Não é segredo. Estamos oficialmente vivendo na era do big data. Quase todas as empresas – especialmente empresas de grande escala – coleta, armazena e analisa dados para o benefício do crescimento. Na maioria das operações comerciais diárias, o gerenciamento de dados é uma norma, usando ferramentas como:
- Bancos de dados
- Sistemas de automação
- plataformas de CRM
Se você já trabalhou em qualquer empresa por algum tempo, provavelmente encontrou o termo Normalização de dados. Uma prática recomendada para lidar e empregar informações armazenadas, a normalização de dados é um processo que ajudará a melhorar o sucesso em toda a empresa.
Aqui está tudo que você precisa saber sobre normalização de dados, juntamente com algumas dicas sobre como melhorar seus dados de forma eficaz.
O que é normalização de dados?
A normalização de dados é geralmente considerada o desenvolvimento de dados limpos. Indo mais fundo, no entanto, o significado ou objetivo da normalização de dados é duplo:
- A normalização de dados é a organização dos dados para que pareçam semelhantes em todos os registros e campos.
- Ela aumenta a coesão dos tipos de entrada que levam à limpeza, geração de leads, segmentação e dados de qualidade mais alta.
Simplificando, esse processo inclui a eliminação de dados não estruturados e redundância (duplicatas) para garantir dados lógicos armazenar. Quando a normalização de dados é feita corretamente, você acabará com a entrada de informações padronizada. Por exemplo, esse processo se aplica a como URLs, nomes de contato, endereços, números de telefone e até mesmo códigos são registrados. Esses campos de informações padronizados podem ser agrupados e lidos rapidamente.
Quem precisa de normalização de dados?
Cada empresa que deseja operar com sucesso e crescer precisa realizar regularmente a normalização de dados. É uma das coisas mais importantes que você pode fazer para se livrar dos erros que tornam a execução da análise de informações complicada e difícil. Esses erros costumam surgir furtivamente ao alterar, adicionar ou remover informações do sistema. Quando o erro de entrada de dados é removido, a organização fica com um sistema em bom funcionamento, cheio de dados úteis e úteis.
Com a normalização, uma organização pode aproveitar ao máximo seus dados e investir na coleta de dados em um nível maior e mais eficiente. Olhar para os dados para melhorar a forma como uma empresa é administrada torna-se uma tarefa menos desafiadora, especialmente durante a análise cruzada. Para aqueles que regularmente consolidam e consultam dados de aplicativos de software como serviço, bem como para aqueles que reúnem dados de uma variedade de fontes, como mídia social, sites digitais e muito mais, a normalização de dados se torna um processo inestimável que economiza tempo, espaço e dinheiro.
Como funciona a normalização de dados
Agora é o momento de observar que, dependendo do seu tipo específico de dados, sua normalização será diferente.
Basicamente, a normalização é simplesmente criar um formato padrão para todos os dados de uma empresa:
- Miss EMILY será escrita na Sra. Emily
- 8023097864 será escrito 802-309-7864
- 24 canillas RD será escrito 24 Canillas Road
- GoogleBiz será escrito Google Biz, Inc.
- VP de marketing será escrito Vice-presidente de marketing
Além da formatação básica, os especialistas concordam que existem cinco regras gerais ou “formas normais” para realizar a normalização de dados. Cada regra se concentra em colocar e ntity tipos em categorias de número dependendo do nível de complexidade. Consideradas diretrizes para a normalização, há casos em que variações da forma precisam ocorrer. No caso de variações, é importante considerar consequências e anomalias.
Para fins de complexidade, neste artigo, a primeira e as três formas mais comuns são discutidas em um nível superior e todos os dados são considerado no formato de tabela.
Primeira forma normal (1NF)
A forma mais básica de normalização de dados é 1NFm, que garante que não haja entradas repetidas em um grupo. Para ser considerada 1NF, cada entrada deve ter apenas um único valor para cada célula e cada registro deve ser único.
Por exemplo, você está gravando o nome, endereço, sexo de uma pessoa e se ela comprou cookies.
Segunda forma normal (2NF)
Novamente trabalhando para garantir que não haja entradas repetidas, para estar na regra 2NF, os dados devem primeiro se aplicar a todos os requisitos 1NF. Depois disso, os dados devem ter apenas uma chave primária. Para separar os dados para ter apenas uma chave primária, todos os subconjuntos de dados que podem ser colocados em várias linhas devem ser colocados em tabelas separadas. Em seguida, relacionamentos podem ser criados por meio de novos rótulos de chave estrangeira.
Por exemplo, você está gravando o nome, endereço, sexo de uma pessoa, se ela comprou cookies, bem como os tipos de cookies. Os tipos de cookies são colocados em uma tabela diferente com uma chave estrangeira correspondente ao nome de cada pessoa.
Terceira forma normal (3NF)
Para que os dados estejam nesta regra, eles devem primeiro cumprir todos os requisitos da 2NF. Depois disso, os dados em uma tabela devem depender apenas da chave primária. Se a chave primária for alterada, todos os dados afetados devem ser colocados em uma nova tabela.
Por exemplo, você está gravando o nome, endereço e sexo de uma pessoa, mas volte e altere o nome de uma pessoa. Quando você faz isso, o gênero também pode mudar. Para evitar isso, no 3NF, o gênero recebe uma chave estrangeira e uma nova tabela para armazenar o gênero.
Conforme você começa a entender melhor os formulários de normalização, as regras se tornam mais claras ao separar seus dados em tabelas e os níveis se tornarão fáceis. Essas tabelas tornarão mais simples para qualquer pessoa em uma organização coletar informações e garantir que coletem dados corretos que não sejam duplicados.
Benefícios da normalização de dados
Conforme mencionado acima, a maioria parte importante da normalização de dados é uma melhor análise que leva ao crescimento; no entanto, existem mais alguns benefícios incríveis desse processo:
Mais espaço
Com bancos de dados repletos de informações, a organização e eliminação de duplicatas libera o tão necessário espaço de gigabytes e terabytes. Quando um sistema é carregado com coisas desnecessárias, o desempenho do processamento diminui. Depois de limpar a memória digital, seus sistemas serão executados e carregados mais rapidamente, o que significa que a análise de dados é feita em uma taxa mais eficiente.
Resposta mais rápida às perguntas
Falando em processos mais rápidos, após a normalização torna-se uma tarefa simples, você pode organizar seus dados sem qualquer necessidade de modificação adicional. Isso ajuda várias equipes de uma empresa a economizar um tempo valioso em vez de tentar traduzir dados malucos que não foram armazenados adequadamente.
Melhor segmentação
Uma das melhores maneiras de fazer crescer um negócio é garantir a segmentação de leads. Com a normalização de dados, os grupos podem ser rapidamente divididos em categorias com base em títulos, setores – você escolhe. Criar listas com base no que é valioso para um lead específico é um processo que não causa mais dor de cabeça.
A normalização de dados não é uma opção
À medida que os dados se tornam mais valiosos para todos os tipos de negócio, a forma como está organizado em qualidades de massa não pode ser esquecido.
Desde garantir a entrega de e-mails até prevenir erros de discagem e melhorar a análise de grupos sem a preocupação de duplicatas, é fácil ver que quando os dados a normalização é realizada corretamente, resultando em uma melhor função geral do negócio. Imagine se você deixar seus dados desorganizados e perder oportunidades importantes de crescimento devido a um site não carregar ou as notas não chegarem a um VP. Nada disso soa como sucesso ou crescimento.
A escolha de normalizar os dados é uma das coisas mais importantes que você pode fazer pela sua organização hoje.