Det er trygt å si at vi lever i en tid med store data. Å samle inn, lagre og analysere informasjon har blitt en topp prioritet for organisasjoner, noe som betyr at bedrifter bygger og bruke databaser til å håndtere alle dataene. I den pågående innsats for å bruke big data, du kan ha kommet over begrepet «data normalisering.,»Forståelse av dette begrepet og å vite hvorfor det er så viktig å forretningsdrift i dag kan gi et selskap en stor fordel som de går mer i dybden med big data i fremtiden.
Hva er Data Normalisering?
Så hva er normalisert data i første omgang? En data-normalisering definisjon er ikke vanskelig å finne, men bosatte seg på et bestemt en kan være litt vanskelig., Tatt i betraktning alle de forskjellige forklaringer ut det, data normalisering er egentlig en type prosess der data i en database er omorganisert på en slik måte slik at brukerne kan riktig bruk som database for ytterligere spørsmål og analyse.
Det er noen mål i tankene når foretak data normalisering prosessen. Den første er å kvitte seg med eventuelle andre data som kan vises i datasettet. Dette utgangspunktet går gjennom databasen og fjerner eventuelle oppsigelser som kan oppstå., Oppsigelser kan påvirke analyse av data siden de er verdier som ikke er nøyaktig nødvendig. Expunging dem fra databasen bidrar til å rydde opp i data, noe som gjør det enklere å analysere. Det andre målet er å logisk gruppe dataene sammen. Du vil data som er relatert til hverandre for å bli lagret sammen. Dette vil skje i en database som har gjennomgått data normalisering. Hvis data er avhengige av hverandre, bør de være i umiddelbar nærhet innenfor datasettet.
Med at generell oversikt i tankene, la oss ta en nærmere titt på selve prosessen., Mens prosessen kan variere avhengig av database du har og hvilken type informasjon du samler inn, det innebærer vanligvis flere trinn. Et slikt trinn er å eliminere dupliserte data, som nevnt ovenfor. Et annet skritt er å løse eventuelle motstridende data. Noen ganger, datasett vil ha informasjon som er i konflikt med hverandre, slik at dataene normalisering er ment å ta dette i konflikt problemet og løse det før du fortsetter. En tredje trinn er å formatere dataene. Dette krever data, og konverterer den til et format som gjør at ytterligere bearbeiding og analyse gjøres., Til slutt, data normalisering konsoliderer data, og kombinerer det til en mye mer organisert struktur.
Vurdere i staten av big data i dag, og hvor mye av det består av ustrukturerte data. Å organisere det, og slå den inn i en strukturert form er nødvendig nå mer enn noen gang, og data normalisering hjelper til med dette arbeidet.
Viktigheten av Data Normalisering
Nå som du vet grunnleggende om hva som er å normalisere data, lurer du kanskje på hvorfor det er så viktig å gjøre det., Sette på en enkel måte, en riktig utformet og velfungerende database bør gjennomgå data normalisering for å brukes med hell. Data normalisering blir kvitt en rekke uregelmessigheter som kan gjøre analyser av data som er mer komplisert. Noen av disse avvikene kan beskjære opp fra sletting av data, sette inn mer informasjon, eller oppdatere eksisterende informasjon. Når disse feilene er jobbet ut og fjernes fra systemet, og andre fordeler som kan oppnås gjennom annen bruk av data og data analytics.,
Det er vanligvis gjennom data normalisering at informasjon i en database kan være formatert på en slik måte at det kan visualiseres og analyseres. Uten det, er et selskap som kan samle alle data som den ønsker, men det meste av det vil bare gå ubrukt, som tar opp plass og ikke nyter godt av organisasjonen på en meningsfull måte. Og når du tenker på hvor mye bedrifter er villige til å investere i innsamling av data og utforming av databaser, ikke gjør det meste for at data kan være en alvorlig ulempe.,
Flere Fordeler av Data Normalisering
rett og Slett blir i stand til å gjøre data analyse lettere er grunn nok for en organisasjon å engasjere seg i data normalisering. Det er imidlertid mange flere grunner til å utføre denne prosessen, alle av dem svært gunstig. En av de mest bemerkelsesverdige er at data normalisering betyr databaser ta opp mindre plass. En primære bekymring for innsamling og bruk av big data er den massive mengden minne som er nødvendig for å lagre det., Mens lagring alternativer har blitt større og mer effektive med fremskritt i teknologi, vi befinner oss nå i en tid da gigabyte, terabyte, og større rett og slett ikke å kutte det lenger. Som sådan, er å finne måter å redusere diskplass er en prioritet, og data normalisering kan gjøre det.
Tar opp mindre plass på harddisken er flott på sin egen, men som også har effekt av å øke ytelsen. En database som ikke er bogged ned av masse unødvendig informasjon betyr at data analyse kan skje raskt og effektivt., Hvis du sliter med din data analytics, vil du definitivt ønsker å vurdere data normalisering for databasen.
fordelene av data normalisering gå utover diskplass og beslektede effekter. Ved å delta i denne prosessen, vil du finne det lettere å endre og oppdatere data i databasen. Siden oppsigelser og feil er fraværende, dataene er mye renere og du slipper å rote rundt med det som du vil endre informasjonen.
Mange organisasjoner bruker dataene i deres database for å se på hvordan å forbedre sin organisasjon., Dette kan bli en komplisert oppgave, spesielt hvis de data de har kommer fra flere kilder. Kanskje et selskap har et spørsmål om salgstall som knytter seg til sosiale medier engasjement med kundene. Dataene kommer fra ulike kilder, så kryss-undersøke dem kan være utfordrende, men med data normalisering, at prosessen enklere. Svare på spørsmål som du har mer raskt og vet at de data du arbeider med er nøyaktig.
Det er fortsatt bare begynnelsen av fordelene av data normalisering., Hvis du bruker et utvalg av Software-as-a-Service-programmer, for eksempel, kan du konsolidere og spørring data fra disse søknadene med letthet. Hvis du trenger å eksportere loggene fra et sted, så kan du gjøre det uten å ha noen gjentatt data verdier. Kan du visualisere data fra alle business intelligence verktøy du har sammen med rapporter og analyser-plattformer. Nytten av data normalisering kan ikke bli undervurdert.
for Å gå sammen med disse fordelene, data normalisering kan også være av stor bruk for bestemte personer., Hvis du skje for å være tungt involvert i å samle, administrere og organisere data, vil du definitivt ønsker å dra full nytte av data normalisering. Det samme gjelder for de som har behov for å utføre statistisk modellering for de data de har som en del av jobben deres. Med andre ord, data forskere og næringsliv analytikere har mye å vinne på å bruke data normalisering prosessen. Bruker du mye av din tid på å jobbe med forretningsmodeller? Du kan dra nytte av denne prosessen også. Det samme gjelder for de som jobber med vedlikehold av databasen, som sikrer at alt er knirkefritt på den fronten., Faktisk ganske mye alle som er involvert i data og analyse vil finne data normalisering å være svært nyttig.
Data normalisering bør ikke bli oversett hvis du har en database, noe som gjelder for nesten alle bedrifter der ute på dette punktet. Det er en viktig strategi som er nesten nødvendig nå som organisasjoner samler inn og analyserer data på en skala som aldri er sett før.
Importer.io ‘ s Web-Data Integration platform hjelper bedrifter til å trekke ut og normalisere web-data, noe som gjør det umiddelbart klar til å integrere i sine virksomheter prosesser., Registrer deg for en Gratis Prøveversjon i dag for å bruke vår SaaS-verktøyet til å anskaffe web-data selv, eller snakke til en data-ekspert for å se hvordan Importere.io kan administrere og levere web-data for deg.
Anbefalt Lesing
Hva er data, og hvorfor er det viktig?
Hvordan for å få data fra et nettsted
8 fantastiske eksempler på data historiefortelling