To żadna tajemnica. Oficjalnie żyjemy w dobie big data. Prawie każda firma – zwłaszcza duże przedsiębiorstwa – zbiera, przechowuje i analizuje dane z korzyścią dla rozwoju. W większości codziennych operacji biznesowych zarządzanie danymi jest normą przy użyciu takich narzędzi jak:
- Bazy danych
- Systemy automatyzacji
- Platformy CRM
Jeśli przez jakiś czas pracowałeś w jakiejś firmie, prawdopodobnie spotkałeś się z terminem Normalizacja danych. Normalizacja danych, najlepsza praktyka w zakresie obsługi i wykorzystywania przechowywanych informacji, to proces, który pomoże zwiększyć sukces w całej firmie.
Oto wszystko, co musisz wiedzieć o normalizacji danych, a także kilka wskazówek, jak ulepszyć Twoje dane.
Co to jest normalizacja danych?
Normalizacja danych jest ogólnie uważana za opracowanie czystych danych. Jednak głębiej, znaczenie lub cel normalizacji danych jest dwojaki:
- Normalizacja danych to taka organizacja danych, które mają wyglądać podobnie we wszystkich rekordach i polach.
- Zwiększa się spójność typów wejść prowadząca do czyszczenia, generowania potencjalnych klientów, segmentacji i wyższej jakości danych.
Mówiąc najprościej, proces ten obejmuje eliminację nieustrukturyzowanych danych i nadmiarowości (duplikatów) w celu zapewnienia logicznych danych przechowywanie. Gdy normalizacja danych zostanie przeprowadzona poprawnie, otrzymasz ustandaryzowane wprowadzanie informacji. Na przykład ten proces dotyczy sposobu rejestrowania adresów URL, nazw kontaktów, adresów, numerów telefonów, a nawet kodów. Te standardowe pola informacyjne można następnie grupować i szybko czytać.
Kto potrzebuje normalizacji danych?
Każda firma, która chce pomyślnie działać i rozwijać się, musi regularnie przeprowadzać normalizację danych. Jest to jedna z najważniejszych rzeczy, które możesz zrobić, aby pozbyć się błędów, które utrudniają i komplikują prowadzenie analizy informacji. Takie błędy często pojawiają się podczas zmiany, dodawania lub usuwania informacji o systemie. Po usunięciu błędu podczas wprowadzania danych organizacja pozostanie z dobrze funkcjonującym systemem, który jest pełen użytecznych, przydatnych danych.
Dzięki normalizacji organizacja może w pełni wykorzystać swoje dane, a także zainwestować w gromadzeniu danych na wyższym, bardziej wydajnym poziomie. Przeglądanie danych w celu poprawy sposobu działania firmy staje się mniej wymagającym zadaniem, zwłaszcza w przypadku wzajemnych analiz. Dla tych, którzy regularnie konsolidują i wyszukują dane z aplikacji typu oprogramowanie jako usługa, a także dla tych, którzy zbierają dane z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, witryny cyfrowe i inne, normalizacja danych staje się nieocenionym procesem oszczędzającym czas, przestrzeń i pieniądze.
Jak działa normalizacja danych
Nadszedł czas, aby zauważyć, że w zależności od określonego typu danych normalizacja będzie wyglądać inaczej.
Mówiąc najprościej, normalizacja polega po prostu na utworzeniu standardowego formatu dla wszystkich danych w firmie:
- Miss EMILY zostanie napisana w Pani Emily
- 8023097864 będzie napisane 802-309-7864
- 24 canillas RD zostanie napisane 24 Canillas Road
- GoogleBiz zostanie napisane Google Biz, Inc.
- VP marketing zostanie napisany Wiceprezes ds. Marketingu
Oprócz podstawowego formatowania eksperci zgadzają się, że istnieje pięć ogólnych zasad lub „normalnych form” normalizacji danych. Każda reguła koncentruje się na typy złożoności na kategorie liczbowe w zależności od stopnia złożoności. Uważane za wytyczne do normalizacji, zdarzają się sytuacje, w których konieczne jest wprowadzenie odstępstw od formularza. W przypadku różnic ważne jest, aby wziąć pod uwagę konsekwencje i anomalie.
Ze względu na złożoność w tym artykule pierwsza i trzy najczęściej spotykane formy są omówione na najwyższym poziomie, a wszystkie dane są rozpatrywane w formie tabeli.
Pierwsza postać normalna (1NF)
Najbardziej podstawową formą normalizacji danych jest 1NFm, która zapewnia, że w grupie nie ma powtarzających się wpisów. Aby być uznanym za 1NF, każdy wpis musi mieć tylko jedną wartość dla każdej komórki, a każdy rekord musi być unikalny.
Na przykład rejestrujesz imię i nazwisko, adres, płeć osoby i jeśli kupiła cookies.
Druga normalna forma (2NF)
Ponownie pracując nad zapewnieniem braku powtarzających się wpisów, aby być w regule 2NF, dane muszą najpierw dotyczyć wszystkich wymagań 1NF. Następnie dane muszą mieć tylko jeden klucz podstawowy. Aby oddzielić dane i mieć tylko jeden klucz podstawowy, wszystkie podzbiory danych, które można umieścić w wielu wierszach, należy umieścić w osobnych tabelach. Następnie można tworzyć relacje za pomocą nowych etykiet z kluczami obcymi.
Na przykład rejestrujesz imię i nazwisko, adres, płeć osoby, jeśli kupiła pliki cookie, a także typy plików cookie. Typy plików cookie są umieszczane w innej tabeli z odpowiednim kluczem obcym do nazwiska każdej osoby.
Trzecia postać normalna (3NF)
Aby dane znalazły się w tej regule, muszą najpierw spełniać wszystkie wymagania 2NF. Następnie dane w tabeli muszą być zależne tylko od klucza podstawowego. Jeśli klucz podstawowy zostanie zmieniony, wszystkie dane, na które ma to wpływ, należy umieścić w nowej tabeli.
Na przykład rejestrujesz imię i nazwisko, adres i płeć osoby, ale wróć i zmień imię osoby. Kiedy to zrobisz, płeć również może się zmienić. Aby tego uniknąć, w 3NF płeć otrzymuje klucz obcy i nową tabelę do przechowywania płci.
W miarę jak zaczniesz lepiej rozumieć formularze normalizacji, zasady staną się jaśniejsze podczas rozdzielania danych na tabele i poziomy staną się łatwe. Tabele te ułatwią zebranie informacji każdej osobie w organizacji i zapewnią, że zbierają prawidłowe dane, które nie są powielane.
Korzyści z normalizacji danych
Jak wspomniano powyżej, większość ważną częścią normalizacji danych jest lepsza analiza prowadząca do wzrostu; Jednak jest kilka bardziej niesamowitych korzyści z tego procesu:
Więcej miejsca
Dzięki bazom danych wypełnionym informacjami, organizacja i eliminacja duplikatów zwalnia tak potrzebne gigabajty i terabajty. Gdy system jest załadowany niepotrzebnymi rzeczami, spada wydajność przetwarzania. Po wyczyszczeniu pamięci cyfrowej Twoje systemy będą działać szybciej i ładować się szybciej, co oznacza, że analiza danych odbywa się z większą wydajnością.
Szybsze odpowiadanie na pytania
Mówiąc o szybszych procesach, po normalizacji staje się to proste zadanie, możesz uporządkować swoje dane bez konieczności ich dalszej modyfikacji. Pomaga to różnym zespołom w firmie zaoszczędzić cenny czas zamiast próbować tłumaczyć szalone dane, które nie były prawidłowo przechowywane.
Lepsza segmentacja
Jeden z najlepszych sposobów na rozwój firmy jest zapewnienie segmentacji ołowiu. Dzięki normalizacji danych grupy można szybko podzielić na kategorie na podstawie tytułów, branż – możesz to nazwać. Tworzenie list na podstawie tego, co jest cenne dla konkretnego potencjalnego klienta, to proces, który nie powoduje już bólu głowy.
Normalizacja danych nie wchodzi w grę.
Ponieważ dane stają się bardziej wartościowe dla wszystkich typów nie można przeoczyć sposobu, w jaki jest on zorganizowany w sposób masowy.
Od zapewnienia dostarczania wiadomości e-mail po zapobieganie niewłaściwemu wybieraniu i ulepszanie analizy grup bez obawy o duplikaty, łatwo zauważyć, że dane normalizacja jest wykonywana prawidłowo, co skutkuje lepszą ogólną funkcją biznesową. Wyobraź sobie, że zostawisz swoje dane w nieładzie i przegapisz ważne możliwości rozwoju, ponieważ witryna nie ładuje się lub notatki nie docierają do wiceprezesa. Nic z tego nie brzmi jak sukces lub rozwój.
Wybór normalizacji danych to jedna z najważniejszych rzeczy, które możesz dziś zrobić dla swojej organizacji.