それは秘密ではありません。私たちは公式にビッグデータの時代に生きています。ほぼすべての企業、特に大規模企業は、成長のためにデータを収集、保存、分析します。ほとんどの日常業務では、次のようなツールを使用してデータを管理するのが一般的です。
- データベース
- 自動化システム
- CRMプラットフォーム
ある会社でしばらく働いたことがある場合は、おそらくデータの正規化という用語に出くわしたことでしょう。保存された情報を処理および使用するためのベストプラクティスであるデータの正規化は、会社全体の成功を改善するのに役立つプロセスです。
データの正規化について知っておく必要のあるすべてのことと、改善するためのヒントをいくつか紹介します。データを効果的に使用できます。
データの正規化とは何ですか？
データの正規化は、通常、クリーンなデータの開発と見なされます。ただし、深く掘り下げると、データの正規化の意味または目標は2つあります。
- データの正規化とは、すべてのレコードとフィールドで同じように表示されるデータの編成です。
- 増加します。クレンジング、リード生成、セグメンテーション、および高品質のデータにつながるエントリタイプのまとまり。
簡単に言えば、このプロセスには、論理データを確保するための非構造化データと冗長性（重複）の排除が含まれます。ストレージ。データの正規化が正しく行われると、標準化された情報入力が行われることになります。たとえば、このプロセスは、URL、連絡先名、住所、電話番号、さらにはコードの記録方法に適用されます。これらの標準化された情報フィールドは、グループ化してすばやく読み取ることができます。
データの正規化が必要なのは誰ですか？
成功して成長したいすべてのビジネスは、定期的にデータの正規化を実行する必要があります。これは、情報分析の実行を複雑かつ困難にするエラーを取り除くために実行できる最も重要なことの1つです。このようなエラーは、システム情報を変更、追加、または削除するときに頻繁に発生します。データ入力エラーが解消されると、組織には、有用で有益なデータでいっぱいの十分に機能するシステムが残されます。
正規化により、組織はデータを最大限に活用し、投資することができます。より大きく、より効率的なレベルでのデータ収集において。企業の運営方法を改善するためにデータを調べることは、特に相互調査の場合、それほど難しい作業ではなくなります。ソフトウェア・アズ・ア・サービスのアプリケーションからデータを定期的に統合してクエリを実行する人や、ソーシャルメディア、デジタルサイトなどのさまざまなソースからデータを収集する人にとって、データの正規化は時間を節約する非常に貴重なプロセスになります。スペースとお金。
データの正規化のしくみ
特定の種類のデータに応じて、正規化の外観が異なることに注意してください。
最も基本的な正規化とは、会社全体のすべてのデータに対して標準形式を作成することです。
- MissEMILYはMs.Emilyで記述されます
- 8023097864は次のようになります。 802-309-7864と書かれています
- 24カニラRDは24カニラロードと書かれています
- GoogleBizはGoogleBiz、Incと書かれています。
- VPマーケティングは書かれていますマーケティング担当副社長
専門家は、基本的なフォーマット以外に、データの正規化を実行するための5つの一般的なルールまたは「通常の形式」があることに同意しています。エンティティは、複雑さのレベルに応じて番号カテゴリに分類されます。正規化のガイドラインと見なされているため、フォームからの変更を行う必要がある場合があります。バリエーションの場合は、結果と異常を考慮することが重要です。
複雑にするために、この記事では、最初と3つの最も一般的な形式についてトップレベルで説明し、すべてのデータは表形式で考慮されます。
第一正規形（1NF）
データ正規化の最も基本的な形式は1NFmであり、グループ内に繰り返しエントリがないことを保証します。 1NFと見なされるには、各エントリのセルごとに1つの値のみが必要であり、各レコードは一意である必要があります。
たとえば、人の名前、住所、性別、購入したかどうかを記録します。クッキー。
第2正規形（2NF）
2NFルールに含めるには、繰り返しエントリがないことを確認するために、データを最初にすべての1NF要件に適用する必要があります。その後、データには1つの主キーのみが必要です。データを分離して1つの主キーのみを持つようにするには、複数の行に配置できるデータのすべてのサブセットを別々のテーブルに配置する必要があります。次に、新しい外部キーラベルを使用して関係を作成できます。
たとえば、Cookieを購入した人の名前、住所、性別、およびCookieの種類を記録します。 Cookieの種類は、各人の名前に対応する外部キーとともに異なるテーブルに配置されます。
第3正規形（3NF）
データをこのルールに含めるには、最初にすべての2NF要件に準拠する必要があります。その後、テーブル内のデータは主キーのみに依存する必要があります。主キーが変更された場合、影響を受けるすべてのデータを新しいテーブルに配置する必要があります。
たとえば、人の名前、住所、性別を記録していますが、戻って名前を変更します。人の。これを行うと、性別も変わる可能性があります。これを回避するために、3NFでは、性別には外部キーと性別を格納するための新しいテーブルが与えられます。
正規化フォームをよりよく理解し始めると、データをテーブルとに分割しながらルールがより明確になります。レベルは楽になります。これらのテーブルにより、組織内の誰もが情報を簡単に収集し、重複しない正しいデータを確実に収集できるようになります。
データの正規化のメリット
前述のように、データの正規化の重要な部分は、成長につながるより良い分析です。ただし、このプロセスにはさらにいくつかの驚くべき利点があります。
より多くのスペース
データベースに情報が詰め込まれているため、重複を整理して排除することで、必要なギガバイトとテラバイトのスペースを解放できます。システムに不要なものがロードされると、処理パフォーマンスが低下します。デジタルメモリをクリーンアップすると、システムの実行速度と読み込み速度が速くなります。つまり、データ分析がより効率的に実行されます。
より迅速な質問応答
より高速なプロセスと言えば、正規化後は簡単なタスクで、さらに変更することなくデータを整理できます。これにより、社内のさまざまなチームが、適切に保存されていないクレイジーなデータを翻訳しようとする代わりに、貴重な時間を節約できます。
より適切なセグメンテーション
ビジネスを成長させるための最良の方法の1つリードセグメンテーションを確実にすることです。データの正規化を使用すると、グループをタイトルや業界に基づいてカテゴリにすばやく分割できます。特定のリードにとって価値のあるものに基づいてリストを作成することは、もはや頭痛の種とならないプロセスです。
データの正規化はオプションではありません
データはすべてのタイプにとってより価値のあるものになるため、ビジネスでは、大量の品質で編成されている方法を見逃すことはできません。
メールの配信の確保から、誤報の防止、重複の心配のないグループの分析の改善まで、データが正規化が正しく実行されると、全体的なビジネス機能が向上します。データを混乱させたままにして、Webサイトが読み込まれない、またはメモがVPに届かないために、重要な成長の機会を逃した場合を想像してみてください。そのどれも成功や成長のようには聞こえません。
データを正規化することを選択することは、今日の組織にとって最も重要なことの1つです。