rendimiento del procesamiento disminuye. Después de limpiar la memoria digital, sus sistemas se ejecutarán y cargarán más rápido, lo que significa que el análisis de datos se realiza a un ritmo más eficiente.
Respuesta más rápida a las preguntas
Hablando de procesos más rápidos, después de la normalización se vuelve Una tarea sencilla, puede organizar sus datos sin necesidad de realizar más modificaciones. Esto ayuda a varios equipos dentro de una empresa a ahorrar un tiempo valioso en lugar de intentar traducir datos disparatados que no se han almacenado correctamente.
Mejor segmentación
Una de las mejores formas de hacer crecer una empresa es asegurar la segmentación de clientes potenciales. Con la normalización de datos, los grupos se pueden dividir rápidamente en categorías basadas en títulos, industrias, lo que sea. Crear listas basadas en lo que es valioso para un cliente potencial específico es un proceso que ya no causa dolor de cabeza.
La normalización de datos no es una opción
A medida que los datos se vuelven más valiosos para todo tipo de negocio, la forma en que está organizado en calidades masivas no puede pasarse por alto.
Desde garantizar la entrega de correos electrónicos hasta prevenir errores de marcado y mejorar el análisis de grupos sin la preocupación de duplicados, es fácil ver que cuando los datos La normalización se realiza correctamente y se traduce en una mejor función empresarial general. Imagínese si deja sus datos en desorden y pierde importantes oportunidades de crecimiento debido a que un sitio web no se carga o las notas no llegan a un vicepresidente. Nada de eso suena a éxito o crecimiento.
Elegir normalizar los datos es una de las cosas más importantes que puede hacer hoy por su organización.