Se ei ole mikään salaisuus. Elämme virallisesti big datan aikakaudella. Lähes jokainen yritys – etenkin suuret yritykset – kerää, tallentaa ja analysoi tietoja kasvun eduksi. Useimmissa päivittäisissä liiketoiminnoissa tietojen hallinta on normaalia, ja käytetään seuraavia työkaluja:
- tietokannat
- automaatiojärjestelmät
- CRM-alustat
Jos olet työskennellyt jossakin yrityksessä jonkin aikaa, olet todennäköisesti kohdannut termin Data Normalization. Paras käytäntö tallennettujen tietojen käsittelyyn ja käyttämiseen, tietojen normalisointi on prosessi, joka auttaa parantamaan menestystä koko yrityksessä.
Tässä on kaikki mitä sinun tarvitsee tietää tietojen normalisoinnista, sekä vinkkejä parantamiseen. datasi tehokkaasti.
Mikä on tietojen normalisointi?
Tietojen normalisointia pidetään yleensä puhtaiden tietojen kehityksenä. Sukellettaessa syvemmälle tietojen normalisoinnin merkitys tai tavoite on kuitenkin kaksinkertainen:
- Tietojen normalisointi on tietojen organisointi, joka näyttää samanlaiselta kaikissa tietueissa ja kentissä.
- Se kasvaa syötetyyppien yhteenkuuluvuus, joka johtaa puhdistamiseen, lyijyn tuottamiseen, segmentointiin ja korkealaatuisempaan dataan.
Yksinkertaisesti sanottuna tähän prosessiin kuuluu strukturoimattoman tiedon ja redundanssin (kaksoiskappaleiden) poistaminen loogisten tietojen varmistamiseksi. varastointi. Kun tietojen normalisointi on tehty oikein, päädyt standardoituun tietojen syöttöön. Tämä prosessi koskee esimerkiksi kuinka URL-osoitteet, yhteyshenkilöiden nimet, katuosoitteet, puhelinnumerot ja jopa koodit tallennetaan. Nämä standardoidut tietokentät voidaan sitten ryhmitellä ja lukea nopeasti.
Kuka tarvitsee tietojen normalisointia?
Jokaisen yrityksen, joka haluaa menestyä ja kasvaa, on suoritettava säännöllisesti tietojen normalisointi. Se on yksi tärkeimmistä asioista, joita voit tehdä päästäksesi eroon virheistä, jotka tekevät tietojen analysoinnin monimutkaiseksi ja vaikeaksi. Tällaiset virheet piiloutuvat usein muutettaessa, lisäämällä tai poistamalla järjestelmätietoja. Kun tietojen syöttövirhe poistetaan, organisaatiolle jää hyvin toimiva järjestelmä, joka on täynnä käyttökelpoisia, hyödyllisiä tietoja.
Normalisoinnilla organisaatio voi hyödyntää dataansa mahdollisimman hyvin ja sijoittaa tiedonkeruussa suuremmalla ja tehokkaammalla tasolla. Tietojen tarkasteleminen yrityksen johtamisen parantamiseksi on vähemmän haastava tehtävä, etenkin ristitutkimuksissa. Niille, jotka kokoavat ja kyselevät säännöllisesti tietoja ohjelmisto-palveluna-sovelluksista, sekä niille, jotka keräävät tietoja useista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, digitaalisista sivustoista ja muusta, tietojen normalisoinnista tulee korvaamaton prosessi, joka säästää aikaa, tilaa ja rahaa.
Kuinka tietojen normalisointi toimii
Nyt on oikea hetki huomata, että normalisointisi näyttää tietyn tietotyypin mukaan eri tavalla.
Normaalimmillaan normalisointi on yksinkertaisesti luoda vakiomuoto kaikille yrityksen tiedoille:
- Miss EMILY kirjoitetaan Ms Emilyyn
- 8023097864 kirjoitettu 802-309-7864
- 24 canillas RD kirjoitetaan 24 Canillas Road
- GoogleBiz kirjoitetaan Google Biz, Inc.
- VP-markkinointi kirjoitetaan Markkinoinnin johtaja
Perusmuotoilun lisäksi asiantuntijat ovat yhtä mieltä siitä, että tietojen normalisointia varten on viisi yleistä sääntöä tai ”normaalia muotoa”. ntyypityypit numeroluokkiin monimutkaisuuden tasosta riippuen. Normalisointia koskevia suuntaviivoja pidetään joissakin tapauksissa, kun muunnoksia lomakkeesta on tehtävä. Vaihtelujen tapauksessa on tärkeää ottaa huomioon seuraukset ja poikkeavuudet.
Monimutkaisuuden vuoksi tässä artikkelissa ensimmäisestä ja kolmesta yleisimmästä muodosta keskustellaan ylimmällä tasolla ja kaikki tiedot otetaan huomioon taulukkomuodossa.
Ensimmäinen normaali muoto (1NF)
Tietojen normalisoinnin perusmuoto on 1NFm, mikä varmistaa, ettei ryhmässä ole toistuvia merkintöjä. Jotta kullakin merkinnällä voidaan katsoa olevan 1NF, sillä on oltava vain yksi arvo kullekin solulle ja jokaisen tietueen on oltava yksilöllinen.
Tallennat esimerkiksi henkilön nimeä, osoitetta, sukupuolta ja jos hän osti evästeet.
Toinen normaali lomake (2NF)
2NF-säännön mukaisten tietojen varmistamiseksi, ettei 2NF-säännössä ole toistuvia merkintöjä, tietojen on ensin sovellettava kaikkiin 1NF-vaatimuksiin. Tämän jälkeen tiedoilla on oltava vain yksi ensisijainen avain. Jotta tiedoista erotettaisiin vain yksi ensisijainen avain, kaikki tietoryhmät, jotka voidaan sijoittaa useaan riviin, tulisi sijoittaa erillisiin taulukoihin. Sitten suhteita voidaan luoda uusien ulkomaisten avaintunnisteiden avulla.
Tallennat esimerkiksi henkilön nimeä, osoitetta, sukupuolta, jos hän on ostanut evästeitä, sekä evästetyyppejä. Evästetyypit sijoitetaan eri taulukoihin, joissa on vastaava vieras avain kunkin henkilön nimelle.
Kolmas normaali lomake (3NF)
Jotta tiedot olisivat tässä säännössä, niiden on ensin täytettävä kaikki 2NF-vaatimukset. Tämän jälkeen taulukon tietojen on oltava riippuvaisia vain ensisijaisesta avaimesta. Jos ensisijaista avainta muutetaan, kaikki tiedot, joihin tämä vaikuttaa, on lisättävä uuteen taulukkoon.
Tallennat esimerkiksi henkilön nimeä, osoitetta ja sukupuolta, mutta palaat takaisin ja vaihdat nimeä henkilön. Kun teet tämän, myös sukupuoli voi muuttua. Tämän välttämiseksi 3NF: ssä sukupuolelle annetaan vieras avain ja uusi taulukko sukupuolen tallentamiseksi.
Kun alat ymmärtää paremmin normalisointilomakkeita, säännöt selkeytyvät samalla kun erotat tietosi taulukoiksi ja tasoista tulee vaivattomia. Nämä taulukot helpottavat kenenkään organisaation sisällä tietojen keräämistä ja varmistavat, että he keräävät oikeita tietoja, joita ei ole päällekkäisiä.
Tietojen normalisoinnin edut
Kuten edellä mainittiin, eniten tärkeä osa tietojen normalisointia on parempi analyysi, joka johtaa kasvuun; prosessilla on kuitenkin vielä muutama uskomaton hyöty:
Lisää tilaa
Tietokantojen ollessa täynnä tietoja järjestely ja kaksoiskappaleiden poistaminen vapauttavat kaivattua gigatavua ja teratavua. Kun järjestelmään ladataan tarpeettomia asioita, käsittelyn suorituskyky heikkenee. Digitaalisen muistin puhdistamisen jälkeen järjestelmät toimivat nopeammin ja latautuvat nopeammin, mikä tarkoittaa, että data-analyysi tehdään tehokkaammin.
Nopeampi vastaaminen kysymyksiin
Puhuminen nopeammista prosesseista, kun normalisoituminen muuttuu yksinkertainen tehtävä, voit järjestää tietosi ilman muutoksia. Tämä auttaa yrityksen eri tiimejä säästämään arvokasta aikaa sen sijaan, että yritettäisi kääntää hulluja tietoja, joita ei ole tallennettu oikein.
Parempi segmentointi
Yksi parhaista tavoista kasvattaa yritystä on varmistaa lyijyn segmentointi. Tietojen normalisoinnin avulla ryhmät voidaan nopeasti jakaa luokkiin otsikoiden, toimialojen perusteella – sinä nimeät sen. Luetteloiden luominen tietylle liidille arvokkaan perusteella on prosessi, joka ei enää aiheuta päänsärkyä.
Tietojen normalisointi ei ole vaihtoehto
Koska tiedoista tulee arvokkaampia kaikentyyppisille Liiketoimintaa ei voida jättää huomiotta tapaa, jolla se on organisoitu massaominaisuuksiin.
Sähköpostiviestien toimittamisen varmistamisesta väärinkäytösten estämiseen ja ryhmien analysoinnin parantamiseen ilman päällekkäisyyksiä on helppo huomata, että kun tiedot normalisointi suoritetaan oikein, se johtaa parempaan liiketoiminnan toimintaan. Kuvittele vain, jos jätät tietosi epäjärjestykseen ja menetät tärkeät kasvumahdollisuudet, koska verkkosivusto ei lataudu tai muistiinpanot eivät pääse VP: lle. Mikään näistä ei kuulosta menestykseltä tai kasvulta.
Tietojen normalisoiminen on yksi tärkeimmistä asioista, joita voit tehdä organisaatiollesi tänään.