Het is geen geheim. We leven officieel in het tijdperk van big data. Bijna elk bedrijf – vooral grote ondernemingen – verzamelt, bewaart en analyseert gegevens ten behoeve van groei. In de meeste dagelijkse bedrijfsactiviteiten is het beheren van gegevens een norm, met behulp van tools zoals:
- Databases
- Automatiseringssystemen
- CRM-platforms
Als u al een tijdje in een bedrijf werkt, bent u waarschijnlijk de term datanormalisatie tegengekomen. Gegevensnormalisatie is een best practice voor het omgaan met en gebruiken van opgeslagen informatie en is een proces dat het succes van het hele bedrijf zal helpen verbeteren.
Hier is alles wat u moet weten over gegevensnormalisatie, samen met enkele tips om te verbeteren uw gegevens effectief.
Wat is gegevensnormalisatie?
Gegevensnormalisatie wordt over het algemeen beschouwd als de ontwikkeling van schone gegevens. Dieper duiken, maar de betekenis of het doel van gegevensnormalisatie is tweeledig:
- Gegevensnormalisatie is de organisatie van gegevens zodat ze in alle records en velden op elkaar lijken.
- Het neemt toe de samenhang van ingangstypen die leiden tot opschoning, leadgeneratie, segmentatie en gegevens van hogere kwaliteit.
Simpel gezegd, dit proces omvat het elimineren van ongestructureerde gegevens en redundantie (duplicaten) om logische gegevens te garanderen opslag. Wanneer de gegevensnormalisatie correct is uitgevoerd, krijgt u gestandaardiseerde informatie-invoer. Dit proces is bijvoorbeeld van toepassing op de manier waarop URL’s, contactnamen, straatadressen, telefoonnummers en zelfs codes worden geregistreerd. Deze gestandaardiseerde informatievelden kunnen vervolgens worden gegroepeerd en snel worden gelezen.
Wie heeft gegevensnormalisatie nodig?
Elk bedrijf dat succesvol wil worden en wil groeien, moet regelmatig gegevensnormalisatie uitvoeren. Het is een van de belangrijkste dingen die u kunt doen om fouten te verwijderen die het uitvoeren van informatieanalyse ingewikkeld en moeilijk maken. Dergelijke fouten sluipen vaak op bij het wijzigen, toevoegen of verwijderen van systeeminformatie. Wanneer een gegevensinvoerfout wordt verwijderd, blijft een organisatie achter met een goed werkend systeem dat vol zit met bruikbare, nuttige gegevens.
Met normalisatie kan een organisatie het beste uit haar gegevens halen en investeren bij het verzamelen van gegevens op een hoger, efficiënter niveau. Het bekijken van gegevens om de manier waarop een bedrijf wordt geleid te verbeteren, wordt een minder uitdagende taak, vooral bij kruisbesprekingen. Voor degenen die regelmatig gegevens van software-as-a-service-applicaties consolideren en opvragen, en voor degenen die gegevens verzamelen uit verschillende bronnen zoals sociale media, digitale sites en meer, wordt gegevensnormalisatie een proces van onschatbare waarde dat tijd bespaart, ruimte en geld.
Hoe gegevensnormalisatie werkt
Dit is het moment om op te merken dat, afhankelijk van uw specifieke type gegevens, uw normalisatie er anders uitziet.
Normaal gesproken is normalisatie eenvoudig het creëren van een standaardformaat voor alle gegevens in een bedrijf:
- Miss EMILY wordt geschreven in mevrouw Emily
- 8023097864 wordt geschreven 802-309-7864
- 24 canillas RD wordt geschreven 24 Canillas Road
- GoogleBiz wordt geschreven Google Biz, Inc.
- VP marketing wordt geschreven Vice-president Marketing
Naast de basisopmaak zijn experts het erover eens dat er vijf algemene regels of ‘normale vormen’ zijn voor het normaliseren van gegevens. Elke regel is erop gericht om ntity typen in nummercategorieën, afhankelijk van de mate van complexiteit. Beschouwd als richtlijnen voor normalisatie, zijn er gevallen waarin variaties van het formulier moeten plaatsvinden. In het geval van variaties is het belangrijk om de gevolgen en anomalieën in overweging te nemen.
Met het oog op complexiteit worden in dit artikel de eerste en drie meest voorkomende vormen op een topniveau besproken en worden alle gegevens beschouwd in tabelformaat.
Eerste normale vorm (1NF)
De meest basale vorm van gegevensnormalisatie is 1NFm, wat ervoor zorgt dat er geen herhalende gegevens in een groep zijn. Om als 1NF te worden beschouwd, moet elk item slechts één enkele waarde voor elke cel hebben en moet elk record uniek zijn.
U registreert bijvoorbeeld de naam, het adres, het geslacht van een persoon en of deze heeft gekocht cookies.
Second Normal Form (2NF)
Opnieuw bezig om ervoor te zorgen dat er geen herhalende items zijn, om in de 2NF-regel te vallen, moeten de gegevens eerst van toepassing zijn op alle 1NF-vereisten. Daarna mogen gegevens slechts één primaire sleutel hebben. Om gegevens te scheiden zodat ze slechts één primaire sleutel hebben, moeten alle gegevenssubsets die in meerdere rijen kunnen worden geplaatst, in afzonderlijke tabellen worden geplaatst. Vervolgens kunnen relaties worden gecreëerd door middel van nieuwe labels voor externe sleutels.
U registreert bijvoorbeeld de naam, het adres en het geslacht van een persoon als deze cookies heeft gekocht, evenals de soorten cookies. De soorten cookies worden in een andere tabel geplaatst met een overeenkomstige externe sleutel voor de naam van elke persoon.
Derde normale vorm (3NF)
Om gegevens in deze regel te laten vallen, moeten ze eerst voldoen aan alle 2NF-vereisten. Daarna mogen gegevens in een tabel alleen afhankelijk zijn van de primaire sleutel. Als de primaire sleutel wordt gewijzigd, moeten alle betrokken gegevens in een nieuwe tabel worden geplaatst.
U neemt bijvoorbeeld de naam, het adres en het geslacht van een persoon op, maar gaat terug en wijzigt de naam van een persoon. Als u dit doet, kan het geslacht ook veranderen. Om dit te voorkomen, krijgt het geslacht in 3NF een externe sleutel en een nieuwe tabel om het geslacht op te slaan.
Naarmate u de normalisatievormen beter begint te begrijpen, worden de regels duidelijker terwijl u uw gegevens in tabellen en niveaus worden moeiteloos. Deze tabellen maken het vervolgens voor iedereen binnen een organisatie eenvoudig om informatie te verzamelen en ervoor te zorgen dat ze de juiste gegevens verzamelen die niet worden gedupliceerd.
Voordelen van gegevensnormalisatie
Zoals hierboven vermeld, de meeste een belangrijk onderdeel van gegevensnormalisatie is een betere analyse die tot groei leidt; er zijn echter nog een paar ongelooflijke voordelen van dit proces:
Meer ruimte
Met databases vol met informatie, organisatie en eliminatie van duplicaten, maakt de broodnodige gigabyte en terabyte ruimte vrij. Wanneer een systeem wordt geladen met onnodige dingen, neemt de verwerkingsprestatie af. Na het opschonen van digitaal geheugen, zullen uw systemen sneller werken en sneller laden, wat betekent dat data-analyse efficiënter wordt uitgevoerd.
Sneller beantwoorden van vragen
Over snellere processen gesproken, nadat normalisatie wordt een eenvoudige taak, u kunt uw gegevens organiseren zonder dat u deze verder hoeft te wijzigen. Dit helpt verschillende teams binnen een bedrijf waardevolle tijd te besparen in plaats van te proberen gekke gegevens te vertalen die niet correct zijn opgeslagen.
Betere segmentatie
Een van de beste manieren om een bedrijf te laten groeien is om leadsegmentatie te garanderen. Met gegevensnormalisatie kunnen groepen snel worden opgesplitst in categorieën op basis van titels, bedrijfstakken, noem maar op. Het maken van lijsten op basis van wat waardevol is voor een specifieke lead, is een proces dat geen hoofdpijn meer oplevert.
Datanormalisatie is geen optie
Naarmate data waardevoller worden voor alle soorten zaken, kan de manier waarop het is georganiseerd in massa-kwaliteiten niet over het hoofd worden gezien.
Van het verzekeren van de bezorging van e-mails tot het voorkomen van misdrijven en het verbeteren van de analyse van groepen zonder de zorgen over duplicaten, het is gemakkelijk in te zien dat wanneer gegevens normalisatie correct wordt uitgevoerd resulteert in een betere algemene bedrijfsfunctie. Stelt u zich eens voor dat u uw gegevens in de war laat en belangrijke groeikansen mist doordat een website niet laadt of notities niet bij een VP terechtkomen. Dat klinkt allemaal niet als succes of groei.
De keuze om gegevens te normaliseren is een van de belangrijkste dingen die u vandaag voor uw organisatie kunt doen.