det är säkert att säga att vi lever i en tid präglad av big data. Insamling, lagring och analys av information har blivit en högsta prioritet för organisationer, vilket innebär att företag bygger och använder databaser för att hantera alla dessa data. I det pågående arbetet med att använda stora data kan du ha stött på termen ” data normalisering.,”Att förstå denna term och veta varför det är så viktigt att verksamheten idag kan ge ett företag en verklig fördel eftersom de går vidare djupgående med stora data i framtiden.
Vad är data normalisering?
Så vad är normaliserad data i första hand? En data normalisering definition är inte svårt att hitta, men lösa på en viss kan vara lite knepigt., Med hänsyn till alla de olika förklaringar där ute, data normalisering är i huvudsak en typ av process där data i en databas omorganiseras på ett sådant sätt så att användarna kan korrekt utnyttja denna databas för ytterligare frågor och analys.
det finns några mål i åtanke när man genomför data normalisering processen. Den första är att bli av med dubbletter av data som kan visas inom datauppsättningen. Detta går i grunden igenom databasen och eliminerar eventuella uppsägningar som kan uppstå., Uppsägningar kan påverka analysen av data negativt eftersom de är värden som inte exakt behövs. Expunging dem från databasen hjälper till att rensa upp data, vilket gör det lättare att analysera. Det andra målet är att logiskt gruppera data tillsammans. Du vill att data som relaterar till varandra ska lagras tillsammans. Detta kommer att ske i en databas som har genomgått data normalisering. Om data är beroende av varandra bör de vara i närheten av datauppsättningen.
med den allmänna översikten i åtanke, låt oss ta en närmare titt på själva processen., Medan processen kan variera beroende på vilken typ av Databas du har och vilken typ av information du samlar in, innebär det oftast flera steg. Ett sådant steg är att eliminera dubbla data som diskuterats ovan. Ett annat steg är att lösa eventuella motstridiga data. Ibland, datauppsättningar kommer att ha information som strider mot varandra, så data normalisering är tänkt att ta itu med denna motstridiga fråga och lösa det innan du fortsätter. Ett tredje steg är att formatera data. Detta tar data och omvandlar den till ett format som gör att ytterligare bearbetning och analys kan göras., Slutligen konsoliderar data normalisering data, kombinerar den till en mycket mer organiserad struktur.
Tänk på tillståndet för big data idag och hur mycket av det består av ostrukturerade data. Organisera det och förvandla det till en strukturerad form behövs nu mer än någonsin, och data normalisering hjälper till med denna insats.
vikten av data normalisering
nu när du vet grunderna i vad som normaliserar data, kanske du undrar varför det är så viktigt att göra det., Enkelt uttryckt bör en korrekt utformad och välfungerande databas genomgå datanormalisering för att kunna användas framgångsrikt. Data normalisering blir av med ett antal anomalier som kan göra analysen av data mer komplicerad. Några av dessa anomalier kan uppstå från att ta bort data, infoga mer information eller uppdatera befintlig information. När dessa fel utarbetas och tas bort från systemet kan ytterligare fördelar uppnås genom andra användningar av data och dataanalys.,
det är oftast genom data normalisering att informationen i en databas kan formateras på ett sådant sätt att det kan visualiseras och analyseras. Utan det kan ett företag samla in alla data det vill ha, men det mesta kommer helt enkelt att gå oanvänt, ta upp utrymme och inte gynna organisationen på något meningsfullt sätt. Och när man betänker hur mycket pengar företag är villiga att investera i att samla in data och utforma databaser, inte göra det mesta av dessa data kan vara en allvarlig nackdel.,
fler fördelar med data normalisering
helt enkelt att kunna göra dataanalys lättare är skäl nog för en organisation att engagera sig i data normalisering. Det finns dock många fler skäl att utföra denna process, alla av dem mycket fördelaktigt. En av de mest anmärkningsvärda är det faktum att data normalisering innebär databaser tar upp mindre utrymme. En primär angelägenhet att samla in och använda stora data är den massiva mängden minne som behövs för att lagra den., Medan lagringsalternativ har blivit större och effektivare med framsteg inom teknik, befinner vi oss nu i en tid då gigabyte, terabyte och större helt enkelt inte skär det längre. Att hitta sätt att minska diskutrymme är en prioritet, och data normalisering kan göra det.
att ta upp mindre diskutrymme är bra på egen hand, men det har också effekten av att öka prestanda. En databas som inte är kört fast av massor av onödig information innebär dataanalys kan ske snabbare och effektivare., Om du kämpar med din dataanalys, du ’ ll definitivt vill överväga data normalisering för din databas.
fördelarna med data normalisering går utöver diskutrymme och dess relaterade effekter. Genom att delta i denna process, hittar du det lättare att ändra och uppdatera data i din databas. Eftersom uppsägningar och fel är frånvarande, data är mycket renare och du kommer inte att behöva röra runt med det när du ändrar information.
många organisationer använder data i sin databas för att titta på hur de kan förbättra sin organisation., Detta kan bli en komplex uppgift, särskilt om de data de har kommer från flera källor. Kanske har ett företag en fråga om försäljningsnummer som hänför sig till sociala medier engagemang med kunder. Data kommer från olika källor, så kors undersöka dem kan vara utmanande, men med data normalisering, den processen är lättare. Svara på de frågor du har snabbare och vet att de data du arbetar med är korrekta.
det är fortfarande bara början på fördelarna med data normalisering., Om du använder en mängd olika program-som-a-service-applikationer, till exempel, kan du konsolidera och fråga data från dessa program med lätthet. Om du behöver exportera dina loggar från en plats, kan du göra det utan att ha några upprepade datavärden. Du kan visualisera data från alla business intelligence-verktyg du har tillsammans med rapporter och analysplattformar. Användbarheten av data normalisering kan inte underskattas.
för att gå med på dessa fördelar kan data normalisering också vara till stor nytta för vissa människor., Om du råkar vara starkt involverad i att samla in, hantera och organisera data, Vill du definitivt dra full nytta av data normalisering. Detsamma gäller för dem som behöver utföra statistisk modellering för de data de har som en del av sitt jobb. Med andra ord har Dataforskare och affärsanalytiker mycket att vinna på att använda datanormaliseringsprocessen. Spenderar du mycket tid på att arbeta med affärsmodeller? Du kan också dra nytta av denna process. Detsamma gäller för dem som arbetar med databasunderhåll, se till att allt går smidigt på den fronten., Faktum är att ganska mycket alla som är involverade i data och analys kommer att hitta data normalisering för att vara extremt användbar.
data normalisering bör inte förbises om du har en databas, som går för nästan alla företag där ute vid denna tidpunkt. Det är en viktig strategi som är nästan nödvändig nu när organisationer samlar in och analyserar data på en skala som aldrig sett tidigare.
Import.io ’ s Web Data Integration platform hjälper företag att extrahera och normalisera webbdata, vilket gör det omedelbart redo att integrera i sina affärsprocesser., Registrera dig för en gratis test idag för att använda vår SaaS verktyg för att skaffa webbdata själv eller prata med en dataexpert för att se hur Import.io kan hantera och leverera webbdata för dig.
Rekommenderad läsning
vad är data, och varför är det viktigt?
hur man får data från en webbplats
8 fantastiska exempel på databerättande