Ce n’est pas un secret. Nous vivons officiellement à l’ère du big data. Presque toutes les entreprises, en particulier les grandes entreprises, collectent, stockent et analysent des données au profit de la croissance. Dans la plupart des opérations commerciales quotidiennes, la gestion des données est une norme, en utilisant des outils tels que:
- Bases de données
- Systèmes d’automatisation
- Plateformes CRM
Si vous avez travaillé dans une entreprise pendant un certain temps, vous avez probablement rencontré le terme de normalisation des données. Meilleure pratique pour gérer et utiliser les informations stockées, la normalisation des données est un processus qui contribuera à améliorer le succès de toute une entreprise.
Voici tout ce que vous devez savoir sur la normalisation des données, ainsi que quelques conseils pour améliorer vos données efficacement.
Qu’est-ce que la normalisation des données?
La normalisation des données est généralement considérée comme le développement de données propres. Cependant, pour aller plus loin, la signification ou l’objectif de la normalisation des données est double:
- La normalisation des données est l’organisation des données qui semble similaire dans tous les enregistrements et champs.
- Elle augmente la cohésion des types d’entrées menant au nettoyage, à la génération de prospects, à la segmentation et à des données de meilleure qualité.
En termes simples, ce processus comprend l’élimination des données non structurées et la redondance (doublons) afin de garantir des données logiques espace de rangement. Lorsque la normalisation des données est effectuée correctement, vous vous retrouverez avec une saisie d’informations standardisée. Par exemple, ce processus s’applique à la façon dont les URL, les noms de contact, les adresses civiles, les numéros de téléphone et même les codes sont enregistrés. Ces champs d’information normalisés peuvent ensuite être regroupés et lus rapidement.
Qui a besoin d’une normalisation des données?
Toute entreprise qui souhaite réussir et se développer doit effectuer régulièrement une normalisation des données. C’est l’une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour vous débarrasser des erreurs qui rendent l’analyse des informations compliquée et difficile. De telles erreurs se faufilent souvent lors de la modification, de l’ajout ou de la suppression d’informations système. Lorsque l’erreur de saisie de données est supprimée, une organisation se retrouve avec un système qui fonctionne bien et qui regorge de données utiles et utiles.
Avec la normalisation, une organisation peut tirer le meilleur parti de ses données et investir dans la collecte de données à un niveau plus élevé et plus efficace. Examiner les données pour améliorer la gestion d’une entreprise devient une tâche moins difficile, en particulier lors d’un contre-interrogatoire. Pour ceux qui consolident et interrogent régulièrement les données des applications logicielles en tant que service ainsi que pour ceux qui collectent des données à partir de diverses sources telles que les médias sociaux, les sites numériques, etc., la normalisation des données devient un processus inestimable qui fait gagner du temps, de l’espace et de l’argent.
Comment fonctionne la normalisation des données
Le moment est venu de noter que, en fonction de votre type spécifique de données, votre normalisation sera différente.
À la base, la normalisation consiste simplement à créer un format standard pour toutes les données d’une entreprise:
- Miss EMILY sera écrit en Mme Emily
- 8023097864 sera écrit 802-309-7864
- 24 canillas RD sera écrit 24 Canillas Road
- GoogleBiz sera écrit Google Biz, Inc.
- VP marketing sera écrit Vice-président du marketing
Au-delà du formatage de base, les experts conviennent qu’il existe cinq règles générales ou «formes normales» pour effectuer la normalisation des données. Chaque règle se concentre sur la mise en ntity types en catégories de nombres en fonction du niveau de complexité. Considérées comme des lignes directrices pour la normalisation, il existe des cas où des variations du formulaire doivent avoir lieu. Dans le cas de variations, il est important de prendre en compte les conséquences et les anomalies.
Pour des raisons de complexité, dans cet article, la première et les trois formes les plus courantes sont discutées à un niveau supérieur et toutes les données sont considérée sous forme de tableau.
Première forme normale (1NF)
La forme la plus élémentaire de normalisation des données est 1NFm qui garantit qu’il n’y a pas d’entrées répétées dans un groupe. Pour être considérée comme 1NF, chaque entrée ne doit avoir qu’une seule valeur pour chaque cellule et chaque enregistrement doit être unique.
Par exemple, vous enregistrez le nom, l’adresse, le sexe d’une personne et si elle a acheté cookies.
Deuxième forme normale (2NF)
De nouveau en veillant à ne pas répéter les entrées, pour être dans la règle 2NF, les données doivent d’abord s’appliquer à toutes les exigences 1NF. Ensuite, les données ne doivent avoir qu’une seule clé primaire. Pour séparer les données pour n’avoir qu’une seule clé primaire, tous les sous-ensembles de données pouvant être placés sur plusieurs lignes doivent être placés dans des tables séparées. Ensuite, des relations peuvent être créées via de nouvelles étiquettes de clés étrangères.
Par exemple, vous enregistrez le nom, l’adresse, le sexe d’une personne, si elle a acheté des cookies, ainsi que les types de cookies. Les types de cookies sont placés dans une table différente avec une clé étrangère correspondant au nom de chaque personne.
Troisième forme normale (3NF)
Pour que les données soient dans cette règle, elles doivent d’abord se conformer à toutes les exigences 2NF. Ensuite, les données d’une table ne doivent dépendre que de la clé primaire. Si la clé primaire est modifiée, toutes les données concernées doivent être placées dans une nouvelle table.
Par exemple, vous enregistrez le nom, l’adresse et le sexe d’une personne mais revenez en arrière et changez le nom d’une personne. Lorsque vous faites cela, le sexe peut également changer. Pour éviter cela, dans 3NF, le sexe reçoit une clé étrangère et une nouvelle table pour stocker le sexe.
À mesure que vous commencez à mieux comprendre les formulaires de normalisation, les règles deviendront plus claires tout en séparant vos données en tables et les niveaux deviendront sans effort. Ces tableaux permettront ensuite à quiconque au sein d’une organisation de collecter des informations et de s’assurer qu’ils collectent des données correctes qui ne sont pas dupliquées.
Avantages de la normalisation des données
Comme mentionné ci-dessus, le plus une partie importante de la normalisation des données est une meilleure analyse menant à la croissance; cependant, il y a quelques autres avantages incroyables de ce processus:
Plus d’espace
Avec des bases de données regorgeant d’informations, l’organisation et l’élimination des doublons libère un gigaoctet et un téraoctet d’espace indispensable. Lorsqu’un système est chargé d’éléments inutiles, les performances de traitement diminuent. Après avoir nettoyé la mémoire numérique, vos systèmes fonctionneront plus rapidement et se chargeront plus rapidement, ce qui signifie que l’analyse des données est effectuée à un rythme plus efficace.
Réponse aux questions plus rapide
Parlant de processus plus rapides, après la normalisation devient une tâche simple, vous pouvez organiser vos données sans aucune modification supplémentaire. Cela permet à différentes équipes au sein d’une entreprise de gagner un temps précieux au lieu d’essayer de traduire des données insensées qui n’ont pas été stockées correctement.
Meilleure segmentation
L’une des meilleures façons de développer une entreprise est d’assurer la segmentation des leads. Grâce à la normalisation des données, les groupes peuvent être rapidement divisés en catégories en fonction des titres, des secteurs d’activité – vous l’appelez. La création de listes basées sur ce qui est précieux pour un prospect spécifique est un processus qui ne cause plus de maux de tête.
La normalisation des données n’est pas une option
À mesure que les données deviennent plus précieuses pour tous les types de entreprise, la façon dont elle est organisée en qualités de masse ne peut être négligée.
De la garantie de la livraison des e-mails à la prévention des erreurs de numérotation et à l’amélioration de l’analyse des groupes sans se soucier des doublons, il est facile de voir que lorsque les données la normalisation est effectuée correctement, elle se traduit par une meilleure fonction commerciale globale. Imaginez simplement si vous laissez vos données dans le désarroi et que vous manquez d’importantes opportunités de croissance en raison d’un site Web qui ne se charge pas ou que des notes ne parviennent pas à un vice-président. Rien de tout cela ne ressemble à un succès ou à une croissance.
Choisir de normaliser les données est l’une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour votre organisation aujourd’hui.