Es ist kein Geheimnis. Wir leben offiziell im Zeitalter von Big Data. Nahezu jedes Unternehmen – insbesondere Großunternehmen – sammelt, speichert und analysiert Daten, um das Wachstum zu fördern. In den meisten täglichen Geschäftsabläufen ist die Verwaltung von Daten eine Norm. Dabei werden Tools verwendet wie:
- Datenbanken
- Automatisierungssysteme
- CRM-Plattformen
Wenn Sie einige Zeit in einem Unternehmen gearbeitet haben, ist Ihnen wahrscheinlich der Begriff Datennormalisierung begegnet. Die Datennormalisierung ist eine bewährte Methode für den Umgang mit und die Verwendung gespeicherter Informationen. Sie trägt zur Verbesserung des Erfolgs im gesamten Unternehmen bei.
Hier finden Sie alles, was Sie über die Datennormalisierung wissen müssen, sowie einige Tipps zur Verbesserung Ihre Daten effektiv.
Was ist Datennormalisierung?
Datennormalisierung wird im Allgemeinen als Entwicklung sauberer Daten betrachtet. Bei tieferem Tauchen hat die Datennormalisierung jedoch zwei Bedeutungen:
- Die Datennormalisierung ist die Organisation von Daten, die in allen Datensätzen und Feldern ähnlich aussehen.
- Sie nimmt zu Die Kohäsion von Eintragstypen führt zu Bereinigung, Lead-Generierung, Segmentierung und Daten höherer Qualität.
Einfach ausgedrückt umfasst dieser Prozess die Beseitigung unstrukturierter Daten und Redundanz (Duplikate), um logische Daten sicherzustellen Lager. Wenn die Datennormalisierung korrekt durchgeführt wurde, erhalten Sie eine standardisierte Informationseingabe. Dieser Prozess gilt beispielsweise für die Aufzeichnung von URLs, Kontaktnamen, Straßenadressen, Telefonnummern und sogar Codes. Diese standardisierten Informationsfelder können dann schnell gruppiert und gelesen werden.
Wer benötigt eine Datennormalisierung?
Jedes Unternehmen, das erfolgreich arbeiten und wachsen möchte, muss regelmäßig eine Datennormalisierung durchführen. Dies ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie tun können, um Fehler zu beseitigen, die das Ausführen der Informationsanalyse kompliziert und schwierig machen. Solche Fehler treten häufig auf, wenn Systeminformationen geändert, hinzugefügt oder entfernt werden. Wenn Dateneingabefehler beseitigt werden, bleibt einem Unternehmen ein gut funktionierendes System mit nutzbaren, nützlichen Daten.
Mit der Normalisierung kann ein Unternehmen seine Daten optimal nutzen und investieren bei der Datenerfassung auf einer größeren, effizienteren Ebene. Das Betrachten von Daten zur Verbesserung der Unternehmensführung wird zu einer weniger herausfordernden Aufgabe, insbesondere beim Kreuzverhör. Für diejenigen, die regelmäßig Daten aus Software-as-a-Service-Anwendungen konsolidieren und abfragen, sowie für diejenigen, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie sozialen Medien, digitalen Websites usw. sammeln, wird die Datennormalisierung zu einem unschätzbaren Prozess, der Zeit spart. Speicherplatz und Geld.
Funktionsweise der Datennormalisierung
Beachten Sie jetzt, dass Ihre Normalisierung je nach Datentyp unterschiedlich aussieht.
Im einfachsten Fall erstellt die Normalisierung einfach ein Standardformat für alle Daten im gesamten Unternehmen:
- Miss EMILY wird in Frau Emily
- 8023097864 geschrieben geschrieben 802-309-7864
- 24 Canillas RD wird geschrieben 24 Canillas Road
- GoogleBiz wird geschrieben Google Biz, Inc.
- VP Marketing wird geschrieben Vice President of Marketing
Über die grundlegende Formatierung hinaus sind sich Experten einig, dass es fünf allgemeine Regeln oder „normale Formen“ für die Durchführung der Datennormalisierung gibt. Jede Regel konzentriert sich auf das Setzen von e Die Arten werden je nach Komplexität in Zahlenkategorien eingeteilt. Als Richtlinien für die Normalisierung gelten Fälle, in denen Abweichungen vom Formular auftreten müssen. Bei Abweichungen ist es wichtig, Konsequenzen und Anomalien zu berücksichtigen.
Aus Gründen der Komplexität werden in diesem Artikel die erste und die drei häufigsten Formen auf höchster Ebene erörtert, und alle Daten sind wird im Tabellenformat betrachtet.
Erste Normalform (1NF)
Die grundlegendste Form der Datennormalisierung ist 1NFm, wodurch sichergestellt wird, dass keine sich wiederholenden Einträge in einer Gruppe vorhanden sind. Um als 1NF betrachtet zu werden, darf jeder Eintrag nur einen einzigen Wert für jede Zelle haben und jeder Datensatz muss eindeutig sein.
Sie zeichnen beispielsweise den Namen, die Adresse, das Geschlecht einer Person und den Kaufort auf Cookies.
Zweite Normalform (2NF)
Um sicherzustellen, dass sich keine Einträge wiederholen, müssen die Daten zunächst für alle 1NF-Anforderungen gelten, um der 2NF-Regel zu entsprechen. Danach dürfen die Daten nur noch einen Primärschlüssel haben. Um Daten so zu trennen, dass sie nur einen Primärschlüssel haben, sollten alle Teilmengen von Daten, die in mehreren Zeilen platziert werden können, in separaten Tabellen platziert werden. Anschließend können Beziehungen über neue Fremdschlüsselbezeichnungen erstellt werden.
Sie zeichnen beispielsweise den Namen, die Adresse, das Geschlecht einer Person, wenn sie Cookies gekauft hat, sowie die Cookie-Typen auf. Die Cookie-Typen werden in einer anderen Tabelle mit einem entsprechenden Fremdschlüssel für den Namen jeder Person abgelegt.
Dritte Normalform (3NF)
Damit Daten in dieser Regel enthalten sind, müssen sie zuerst alle 2NF-Anforderungen erfüllen. Danach dürfen Daten in einer Tabelle nur noch vom Primärschlüssel abhängig sein. Wenn der Primärschlüssel geändert wird, müssen alle betroffenen Daten in eine neue Tabelle eingefügt werden.
Sie zeichnen beispielsweise den Namen, die Adresse und das Geschlecht einer Person auf, gehen jedoch zurück und ändern den Namen einer Person. Wenn Sie dies tun, kann sich auch das Geschlecht ändern. Um dies zu vermeiden, erhält das Geschlecht in 3NF einen Fremdschlüssel und eine neue Tabelle zum Speichern des Geschlechts.
Wenn Sie die Normalisierungsformulare besser verstehen, werden die Regeln klarer, während Sie Ihre Daten in Tabellen und aufteilen Ebenen werden mühelos. Diese Tabellen erleichtern es dann jedem innerhalb eines Unternehmens, Informationen zu sammeln und sicherzustellen, dass er korrekte Daten sammelt, die nicht dupliziert werden.
Vorteile der Datennormalisierung
Wie oben erwähnt, am häufigsten Ein wichtiger Teil der Datennormalisierung ist eine bessere Analyse, die zu Wachstum führt. Es gibt jedoch noch einige weitere unglaubliche Vorteile dieses Prozesses:
Mehr Speicherplatz
Mit Datenbanken voller Informationen wird durch die Organisation und Beseitigung von Duplikaten der dringend benötigte Gigabyte- und Terabyte-Speicherplatz frei. Wenn ein System mit unnötigen Dingen geladen wird, nimmt die Verarbeitungsleistung ab. Nach der Bereinigung des digitalen Speichers laufen Ihre Systeme schneller und werden schneller geladen, was bedeutet, dass die Datenanalyse effizienter durchgeführt wird.
Schnellere Beantwortung von Fragen
Apropos schnellere Prozesse nach der Normalisierung Mit dieser einfachen Aufgabe können Sie Ihre Daten organisieren, ohne weitere Änderungen vornehmen zu müssen. Dies hilft verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens, wertvolle Zeit zu sparen, anstatt zu versuchen, verrückte Daten zu übersetzen, die nicht richtig gespeichert wurden.
Bessere Segmentierung
Eine der besten Möglichkeiten, um ein Unternehmen aufzubauen soll die Lead-Segmentierung sicherstellen. Mit der Datennormalisierung können Gruppen schnell in Kategorien unterteilt werden, basierend auf Titeln und Branchen – wie Sie es nennen. Das Erstellen von Listen basierend auf dem, was für einen bestimmten Lead wertvoll ist, ist ein Prozess, der keine Kopfschmerzen mehr verursacht.
Datennormalisierung ist keine Option
Da Daten für alle Arten von wertvoller werden Die Art und Weise, wie das Unternehmen in Massenqualitäten organisiert ist, kann nicht übersehen werden.
Von der Sicherstellung der Zustellung von E-Mails über die Verhinderung von Fehlwahl bis hin zur Verbesserung der Analyse von Gruppen ohne die Sorge um Duplikate ist es leicht zu erkennen, dass Daten vorhanden sind Die Normalisierung wird korrekt durchgeführt, was zu einer besseren Gesamtgeschäftsfunktion führt. Stellen Sie sich vor, Sie lassen Ihre Daten in Unordnung und verpassen wichtige Wachstumschancen, weil eine Website nicht geladen wird oder Notizen nicht an einen VP gelangen. Nichts davon klingt nach Erfolg oder Wachstum.
Die Entscheidung, Daten zu normalisieren, ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie heute für Ihr Unternehmen tun können.