Non è un segreto. Stiamo ufficialmente vivendo nell’era dei big data. Quasi tutte le aziende, soprattutto quelle di grandi dimensioni, raccolgono, archiviano e analizzano i dati a vantaggio della crescita. Nella maggior parte delle operazioni aziendali quotidiane, la gestione dei dati è una norma, utilizzando strumenti quali:
- Database
- Sistemi di automazione
- Piattaforme CRM
Se lavori in un’azienda da un po ‘di tempo, probabilmente hai incontrato il termine Normalizzazione dei dati. Una best practice per la gestione e l’utilizzo delle informazioni archiviate, la normalizzazione dei dati è un processo che contribuirà a migliorare il successo di un’intera azienda.
Ecco tutto ciò che devi sapere sulla normalizzazione dei dati insieme ad alcuni suggerimenti su come migliorare i tuoi dati in modo efficace.
Che cos’è la normalizzazione dei dati?
La normalizzazione dei dati è generalmente considerata lo sviluppo di dati puliti. Immergendosi più in profondità, tuttavia, il significato o l’obiettivo della normalizzazione dei dati è duplice:
- La normalizzazione dei dati è l’organizzazione dei dati in modo che appaiano simili in tutti i record e campi.
- Aumenta la coesione dei tipi di ingresso che porta alla pulizia, alla generazione di lead, alla segmentazione e ai dati di qualità superiore.
In poche parole, questo processo include l’eliminazione dei dati non strutturati e la ridondanza (duplicati) al fine di garantire dati logici Conservazione. Quando la normalizzazione dei dati viene eseguita correttamente, si otterrà l’immissione di informazioni standardizzate. Ad esempio, questo processo si applica alla modalità di registrazione di URL, nomi di contatti, indirizzi, numeri di telefono e persino codici. Questi campi di informazioni standardizzati possono quindi essere raggruppati e letti rapidamente.
Chi ha bisogno della normalizzazione dei dati?
Ogni azienda che desidera funzionare con successo e crescere deve eseguire regolarmente la normalizzazione dei dati. È una delle cose più importanti che puoi fare per eliminare gli errori che rendono complicata e difficile l’esecuzione dell’analisi delle informazioni. Tali errori spesso si verificano durante la modifica, l’aggiunta o la rimozione di informazioni di sistema. Quando l’errore di immissione dei dati viene rimosso, a un’organizzazione verrà lasciato un sistema ben funzionante pieno di dati utili e utilizzabili.
Con la normalizzazione, un’organizzazione può sfruttare al meglio i propri dati e investire nella raccolta dei dati a un livello più elevato e più efficiente. Analizzare i dati per migliorare il modo in cui viene gestita un’azienda diventa un compito meno impegnativo, soprattutto durante il confronto. Per coloro che consolidano e interrogano regolarmente i dati da applicazioni software-as-a-service, nonché per coloro che raccolgono dati da una varietà di fonti come social media, siti digitali e altro, la normalizzazione dei dati diventa un processo inestimabile che fa risparmiare tempo, spazio e denaro.
Come funziona la normalizzazione dei dati
Ora è il momento di notare che, a seconda del tipo specifico di dati, la normalizzazione avrà un aspetto diverso.
Nella sua forma più elementare, la normalizzazione consiste semplicemente nella creazione di un formato standard per tutti i dati all’interno di un’azienda:
- Miss EMILY sarà scritta in Ms. Emily
- 8023097864 sarà scritto 802-309-7864
- 24 canillas RD sarà scritto 24 Canillas Road
- GoogleBiz sarà scritto Google Biz, Inc.
- VP marketing sarà scritto Vicepresidente del marketing
Oltre alla formattazione di base, gli esperti concordano sul fatto che esistono cinque regole generali o “forme normali” per eseguire la normalizzazione dei dati. Ciascuna regola si concentra sull’inserimento di e I tipi di entità in categorie numeriche a seconda del livello di complessità. Considerato come linee guida per la normalizzazione, ci sono casi in cui è necessario che si verifichino variazioni dal modulo. In caso di variazioni, è importante considerare le conseguenze e le anomalie.
Ai fini della complessità, in questo articolo, la prima e le tre forme più comuni sono discusse a livello superiore e tutti i dati sono considerato in formato tabella.
First Normal Form (1NF)
La forma più semplice di normalizzazione dei dati è 1NFm che assicura che non ci siano voci ripetute in un gruppo. Per essere considerato 1NF, ogni voce deve avere un solo valore per ogni cella e ogni record deve essere univoco.
Ad esempio, stai registrando il nome, l’indirizzo, il sesso di una persona e se ha acquistato cookie.
Seconda forma normale (2NF)
Ancora una volta lavorando per garantire che non si ripetano voci, per essere nella regola 2NF, i dati devono prima applicarsi a tutti i requisiti 1NF. Successivamente, i dati devono avere una sola chiave primaria. Per separare i dati in modo da avere una sola chiave primaria, tutti i sottoinsiemi di dati che possono essere inseriti in più righe devono essere inseriti in tabelle separate. Quindi, le relazioni possono essere create tramite nuove etichette di chiavi esterne.
Ad esempio, stai registrando il nome, l’indirizzo, il sesso di una persona, se ha acquistato i cookie, nonché i tipi di cookie. I tipi di cookie vengono inseriti in una tabella diversa con una chiave esterna corrispondente al nome di ogni persona.
Terza forma normale (3NF)
Perché i dati rientrino in questa regola, devono prima soddisfare tutti i requisiti 2NF. Successivamente, i dati in una tabella devono dipendere solo dalla chiave primaria. Se la chiave primaria viene modificata, tutti i dati interessati devono essere inseriti in una nuova tabella.
Ad esempio, stai registrando il nome, l’indirizzo e il sesso di una persona ma torni indietro e cambia il nome di una persona. Quando lo fai, anche il sesso potrebbe cambiare. Per evitare ciò, in 3NF al sesso viene fornita una chiave esterna e una nuova tabella per memorizzare il genere.
Man mano che inizi a comprendere meglio i moduli di normalizzazione, le regole diventeranno più chiare separando i tuoi dati in tabelle e i livelli diventeranno facili. Queste tabelle renderanno quindi semplice per chiunque all’interno di un’organizzazione raccogliere informazioni e garantire che raccolgano dati corretti che non vengano duplicati.
Vantaggi della normalizzazione dei dati
Come accennato in precedenza, la maggior parte parte importante della normalizzazione dei dati è una migliore analisi che porta alla crescita; tuttavia, ci sono alcuni altri incredibili vantaggi di questo processo:
Più spazio
Con i database pieni di informazioni, l’organizzazione e l’eliminazione dei duplicati liberano gigabyte e terabyte di spazio. Quando un sistema viene caricato con cose non necessarie, le prestazioni di elaborazione diminuiscono. Dopo aver pulito la memoria digitale, i tuoi sistemi funzioneranno più velocemente e si caricheranno più velocemente, il che significa che l’analisi dei dati viene eseguita a una velocità più efficiente.
Risposte più veloci alle domande
Parlando di processi più veloci, dopo la normalizzazione diventa un compito semplice, puoi organizzare i tuoi dati senza bisogno di ulteriori modifiche. Ciò consente a vari team all’interno di un’azienda di risparmiare tempo prezioso invece di cercare di tradurre dati folli che non sono stati archiviati correttamente.
Migliore segmentazione
Uno dei modi migliori per far crescere un’azienda è garantire la segmentazione dei lead. Con la normalizzazione dei dati, i gruppi possono essere rapidamente suddivisi in categorie in base a titoli, settori, lo chiami. La creazione di elenchi in base a ciò che è prezioso per un lead specifico è un processo che non causa più mal di testa.
La normalizzazione dei dati non è un’opzione
Poiché i dati diventano più preziosi per tutti i tipi di business, il modo in cui è organizzato in massa non può essere trascurato.
Dall’assicurazione della consegna delle email alla prevenzione dei numeri errati e al miglioramento dell’analisi dei gruppi senza la preoccupazione dei duplicati, è facile vedere che quando i dati la normalizzazione viene eseguita correttamente e si traduce in una migliore funzione aziendale complessiva. Immagina di lasciare i tuoi dati allo sbando e di perdere importanti opportunità di crescita a causa del mancato caricamento di un sito Web o delle note che non arrivano a un vicepresidente. Niente di tutto ciò suona come successo o crescita.
La scelta di normalizzare i dati è una delle cose più importanti che puoi fare oggi per la tua organizzazione.