Man kann mit Sicherheit sagen, dass wir im Zeitalter der Big Data leben. Das Sammeln, Speichern und Analysieren von Informationen hat für Unternehmen oberste Priorität, was bedeutet, dass Unternehmen Datenbanken erstellen und verwenden, um all diese Daten zu verarbeiten. Bei den laufenden Bemühungen, Big Data zu verwenden, sind Sie möglicherweise auf den Begriff „Datennormalisierung“ gestoßen.,“Wenn Sie diesen Begriff verstehen und wissen, warum er für den heutigen Geschäftsbetrieb so wichtig ist, kann dies einem Unternehmen einen echten Vorteil verschaffen, da es in Zukunft mit Big Data weiter geht.
Was ist Datennormalisierung?
Was sind also überhaupt normalisierte Daten? Eine Datennormalisierungsdefinition ist nicht schwer zu finden, aber es kann etwas schwierig sein, sich für eine bestimmte zu entscheiden., Unter Berücksichtigung all der verschiedenen Erklärungen ist die Datennormalisierung im Wesentlichen eine Art von Prozess, bei dem Daten innerhalb einer Datenbank so reorganisiert werden, dass Benutzer diese Datenbank für weitere Abfragen und Analysen ordnungsgemäß verwenden können.
Bei der Durchführung des Datennormalisierungsprozesses sind einige Ziele zu beachten. Die erste besteht darin, doppelte Daten zu entfernen, die möglicherweise innerhalb des Datensatzes angezeigt werden. Dies geht im Grunde durch die Datenbank und beseitigt alle Redundanzen, die auftreten können., Redundanzen können die Analyse von Daten beeinträchtigen, da es sich um Werte handelt, die nicht genau benötigt werden. Wenn Sie sie aus der Datenbank entfernen, können Sie die Daten bereinigen und die Analyse erleichtern. Das andere Ziel ist es, Daten logisch zu gruppieren. Sie möchten, dass Daten, die sich aufeinander beziehen, zusammen gespeichert werden. Dies geschieht in einer Datenbank, die einer Datennormalisierung unterzogen wurde. Wenn Daten voneinander abhängig sind, sollten sie sich in unmittelbarer Nähe innerhalb des Datensatzes befinden.
Schauen wir uns im Hinblick auf diesen allgemeinen Überblick den Prozess selbst genauer an., Während der Prozess je nach Datenbanktyp und Art der gesammelten Informationen variieren kann, umfasst er normalerweise mehrere Schritte. Ein solcher Schritt besteht darin, doppelte Daten wie oben beschrieben zu eliminieren. Ein weiterer Schritt ist die Lösung widersprüchlicher Daten. Manchmal haben Datensätze Informationen, die miteinander in Konflikt stehen, sodass die Datennormalisierung dieses widersprüchliche Problem beheben und lösen soll, bevor sie fortfahren. Ein dritter Schritt ist das Formatieren der Daten. Dies nimmt Daten auf und wandelt sie in ein Format um, das eine weitere Verarbeitung und Analyse ermöglicht., Schließlich konsolidiert die Datennormalisierung Daten und kombiniert sie zu einer viel besser organisierten Struktur.
Betrachten Sie den heutigen Zustand von Big Data und wie viel davon aus unstrukturierten Daten besteht. Die Organisation und Umwandlung in eine strukturierte Form ist jetzt mehr denn je erforderlich, und die Datennormalisierung hilft bei diesem Aufwand.
Die Bedeutung der Datennormalisierung
Nachdem Sie nun die Grundlagen der Normalisierung von Daten kennen, fragen Sie sich vielleicht, warum dies so wichtig ist., Einfach ausgedrückt sollte eine ordnungsgemäß gestaltete und gut funktionierende Datenbank einer Datennormalisierung unterzogen werden, um erfolgreich verwendet zu werden. Die Datennormalisierung beseitigt eine Reihe von Anomalien, die die Analyse der Daten komplizierter machen können. Einige dieser Anomalien können auftreten, wenn Daten gelöscht, weitere Informationen eingefügt oder vorhandene Informationen aktualisiert werden. Sobald diese Fehler ausgearbeitet und aus dem System entfernt wurden, können weitere Vorteile durch andere Verwendungen der Daten und Datenanalysen erzielt werden.,
Normalerweise können die Informationen innerhalb einer Datenbank durch Datennormalisierung so formatiert werden, dass sie visualisiert und analysiert werden können. Ohne sie kann ein Unternehmen alle gewünschten Daten sammeln, aber das meiste davon wird einfach ungenutzt bleiben, Platz beanspruchen und der Organisation in keiner sinnvollen Weise zugute kommen. Und wenn Sie überlegen, wie viel Geld Unternehmen bereit sind, in das Sammeln von Daten und das Entwerfen von Datenbanken zu investieren, kann es zu ernsthaften Nachteilen führen, diese Daten nicht optimal zu nutzen.,
Weitere Vorteile der Datennormalisierung
Eine einfachere Datenanalyse ist Grund genug für ein Unternehmen, sich mit der Datennormalisierung zu befassen. Es gibt jedoch noch viele weitere Gründe, diesen Prozess durchzuführen, die alle sehr vorteilhaft sind. Eine der bemerkenswertesten ist die Tatsache, dass die Datennormalisierung bedeutet, dass Datenbanken weniger Platz beanspruchen. Ein Hauptanliegen beim Sammeln und Verwenden von Big Data ist die enorme Menge an Speicher, die zum Speichern benötigt wird., Während Speicheroptionen mit Fortschritten in der Technologie größer und effizienter geworden sind, befinden wir uns jetzt in einer Zeit, in der Gigabyte, Terabyte und größere sie einfach nicht mehr schneiden. Daher ist es eine Priorität, Wege zu finden, den Speicherplatz zu verringern, und die Datennormalisierung kann dies tun.
Weniger Speicherplatz zu beanspruchen ist für sich genommen großartig, aber das hat auch den Effekt der Leistungssteigerung. Eine Datenbank, die nicht durch unnötige Informationen blockiert ist, bedeutet, dass die Datenanalyse schneller und effizienter durchgeführt werden kann., Wenn Sie mit Ihrer Datenanalyse zu kämpfen haben, sollten Sie unbedingt die Datennormalisierung für Ihre Datenbank in Betracht ziehen.
Die Vorteile der Datennormalisierung gehen über den Speicherplatz und die damit verbundenen Auswirkungen hinaus. Wenn Sie sich an diesem Prozess beteiligen, ist es einfacher, Daten in Ihrer Datenbank zu ändern und zu aktualisieren. Da die Redundanzen und Fehler fehlen, sind die Daten viel sauberer und Sie müssen sich nicht damit herumschlagen, wenn Sie Informationen ändern.
Viele Organisationen verwenden die Daten in ihrer Datenbank, um zu prüfen, wie sie ihre Organisation verbessern können., Dies kann zu einer komplexen Aufgabe werden, insbesondere wenn die Daten aus mehreren Quellen stammen. Vielleicht hat ein Unternehmen eine Frage zu Verkaufszahlen, die sich auf das Engagement in sozialen Medien für Kunden bezieht. Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen, daher kann eine Kreuzuntersuchung schwierig sein, aber mit der Datennormalisierung ist dieser Prozess einfacher. Beantworten Sie die Fragen, die Sie haben, schneller und wissen Sie, dass die Daten, mit denen Sie arbeiten, genau sind.
Das ist immer noch nur der Anfang der Vorteile der Datennormalisierung., Wenn Sie beispielsweise eine Vielzahl von Software-as-a-Service-Anwendungen verwenden, können Sie Daten aus diesen Anwendungen problemlos konsolidieren und abfragen. Wenn Sie Ihre Protokolle von einem Speicherort exportieren müssen, können Sie dies ohne wiederholte Datenwerte tun. Sie können Daten aus beliebigen Business Intelligence-Tools zusammen mit Berichten und Analyseplattformen visualisieren. Die Nützlichkeit der Datennormalisierung kann nicht unterschätzt werden.
Um diese Vorteile zu nutzen, kann die Datennormalisierung auch für bestimmte Personen von großem Nutzen sein., Wenn Sie stark an der Erfassung, Verwaltung und Organisation von Daten beteiligt sind, sollten Sie die Datennormalisierung auf jeden Fall voll ausnutzen. Gleiches gilt für diejenigen, die statistische Modellierungen für die Daten durchführen müssen, die sie im Rahmen ihrer Arbeit haben. Mit anderen Worten, Datenwissenschaftler und Wirtschaftsanalysten haben viel von der Verwendung des Datennormalisierungsprozesses zu gewinnen. Verbringen Sie viel Zeit mit Geschäftsmodellen? Sie können auch von diesem Prozess profitieren. Gleiches gilt für diejenigen, die mit der Datenbankwartung arbeiten und sicherstellen, dass an dieser Front alles reibungslos läuft., Tatsächlich wird so ziemlich jeder, der an Daten und Analysen beteiligt ist, die Datennormalisierung als äußerst nützlich empfinden.
Die Datennormalisierung sollte nicht übersehen werden, wenn Sie eine Datenbank haben, die zu diesem Zeitpunkt für fast jedes Unternehmen gilt. Es ist eine wichtige Strategie, die jetzt fast notwendig ist, da Organisationen Daten in einem noch nie dagewesenen Maßstab sammeln und analysieren.
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