Het is veilig om te zeggen dat we in het tijdperk van big data leven. Het verzamelen, opslaan en analyseren van informatie is een topprioriteit geworden voor organisaties, wat betekent dat bedrijven databases bouwen en gebruiken om al die gegevens te verwerken. In de voortdurende inspanning om big data te gebruiken, kunt u zijn gekomen over de term “data normalisatie.,”Het begrijpen van deze term en weten waarom het zo belangrijk is voor de bedrijfsvoering van vandaag kan een bedrijf een echt voordeel te geven als ze verder gaan in de diepte met big data in de toekomst.
Wat is Data normalisatie?
dus wat zijn genormaliseerde gegevens in de eerste plaats? Een data normalisatie definitie is niet moeilijk te vinden, maar het vestigen op een specifieke kan een beetje lastig zijn., Rekening houdend met alle verschillende verklaringen die er zijn, data normalisatie is in wezen een soort proces waarbij de gegevens binnen een database wordt gereorganiseerd op een zodanige manier dat gebruikers die database goed kunnen gebruiken voor verdere vragen en analyse.
er zijn een aantal doelen in gedachten bij het uitvoeren van de data normalisatie proces. De eerste is om zich te ontdoen van alle dubbele gegevens die kunnen verschijnen binnen de dataset. Dit gaat in principe door de database en elimineert eventuele redundanties die kunnen optreden., Redundanties kunnen een negatieve invloed hebben op de analyse van gegevens, omdat het waarden zijn die niet precies nodig zijn. Wissen uit de database helpt bij het opruimen van de gegevens, waardoor het gemakkelijker te analyseren. Het andere doel is om gegevens logisch te groeperen. U wilt dat gegevens die op elkaar betrekking hebben, samen worden opgeslagen. Dit zal gebeuren in een database die gegevens normalisatie heeft ondergaan. Als de gegevens van elkaar afhankelijk zijn, moeten ze zich in de nabijheid van de gegevensverzameling bevinden.
met dat algemene overzicht in gedachten, laten we eens een kijkje nemen op het proces zelf., Hoewel het proces kan variëren, afhankelijk van het type database dat u hebt en wat voor soort informatie die u verzamelt, gaat het meestal om verschillende stappen. Een dergelijke stap is het elimineren van dubbele gegevens zoals hierboven besproken. Een andere stap is het oplossen van conflicterende gegevens. Soms zullen datasets informatie bevatten die met elkaar in conflict is, dus normalisatie van gegevens is bedoeld om dit conflicterende probleem aan te pakken en het op te lossen voordat u verder gaat. Een derde stap is het formatteren van de gegevens. Dit neemt gegevens en zet het om in een formaat dat verdere verwerking en analyse mogelijk maakt., Tot slot consolideert de normalisatie van gegevens Gegevens en combineert deze in een veel meer georganiseerde structuur.
overweeg de huidige stand van zaken met betrekking tot big data en hoeveel daarvan uit ongestructureerde data bestaat. Het organiseren en het omzetten in een gestructureerde vorm is nu meer dan ooit nodig, en data normalisatie helpt bij die inspanning.
het belang van data normalisatie
Nu u de basis van Wat is het normaliseren van data kent, kunt u zich afvragen waarom het zo belangrijk is om dit te doen., Simpel gezegd, een goed ontworpen en goed functionerende database moet de gegevens normalisatie ondergaan om met succes te worden gebruikt. Data normalisatie krijgt ontdoen van een aantal anomalieën die de analyse van de gegevens ingewikkelder kan maken. Sommige van deze afwijkingen kunnen opduiken van het verwijderen van gegevens, het invoegen van meer informatie, of het bijwerken van bestaande informatie. Zodra deze fouten zijn uitgewerkt en verwijderd uit het systeem, kunnen verdere voordelen worden verkregen door ander gebruik van de gegevens en data-analyse.,
Het is meestal door Data normalisatie dat de informatie in een database Zo kan worden geformatteerd dat het kan worden gevisualiseerd en geanalyseerd. Zonder dat kan een bedrijf alle gegevens verzamelen die het wil, maar het meeste ervan zal gewoon ongebruikt blijven, ruimte innemen en de organisatie op geen enkele zinvolle manier ten goede komen. En als je bedenkt hoeveel geld bedrijven bereid zijn om te investeren in het verzamelen van gegevens en het ontwerpen van databases, niet het beste van die gegevens kan een ernstige schade.,
meer voordelen van data-normalisatie
het eenvoudig kunnen uitvoeren van data-analyse is reden genoeg voor een organisatie om zich bezig te houden met data-normalisatie. Er zijn echter nog veel meer redenen om dit proces uit te voeren, allemaal zeer gunstig. Een van de meest opvallende is het feit dat data normalisatie betekent dat databases nemen minder ruimte. Een primaire zorg van het verzamelen en gebruiken van big data is de enorme hoeveelheid geheugen die nodig is om het op te slaan., Terwijl opslagopties groter en efficiënter zijn geworden met de vooruitgang in de technologie, bevinden we ons nu in een tijd waarin gigabytes, terabytes en groter het simpelweg niet meer snijden. Als zodanig, het vinden van manieren om schijfruimte te verminderen is een prioriteit, en data normalisatie kan dat doen.
minder schijfruimte innemen is op zichzelf al geweldig, maar dat heeft ook het effect dat de prestaties toenemen. Een database die niet vastloopt door ladingen onnodige informatie betekent dat data-analyse sneller en efficiënter kan gebeuren., Als u worstelt met uw data analytics, zult u zeker willen overwegen gegevens normalisatie voor uw database.
De voordelen van data normalisatie gaan verder dan schijfruimte en de bijbehorende effecten. Door deel te nemen aan dit proces, zult u het gemakkelijker vinden om gegevens in uw database te wijzigen en bij te werken. Aangezien de redundanties en fouten ontbreken, de gegevens zijn veel schoner en je hoeft niet te knoeien met het als u informatie te wijzigen.
veel organisaties gebruiken de gegevens in hun database om te kijken hoe ze hun organisatie kunnen verbeteren., Dit kan een complexe taak worden, vooral als de gegevens die ze hebben afkomstig zijn van meerdere bronnen. Misschien heeft een bedrijf een vraag over verkoopcijfers die betrekking hebben op social media betrokkenheid met klanten. De gegevens komen uit verschillende bronnen, dus kruisonderzoek hen kan uitdagend zijn, maar met data normalisatie, dat proces is gemakkelijker. Beantwoord de vragen die je hebt sneller en weet dat de gegevens waarmee je werkt accuraat zijn.
dat is nog maar het begin van de voordelen van data normalisatie., Als u bijvoorbeeld verschillende Software-as-a-Service-toepassingen gebruikt, kunt u eenvoudig gegevens van die toepassingen consolideren en opvragen. Als u uw logs vanaf een locatie moet exporteren, kunt u dit doen zonder dat u herhaalde gegevenswaarden hebt. U kunt gegevens visualiseren van alle business intelligence-tools die u hebt, samen met rapporten en analyseplatforms. Het nut van data normalisatie kan niet worden onderschat.
om met deze voordelen samen te gaan, kan normalisatie van gegevens ook van groot nut zijn voor bepaalde mensen., Als je toevallig sterk betrokken zijn bij het verzamelen, beheren en organiseren van gegevens, zult u zeker willen ten volle te profiteren van data normalisatie. Hetzelfde geldt voor degenen die statistische modellering moeten uitvoeren voor de gegevens die ze hebben als onderdeel van hun werk. Met andere woorden, data wetenschappers en business analisten hebben veel te winnen bij het gebruik van de data normalisatie proces. Besteed je veel tijd aan het werken met businessmodellen? U kunt ook profiteren van dit proces. Hetzelfde geldt voor degenen die werken met database onderhoud, ervoor te zorgen dat alles soepel loopt op dat front., In feite, vrijwel iedereen die betrokken is bij gegevens en analyse zal vinden dat de normalisatie van gegevens uiterst nuttig zijn.
normalisatie van gegevens mag niet over het hoofd worden gezien als u een database hebt, die voor bijna elk bedrijf op dit moment geldt. Het is een belangrijke strategie die bijna nodig is nu organisaties verzamelen en analyseren van gegevens op een schaal nooit eerder gezien.
Import.io ‘ s Web Data Integration platform helpt bedrijven te extraheren en te normaliseren web data, waardoor het onmiddellijk klaar om te integreren in hun bedrijfsprocessen., Meld je vandaag nog aan voor een gratis proefperiode om onze SaaS-tool te gebruiken om zelf webgegevens te verwerven of om met een gegevensexpert te praten om te zien hoe Import.io kan webgegevens voor u beheren en leveren.
aanbevolen lezing
Wat zijn gegevens en waarom is het belangrijk?
hoe gegevens van een website te verkrijgen
8 fantastische voorbeelden van dataverhalen