Warum ist es wichtig, Daten zu normalisieren? Die 10 wichtigsten Gründe • BUOM

29. Juli 2021

Die Datenbankverwaltung ist ein wichtiger Bestandteil effizienter Geschäftsabläufe, da sie dabei helfen kann, die Richtigkeit der Informationen in der Datenbank zu bestätigen. Die Pflege einer strukturierten Datenbank kann Abteilungen dabei helfen, Datenbankinformationen zu nutzen und zu verstehen und praktische Abteilungsentscheidungen zu treffen. Durch die Implementierung von Datennormalisierungstechniken können Sie die Integrität der Daten in der Datenbank Ihres Unternehmens verbessern. In diesem Artikel definieren wir die Datennormalisierung, erläutern die verschiedenen Arten und Schritte, nennen 10 Gründe und Tipps für die Datennormalisierung und stellen Beispiele bereit.

Was ist Datennormalisierung?

Unter Datennormalisierung versteht man den Prozess, eine unstrukturierte Datenbank zu formatieren, um die Informationen zu standardisieren. Dies kann dazu beitragen, Datenredundanz zu reduzieren und die allgemeine Datenintegrität zu verbessern. Organisationen können unterschiedliche Kriterien für die Normalisierung von Daten und Informationen haben. Beispielsweise könnte ein Unternehmen Datenfelder so normalisieren, dass sie Firmennamen, Kontonamen, grundlegende Adressinformationen oder Telefonnummern enthalten. Dies kann es einem Unternehmen erleichtern, die Informationen in der Datenbank zu lesen und zu analysieren.

Arten der Datennormalisierung

Datenanalysten können etablierte Normalisierungstechniken auf ihre Datenbanken anwenden, um die Datengenauigkeit zu verbessern. Diese Normalisierungsmethoden werden in der Regel von Stufe eins bis Stufe vier klassifiziert, sie können jedoch bis zur Stufe acht reichen, wenn Analysten umfangreichere Methoden benötigen. Jede Ebene hat ihre eigenen spezifischen Schritte zur Normalisierung der Daten, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass ungenaue Daten übersehen werden.

Hier sind die verschiedenen Arten von Datennormalisierungsmethoden:

• Erste Normalform (1NF): Diese Normalisierungsstufe entfernt doppelte Daten und kann separate Tabellen für Gruppen verwandter Daten erstellen. Dies ist die einfachste Möglichkeit, Daten zu normalisieren.

• Zweite Normalform (2NF): Diese Normalisierungsstufe entfernt Teilmengen von Daten, die in mehreren Zeilen einer Tabelle vorhanden sind, und erstellt neue Tabellen mit Beziehungen zwischen ihnen.

• Dritte Normalform (3NF): Auf dieser Ebene werden Spalten entfernt, die sich nicht auf den Primärschlüssel oder die erste Datenspalte beziehen. Alle Spalten müssen Informationen enthalten, die sich auf die erste Informationsspalte beziehen.

• Vierte Normalform (4NF): Diese Ebene entfernt alle Abhängigkeiten zwischen mehreren Werten, was bedeutet, dass die Änderung eines Werts die anderen Daten nicht ändert. Dadurch kann verhindert werden, dass aus mehreren Kontowerten doppelte Einträge erstellt werden.

Schritte zur Datennormalisierung

Wenn Sie die verschiedenen Arten der Datennormalisierung kennen, können Sie die besten Methoden für die Implementierung in Ihrem Unternehmen auswählen. Hier sind drei Normalisierungsschritte, die Ihnen bei der Normalisierung Ihrer Daten helfen können:

• Erster Schritt: Erstellen Sie Tabellen für jeden Wert oder suchen Sie nach doppelten Feldern in der Tabelle und fügen Sie sie in eine andere Tabelle ein. Wenn Sie sich entscheiden, doppelte Felder in eine andere Tabelle zu verschieben, sollten Sie erwägen, einen Schlüssel daran zu binden.

• Zweite Stufe: Erstellen von Beziehungen zwischen Werten in verschiedenen Tabellen. Sie können beispielsweise Kontonamen mit Telefonnummern verknüpfen, um jedem Kontonamen genaue Kontaktinformationen zuzuordnen.

• Dritter Schritt: Fügen Sie Verknüpfungen zwischen den Hauptschlüsselspalten und den Nichtschlüsselspalten hinzu. Dies kann Ihnen dabei helfen, Daten miteinander zu verknüpfen, sodass die Informationen korrekt und leicht verständlich bleiben.

10 Gründe, warum es wichtig ist, Daten zu normalisieren

Hier sind 10 Gründe, Ihre Daten zu normalisieren:

1. Korrigiert doppelte Daten und Anomalien

Wenn Sie Normalisierungstechniken auf Ihre Datenbank anwenden, können Sie doppelte Informationen schnell identifizieren und korrigieren, sodass sie sich nicht auf den Rest der Datenbank auswirken. Durch die Datennormalisierung werden doppelte Daten gruppiert, sodass sie leichter identifiziert werden können. Normalisierungstechniken können auch dabei helfen, Anomalien zu identifizieren, indem sie dafür sorgen, dass sie oben oder unten in Ihrer Datenbank verbleiben.

2. Entfernt unerwünschte Datenverbindungen

Datennormalisierungstechniken helfen Ihnen, Datenverbindungen zu entfernen, die für die zugrunde liegenden Daten, die Ihr Unternehmen verwendet, nicht relevant sind. Diese Methoden können Daten in verschiedene Tabellen aufteilen, die nicht mehr miteinander in Beziehung stehen. Beispielsweise können Sie Kundenkontonamen und Umsatzinformationen in eine Datenbank eingeben. Durch die Datennormalisierung können Kontonamen von Verdienstinformationen getrennt werden, sodass Sie diese Informationen separat analysieren können, wenn sich Werte ändern.

3. Verhindert das Löschen von Daten

Der Einsatz etablierter Datennormalisierungstechniken kann dazu beitragen, die Löschung von Daten im Zusammenhang mit Kernschlüsseldaten zu verhindern. Die Datennormalisierung erreicht dies durch die Bildung von Datenbeziehungen zwischen Stammdaten und Daten, die sich direkt auf die Stammdaten auswirken. Diese Verbindungen können unnötige Daten hervorheben, ohne wichtige Informationen zu beeinträchtigen.

4. Optimiert den Speicherplatz

Die Datennormalisierung kann dabei helfen, unnötige Daten aus Datenbanken zu entfernen. Beispielsweise können Normalisierungstechniken doppelte Werte in einer Datenbank reduzieren. Durch das Entfernen großer Gigabyte redundanter Daten können Sie mehr Speicherplatz für zukünftige Daten haben.

5. Fügt neue Daten hinzu

Das Normalisieren der Datenbank vor dem Hinzufügen neuer Daten kann dabei helfen, die Menge neuer Daten zu sortieren und zu reduzieren. Dies kann dazu beitragen, dass die Datenbank nur relevante Daten speichert, wodurch die Zeit verkürzt werden kann, die zum Hinzufügen von Informationen zu Ihrer Datenbank benötigt wird. Es kann auch die Fähigkeit eines Unternehmens verbessern, aktualisierte Informationen aus der Datenbank zu analysieren und auf der Grundlage dieser Daten effektive Entscheidungen zu treffen.

6. Verbessert den Zugriff und die Interpretation von Daten

Durch die Normalisierung von Datensätzen können Benutzer Ihre Datenbank einfach und effizient interpretieren und nutzen. Dies kann nützlich sein, wenn sich viele Benutzer außerhalb Ihrer Abteilung befinden. Durch die Normalisierung von Daten kann es neuen Benutzern leichter erklärt werden, wie die Datenbank verwendet und analysiert wird, sodass Sie mehr Zeit zum Überprüfen und Hinzufügen von Daten haben.

7. Erstellt eine logische Datenzuordnung

Indem Sie eine unstrukturierte Datenbank verwenden und eine besser organisierte und intuitivere Tabelle erstellen, können Sie die Datenbank für die Abteilungen oder Einzelpersonen, die die Informationen verwenden, nützlich machen. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Informationen schnell zu organisieren und zugänglich zu machen. Darüber hinaus kann die Datennormalisierung dazu beitragen, doppelte Daten oder veraltete Dateninformationen zu verhindern.

8. Verbessert die Datenkonsistenz

Die Datennormalisierung kann dazu beitragen, die Zuverlässigkeit der Informationen in einer Datenbank zu verbessern. Es kann abteilungsübergreifend doppelte Datensätze entfernen und verhindern, dass veraltete Datensätze mit korrekten Informationen überschrieben werden. Die Datennormalisierung kann auch die Datenhierarchie Ihrer Datenbank verbessern, da Sie ungenaue Beziehungen zwischen Tabellen entfernen können.

9. Erstellt Datenverbindungen

Einer der Vorteile der Datennormalisierung besteht darin, dass sie dabei helfen kann, Abteilungen zu zeigen, wie sich Daten aus verschiedenen Tabellen zueinander verhalten. Es kann auch dazu beitragen, Datenverbindungen leichter zu erkennen und Dateninkonsistenzen oder nicht verfügbare Informationen zu identifizieren. Es ist auch eine wesentliche Komponente für die schnelle Implementierung von Datenmanagement-Softwaresystemen.

10. Spart Zeit und Geld

Sobald Sie Ihre Daten normalisiert haben, stellen Sie möglicherweise fest, dass das Unternehmen dadurch Zeit und Geld sparen kann. Abteilungen können Informationen schneller erhalten, da die Daten wahrscheinlich logisch zugänglicher sind. Durch die Normalisierung von Daten kann auch die Zeit verkürzt werden, die zum Hinzufügen neuer Daten benötigt wird, da Sie bereits die Genauigkeit vorhandener Daten sichergestellt haben.

Tipps, die Sie vor der Normalisierung von Daten beachten sollten

Bevor Sie Datennormalisierungsprozesse in Ihren Datenbanken implementieren, sollten Sie mehrere Punkte berücksichtigen, wie zum Beispiel:

• Überprüfen Sie, ob Sie NoSQL verwenden oder nicht nur eine strukturierte Abfragesprache, eine Datenbank

• Überprüfen Sie, ob Ihre Organisation über die entsprechenden Ressourcen verfügt

• Wenn Sie bedenken, wie komplex Ihre Datensatzprojekte sind

• Erstellen einer Testdatenbank vor der vollständigen Implementierung

Beispiele für Datennormalisierung

Hier sind einige Beispiele, wie Sie Daten in Ihrer Datenbank normalisieren können:

Datenklarheit

Johns Datenbank enthält Telefonnummern in verschiedenen Formaten, beispielsweise „5553217894“ und „(555) 3217894“. Um eine einheitliche Formatierung zu gewährleisten, formatiert John alle Telefonnummern mit Bindestrichen, z. B. „555-321-7894“. Eine Liste von Telefonnummern in diesem Format hilft Unternehmensabteilungen, Kundennummern korrekt anzurufen, da John eine Gruppe von Nummern in drei separate Teile unterteilt.

Verhinderung der Duplikatierung von Informationen

In Marias Datenbank werden Kundennamen für offene Konten mit Zweitnamen-Abkürzungen wie „John A. Wright“ aufgeführt. Maria beschließt, alle Kundennamen in ihrer Datenbank aufzulisten, um diese Informationen zu verdeutlichen, indem sie beispielsweise stattdessen „John Andrew Wright“ verwendet. Die Formatierung von Namensinformationen auf diese Weise verbessert die Genauigkeit des Informationsabrufs und verhindert, dass doppelte Informationen zu Marys Datenbank hinzugefügt werden.

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