Почему важно нормализовать данные? 10 основных причин
29 июля 2021 г.
Управление базой данных является важным компонентом эффективных бизнес-операций, поскольку оно может помочь подтвердить точность информации в базе данных. Ведение структурированной базы данных может помочь отделам использовать и понимать информацию базы данных и принимать практические решения отдела. Внедрение методов нормализации данных может помочь вам улучшить целостность данных в базе данных вашей компании. В этой статье мы даем определение нормализации данных, объясняем различные типы и этапы, делимся 10 причинами и советами по нормализации данных и приводим примеры.
Что такое нормализация данных?
Нормализация данных — это процесс взятия неструктурированной базы данных и ее форматирования для стандартизации информации. Это может помочь уменьшить избыточность данных и повысить общую целостность данных. У организаций могут быть разные критерии для нормализации данных и информации. Например, компания может нормализовать поля данных, включив в них названия компаний, имена учетных записей, основную адресную информацию или номера телефонов. Это может упростить для компании чтение и анализ информации в базе данных.
Типы нормализации данных
Аналитики данных могут применять установленные методы нормализации к своим базам данных для повышения точности данных. Эти методы нормализации обычно классифицируются от первого до четвертого уровня, но они могут подниматься и до восьмого уровня, если аналитикам нужны более обширные методы. Каждый уровень имеет свои определенные шаги по нормализации данных, что снижает вероятность пропуска неточных данных.
Вот различные типы методов нормализации данных:
Первая нормальная форма (1NF): этот уровень нормализации удаляет повторяющиеся данные и может создавать отдельные таблицы для групп связанных данных. Это самый простой способ нормализации данных.
Вторая нормальная форма (2NF): этот уровень нормализации удаляет подгруппы данных, присутствующие в нескольких строках таблицы, и создает новые таблицы со связями между ними.
Третья нормальная форма (3NF): на этом уровне удаляются столбцы, не относящиеся к основному ключу или первому столбцу данных. Все столбцы должны содержать информацию, относящуюся к первому столбцу информации.
Четвертая нормальная форма (4NF): на этом уровне удаляются все зависимости между несколькими значениями, то есть изменение одного значения не изменит другие данные. Это может предотвратить создание повторяющихся записей из нескольких значений учетной записи.
Этапы нормализации данных
Знание различных типов нормализации данных может помочь вам выбрать наилучшие методы для внедрения в вашей организации. Вот три этапа нормализации, которые могут помочь вам нормализовать ваши данные:
Первый этап: создайте таблицы для каждого значения или найдите повторяющиеся поля в таблице и поместите их в другую таблицу. Если вы решили переместить повторяющиеся поля в другую таблицу, рассмотрите возможность привязки к ней ключа.
Второй этап: создание связей между значениями в разных таблицах. Например, вы можете связать имена учетных записей с телефонными номерами, чтобы связать точную контактную информацию с каждым именем учетной записи.
Третий этап: добавьте соединения между основными ключевыми столбцами и неключевыми столбцами. Это может помочь вам связать данные вместе, чтобы информация оставалась точной и легкой для понимания.
10 причин, почему важно нормализовать данные
Вот 10 причин для нормализации ваших данных:
1. Исправляет повторяющиеся данные и аномалии
Когда вы применяете методы нормализации к своей базе данных, вы можете быстро выявлять и исправлять дублирующуюся информацию, чтобы она не влияла на остальную часть базы данных. Нормализация данных группирует дубликаты данных вместе, что упрощает их идентификацию. Методы нормализации также могут помочь выявить аномалии, поскольку позволяют им оставаться в верхней или нижней части вашей базы данных.
2. Удаляет нежелательные подключения для передачи данных
Методы нормализации данных помогают удалить подключения к данным, которые не относятся к основным данным, используемым вашей организацией. Эти методы могут разделять данные по разным таблицам, которые больше не связаны друг с другом. Например, вы можете ввести в базу данных имена учетных записей клиентов и информацию о доходах. Нормализация данных может отделить имена учетных записей от информации о доходах, чтобы вы могли анализировать эту информацию отдельно, если значения изменяются.
3. Предотвращает удаление данных
Использование хорошо зарекомендовавших себя методов нормализации данных может помочь предотвратить удаление данных, относящихся к основным ключевым данным. Нормализация данных делает это путем формирования связей данных между основными данными и данными, которые непосредственно влияют на основные данные. Эти соединения могут выделять ненужные данные, не затрагивая важную информацию.
4. Оптимизирует место для хранения данных
Нормализация данных может помочь удалить ненужные данные из баз данных. Например, методы нормализации могут уменьшить повторяющиеся значения в базе данных. Удаление больших гигабайт избыточных данных может позволить вам иметь больше места для хранения будущих данных.
5. Добавляет новые данные
Нормализация базы данных перед добавлением новых данных может помочь сортировать и уменьшать количество новых данных. Это может помочь базе данных хранить только релевантные данные, что может сократить время, необходимое для добавления информации в вашу базу данных. Это также может улучшить способность компании анализировать обновленную информацию из базы данных и принимать эффективные решения на основе этих данных.
6. Улучшает доступ и интерпретацию данных
Нормализация наборов данных может помочь пользователям интерпретировать и использовать вашу базу данных просто и эффективно. Это может быть полезно, если многие пользователи находятся за пределами вашего отдела. Нормализация данных может упростить объяснение того, как использовать и анализировать базу данных для новых пользователей, что может дать вам больше времени для просмотра и добавления данных.
7. Создает логическую карту данных
Взяв неструктурированную базу данных и создав более организованную и интуитивно понятную электронную таблицу, можно сделать базу данных полезной для отделов или отдельных лиц, использующих информацию. Это также может помочь вам быстро упорядочить информацию и сделать ее доступной. Кроме того, нормализация данных может помочь предотвратить дублирование данных или устаревшую информацию о данных.
8. Повышает согласованность данных
Нормализация данных может помочь повысить надежность информации в базе данных. Он может удалять повторяющиеся наборы данных в разных отделах и предотвращать перезапись устаревших наборов данных точной информацией. Нормализация данных также может улучшить иерархию данных вашей базы данных, поскольку вы можете удалить неточные связи между таблицами.
9. Создает подключения к данным
Одним из преимуществ нормализации данных является то, что она может помочь показать отделам, как данные из разных таблиц соотносятся друг с другом. Это также может помочь облегчить распознавание подключений к данным и выявить несоответствия данных или недоступность информации. Кроме того, это важный компонент для быстрого внедрения программных систем управления данными.
10. Экономит время и деньги
После того, как вы нормализовали свои данные, вы можете обнаружить, что это может сэкономить время и деньги компании. Департаменты могут получать информацию быстрее, потому что данные, вероятно, более логически доступны. Нормализация данных также может сократить время добавления новых данных, поскольку вы уже обеспечили точность существующих данных.
Советы, которые следует учитывать перед нормализацией данных
Перед внедрением процессов нормализации данных в ваших базах данных вы можете рассмотреть несколько моментов, например:
Проверка, используете ли вы NoSQL или не только язык структурированных запросов, базы данных
Проверка наличия в вашей организации соответствующих ресурсов
Учитывая, насколько сложны ваши проекты наборов данных
Создание пробной базы данных перед полной реализацией
Примеры нормализации данных
Вот несколько примеров того, как вы можете нормализовать данные в своей базе данных:
Четкость данных
База данных Джона включает телефонные номера в различных форматах, таких как «5553217894» и «(555) 3217894». Чтобы сделать форматирование согласованным, Джон форматирует все номера телефонов, используя дефисы, например «555-321-7894». Список телефонных номеров в этом формате помогает отделам компании правильно набирать номера клиентов, поскольку Джон разделяет группу номеров на три отдельные части.
Предотвращение дублирования информации
В базе данных Марии перечислены имена клиентов для открытых счетов с использованием сокращений отчества, таких как «Джон А. Райт». Мария решает указать все имена клиентов в своей базе данных, чтобы уточнить эту информацию, например, используя вместо этого «Джон Эндрю Райт». Такое форматирование сведений об имени повышает точность поиска информации и предотвращает добавление дублирующихся сведений в базу данных Марии.
Обратите внимание, что ни одна из организаций, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.