det er sikkert at sige, at vi lever i æraen med store data. Indsamling, lagring og analyse af oplysninger er blevet en topprioritet for organisationer, hvilket betyder, at virksomheder bygger og udnytter databaser til at håndtere alle disse data. I den igangværende indsats for at bruge big data er du måske stødt på udtrykket “data normalisering.,”At forstå dette udtryk og vide, hvorfor det er så vigtigt for forretningsdrift i dag, kan give en virksomhed en reel fordel, da de går videre i dybden med big data i fremtiden.
Hvad er data normalisering?
Så hvad er normaliserede data i første omgang? En datanormaliseringsdefinition er ikke svært at finde, men det kan være lidt vanskeligt at slå sig ned på en bestemt., Under hensyntagen til alle de forskellige forklaringer derude er datanormalisering i det væsentlige en type proces, hvor data i en database omorganiseres på en sådan måde, at brugerne korrekt kan udnytte denne database til yderligere Forespørgsler og analyser.
Der er nogle mål i tankerne, når du foretager datanormaliseringsprocessen. Den første er at slippe af med eventuelle dublerede data, der kan vises i datasættet. Dette går dybest set gennem databasen og eliminerer eventuelle afskedigelser, der måtte opstå., Afskedigelser kan påvirke analysen af data negativt, da de er værdier, der ikke er nøjagtigt nødvendige. E .punging dem fra databasen er med til at rydde op i data, hvilket gør det lettere at analysere. Det andet mål er logisk at gruppere data sammen. Du ønsker, at data, der vedrører hinanden, skal gemmes sammen. Dette vil ske i en database, som har gennemgået data normalisering. Hvis data er afhængige af hinanden, skal de være tæt på datasættet.
med det generelle overblik i tankerne, lad os se nærmere på selve processen., Mens processen kan variere afhængigt af den type database, du har, og hvilken type oplysninger du indsamler, involverer det normalt flere trin. Et sådant skridt er at fjerne dublerede data som beskrevet ovenfor. Et andet skridt er at løse eventuelle modstridende data. Nogle gange vil datasæt have oplysninger, der er i konflikt med hinanden, så data normalisering er beregnet til at løse dette modstridende problem og løse det, før du fortsætter. Et tredje trin er at formatere dataene. Dette tager data og konverterer dem til et format, der gør det muligt at foretage yderligere behandling og analyse., Endelig konsoliderer datanormalisering data og kombinerer dem til en meget mere organiseret struktur.
overvej tilstanden af big data i dag, og hvor meget af det består af ustrukturerede data. Det er nødvendigt at organisere det og omdanne det til en struktureret form nu mere end nogensinde, og datanormalisering hjælper med denne indsats.
betydningen af data normalisering
nu hvor du kender det grundlæggende i, hvad der normaliserer data, kan du undre dig over, hvorfor det er så vigtigt at gøre det., Enkelt sagt skal en korrekt designet og velfungerende database gennemgå datanormalisering for at blive brugt med succes. Data normalisering slipper af med en række anomalier, der kan gøre analysen af dataene mere kompliceret. Nogle af disse anomalier kan dukke op fra at slette data, indsætte flere oplysninger eller opdatere eksisterende oplysninger. Når disse fejl er udarbejdet og fjernet fra systemet, yderligere fordele kan opnås gennem andre anvendelser af data og data analytics.,
det er normalt gennem datanormalisering, at informationen i en database kan formateres på en sådan måde, at den kan visualiseres og analyseres. Uden det kan en virksomhed indsamle alle de data, den ønsker, men det meste vil simpelthen gå ubrugt, optage plads og ikke gavne organisationen på nogen meningsfuld måde. Og når du overvejer, hvor mange penge virksomheder er villige til at investere i at indsamle data og designe databaser, kan det ikke være en alvorlig skade at få mest muligt ud af disse data.,
flere fordele ved data normalisering
blot at være i stand til at gøre dataanalyse lettere er grund nok til, at en organisation kan engagere sig i data normalisering. Der er dog mange flere grunde til at udføre denne proces, alle af dem meget gavnlige. En af de mest bemærkelsesværdige er, at data normalisering betyder databaser optager mindre plads. En primær bekymring for at indsamle og bruge big data er den massive mængde hukommelse, der er nødvendig for at gemme den., Mens lagringsmuligheder er blevet større og mere effektive med teknologiske fremskridt, befinder vi os nu i en tid, hvor gigabyte, terabyte og større simpelthen ikke skærer det længere. Som sådan er det en prioritet at finde måder at reducere diskplads på, og datanormalisering kan gøre det.at optage mindre diskplads er fantastisk alene, men det har også effekten af at øge ydeevnen. En database, der ikke er kørt ned af masser af unødvendige oplysninger betyder dataanalyse kan ske hurtigere og mere effektivt., Hvis du kæmper med dine data analytics, vil du helt sikkert overveje data normalisering for din database.
fordelene ved data normalisering går ud over diskplads og dens relaterede effekter. Ved at deltage i denne proces finder du det lettere at ændre og opdatere data i din database. Da afskedigelser og fejl er fraværende, dataene er meget renere, og du behøver ikke at rode rundt med det, som du ændre oplysninger.
mange organisationer bruger dataene i deres database til at se på, hvordan de kan forbedre deres organisation., Dette kan blive en kompleks opgave, især hvis de data, de har, kommer fra flere kilder. Måske har en virksomhed et spørgsmål om salgstal, der vedrører engagement på sociale medier med kunder. Dataene kommer fra forskellige kilder, så det kan være udfordrende at undersøge dem, men med datanormalisering er denne proces lettere. Besvar de spørgsmål, du har hurtigere, og ved, at de data, du arbejder med, er nøjagtige.
det er stadig kun begyndelsen på fordelene ved data normalisering., Bruger en række soft .are-as-a-Service-applikationer, kan du nemt konsolidere og forespørge data fra disse applikationer. Hvis du har brug for at eksportere dine logfiler fra et sted, kan du gøre det uden at have gentagne dataværdier. Du kan visualisere data fra alle business intelligence-værktøjer, du har sammen med rapporter og analyseplatforme. Nytten af data normalisering kan ikke undervurderes.
for at gå sammen med disse fordele kan data normalisering også være til stor nytte for visse mennesker., Hvis du tilfældigvis er stærkt involveret i indsamling, styring og organisering af data, vil du helt sikkert drage fuld fordel af data normalisering. Det samme gælder for dem, der har brug for at udføre statistisk modellering for de data, de har som en del af deres job. Med andre ord har dataforskere og forretningsanalytikere meget at vinde ved at bruge datanormaliseringsprocessen. Bruger du meget af din tid på at arbejde med forretningsmodeller? Du kan også drage fordel af denne proces. Det samme gælder for dem, der arbejder med databasevedligeholdelse, hvilket sikrer, at alt kører problemfrit på den front., Faktisk vil stort set alle, der er involveret i data og analyse, finde datanormalisering at være yderst nyttig.
normalisering af Data bør ikke overses, hvis du har en database, der gælder for næsten enhver virksomhed derude på dette tidspunkt. Det er en vigtig strategi, der er næsten nødvendigt nu som organisationer indsamle og analysere data på en skala aldrig set før.
Import.io ‘ s Integrationeb Data Integration platform hjælper virksomheder med at udtrække og normalisere webebdata, hvilket gør det straks klar til at integrere i deres virksomheder processer., Tilmeld dig en GRATIS Prøveversion i dag for at bruge vores SaaS-værktøj til selv at erhverve webebdata eller tale med en dataekspert for at se, hvordan Import.io kan administrere og levere webebdata til dig.
Anbefalet læsning
Hvad er data, og hvorfor er det vigtigt?
Sådan henter du data fra et websiteebsted
8 fantastiske eksempler på datafortælling