كل عمل يستخدم جمع البيانات ، بغض النظر عن الحجم. لقد أنشأت المؤسسات الكبيرة طرقًا ، لكن الشركات الصغيرة والشركات الناشئة تدرك بشكل متزايد قيمتها في القرارات والنمو المستنير. يساعد تطبيع البيانات على تبسيط إدارة البيانات وتقليل المعلومات غير المتسقة أو الزائدة عن الحاجة ، مما يضمن جمع البيانات ونموها بشكل أكثر كفاءة.
تتناول هذه المقالة تطبيع البيانات وأهميتها وتقنياتها ونصائح لتحسين التنظيم والإدارة الرقميين.
ما هو تطبيع البيانات؟
تطبيع البيانات هو عملية تهدف إلى إنشاء تنسيق بيانات موحد عبر النظام ، مما يتيح الاستعلام وتحليل البيانات بشكل أسهل. إنه ضروري لتحسين البيانات وتعظيم قيمتها.
علاوة على ذلك ، يمكن دمج تطبيع البيانات في خط أنابيب البيانات ، مما يضمن الرؤية الشاملة ومراقبة البيانات. يمكن استكشاف تقنيات تطبيع البيانات الرئيسية لاحقًا لتعزيز العملية.
كيف تعمل تسوية البيانات؟
التطبيع هو عملية تنظيم البيانات في قاعدة بيانات عن طريق بناء الجداول وربطها معًا لمنع الازدواجية والاعتماد غير المتسق. يساعد هذا في تقليل مساحة القرص ومشكلات الصيانة. بالإضافة إلى ذلك ، يكون تعديل البيانات في مواقع متعددة أسهل إذا تم الاحتفاظ بها في جدول العملاء.
ومع ذلك ، فهي غير مناسبة للعامل الذي يتصل نيابة عن العميل ، حيث قد لا يكون ذلك مناسبًا. يجب تحويل أجور الموظفين إلى طاولة الموظف بسبب ارتباطهم بالموظف. يمكن أن تؤدي التبعيات غير المتسقة إلى صعوبة الوصول إلى البيانات بسبب المسارات غير المكتملة أو التالفة.
ما هو الغرض من تطبيع البيانات؟
يعد تطبيع البيانات أمرًا ضروريًا لقواعد البيانات والشركات لأنه يحسن الاتصال واتخاذ القرار وإمكانية استخدام المعلومات. تعيق البيانات غير المنظمة فهم الإنسان والآلة وتؤثر سلبًا على الميزات والوظائف. بالإضافة إلى ذلك ، يجعل التطبيع البحث عن مصطلحات محددة أكثر كفاءة ودقة ، ويقوي الروابط بين عناصر البيانات ذات الصلة ، ويحسن استرجاع المعلومات وتحليلها.
كما أنه يبسط عملية فرز البيانات وتصفيتها وتحليلها ، مما يسهل استكشاف البيانات والتعرف على الأنماط. تعمل البيانات المعيارية أيضًا على تحسين التصور والفهم والتعرف على الأنماط مع تبسيط العمليات وضمان الاتساق والدقة وغياب التكرارات أو التكرار. وهذا يضمن أن العديد من المستخدمين يمكنهم قراءة السجلات المقدمة وتفسيرها والثقة بها.
ما هي القواعد الخمس لمطابقة البيانات؟
# 1. القضاء على المجموعات المتكررة
يهدف تطبيع البيانات إلى إزالة مجموعات البيانات المتكررة ، مما يؤدي إلى تخزين فعال وغير مرتب. يساعد فصل قواعد البيانات المعروفة إلى جداول منفصلة على فصل المجموعات المكررة عن معلومات الأعضاء ، مما ينتج عنه أول نموذج عادي.
# 2. تخلص من البيانات الزائدة عن الحاجة
لتحديث الانحرافات وحذفها ، أعد تصنيف أسماء قواعد البيانات بالمعرفات المرتبطة في جدول قاعدة البيانات. هناك حاجة إلى نموذج عادي ثانٍ ، يفصل السمات بناءً على الأجزاء الرئيسية وقاعدة البيانات ، مما ينتج عنه جدولين: "قاعدة بيانات" لأسماء قواعد البيانات و "قاعدة بيانات الأعضاء" لقواعد بيانات الأعضاء.
# 3. قم بإزالة الأعمدة التي لا تعتمد على المفتاح
يعمل تطبيع البيانات على إعادة قياس البيانات الرقمية إلى مقياس مشترك ، مما يقلل الاختلافات في المقاييس المتغيرة. يحسن النماذج والخوارزميات التحليلية عن طريق تحويل البيانات إلى مقياس ثابت. ومع ذلك ، قد يكون من الضروري إزالة الأعمدة بسبب بيانات غير ذات صلة أو زائدة عن الحاجة أو مفقودة أو لأسباب أخرى. يجب أن يعتمد القرار على التحليل المحدد أو مهمة النمذجة ، بدلاً من تطبيع البيانات وحده.
# 4. عزل العلاقات المتعددة المستقلة
تطبيع البيانات هو أسلوب يعيد قياس البيانات الرقمية إلى مقياس مشترك ، ويزيل الاختلافات في مقاييس المتغيرات من تحليل البيانات والنمذجة. يساعد في عزل العلاقات المستقلة المتعددة في مجموعات البيانات ، مما يكشف عن العلاقات المستقلة التي قد تحجبها الاختلافات في المقاييس. بالإضافة إلى ذلك ، يضمن تطبيع البيانات التمثيل المتساوي ، وتحديد أسهل للعلاقات المستقلة ، وتحسين دقة التحليل وفعاليته.
في بعض الحالات ، يكون فصل السمات ذات الصلة أكثر فاعلية. على سبيل المثال ، قد يسجل النظام مدى توفر الوظائف في كل شركة والكليات التي تقدم المرشحين. سيتطلب هذا جدول FirmCollegeJob ، والذي يلبي النموذج العادي الرابع.
ومع ذلك ، إذا كان القانون يمنع الترتيبات الحصرية ، فيجب على الشركات قبول المرشحين من جميع المدارس التي تتعامل معها. هذا يستلزم نموذجًا عاديًا خامسًا ، مما يقلل من عدد الإدخالات إلى ستة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للتطبيقات ذات نشاط التحديث الكبير ، حيث يتم تطوير جداول المجموعة بشكل طبيعي من تحليل علاقة الكيان.
ما هي الأنواع الأربعة لمعايرة قاعدة البيانات؟
# 1. أول نموذج عادي (1NF):
يجب استيفاء المتطلبات الأساسية التالية للحصول على الجدول بالشكل العادي الأول:
- الصفوف غير مرتبة.
- الأعمدة غير مرتبة.
- هناك بيانات مكررة.
- دائمًا ما يكون لتقاطعات الصفوف والأعمدة قيمة فريدة.
- جميع الأعمدة "عادية" بدون قيم مخفية.
لتحقيق ذلك ، يجب تقسيم الجدول إلى جدولين ، مع بيانات القسم في جدول القسم وبيانات الموظف في جدول الموظف.
# 2. النموذج العادي الثاني (2NF):
إذا كانت كل خاصية من سمات الكيان تعتمد على المفتاح الأساسي بأكمله ، فيُقال إنها في شكل عادي ثانٍ. هذا يعني أن هناك تبعية بين القيم في الأعمدة المختلفة.
- يجب أن يكون الجدول موجودًا بالفعل في 1 NF ، ويجب أن تعتمد جميع الأعمدة غير الرئيسية للجداول على PRIMARY KEY.
- يتم التخلص من التبعيات الجزئية ووضعها في الجدول الخاص بها.
ومع ذلك ، فإن النموذج العادي الثاني (2 NF) يمثل مشكلة فقط عند استخدام مفتاح أساسي مركب يتكون من عمودين أو أكثر. على سبيل المثال ، يتم إنشاء العلاقة بين جداول الموظف والموظف والقسم بواسطة عمود العنوان الذي يعتمد وظيفيًا على الاسم ويعتمد جزئيًا على التاريخ.
# 3. النموذج العادي الثالث (3NF):
وفقًا للنموذج العادي الثالث ، يجب إزالة الحقول الموجودة في الجدول التي لا تعتمد على المفتاح.
- يوجد بالفعل جدول في 2NF
- يجب ألا تعتمد أعمدة المفاتيح غير الأساسية على بعضها البعض.
- لا توجد تبعية وظيفية متعدية
علاوة على ذلك ، لتحقيق النموذج العادي الثالث ، من الضروري تقسيم الجدول إلى قسمين والاعتماد وظيفيًا على المفتاح الأساسي.
# 4. نموذج Boyce-Codd العادي (BCNF)
على عكس التعريف العام لـ 3NF ، فإن النموذج العادي لـ Boyce-Codd (BCNF) له أيضًا قيود إضافية. يعتمد BCNF على التبعيات الوظيفية التي تمثل جميع المفاتيح المحتملة في العلاقة.
قواعد BCNF
- يجب أن يكون الجدول في شكله العادي الثالث.
- يجب أن يكون لكل تبعية وظيفية (FD) X> Y في علاقة معينة X كمفتاح فائق.
وتجدر الإشارة إلى أننا نحدد كل محددات ونؤكد أنها مفاتيح محتملة قبل أن نحدد ما إذا كانت العلاقة في BCNF.
علاوة على ذلك ، فإن التسلسل الهرمي للنموذج الطبيعي Homsky (BCNF) في DBMS يشبه نظرية الحساب. من المفترض أن كل علاقة في BCNF هي أيضًا في 3NF. لتحديد أعلى شكل عادي لعلاقة R مع التبعيات الوظيفية ، تحقق مما إذا كان شرط BCNF صحيحًا. يوضح التسلسل الهرمي أن 1NF لديه أقل قيود تقييدية ، بينما 2NF و 3NF لهما قيود أكثر تقييدًا قليلاً. يزداد القيد كلما اجتازنا التسلسل الهرمي.
من يحتاج إلى تطبيع البيانات؟
يعد تطبيع البيانات أمرًا ضروريًا لمصممي ومطوري قواعد البيانات لتقليل التكرار وعدم الاتساق ، وتحسين تكامل البيانات ودقتها. إنه مهم بشكل خاص في قواعد البيانات الأكبر ذات العلاقات المعقدة ، حيث يمكن أن تؤثر التغييرات الصغيرة على جداول متعددة.
بالإضافة إلى ذلك ، يفيد تطبيع البيانات أيضًا محللي الأعمال وعلماء البيانات والمهنيين الذين يعملون بكميات كبيرة من البيانات من خلال تمكين التحليل والتلاعب بشكل أفضل وتجنب الأخطاء والمزالق الشائعة المرتبطة بتكرار البيانات وعدم تناسقها.
كيف تطبيع البيانات؟
ينشئ تطبيع البيانات تنسيقًا قياسيًا لجميع بيانات الشركة ، والذي يختلف وفقًا لنوع البيانات. فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات التي تم تسويتها:
- سيتم كتابة دكتور روز بالشكل الدكتورة روز
- سيتم كتابة 4247567652 بالشكل 424-756-7652
- 24 Larrys AVE، NY ستتم كتابتها كـ 24 Larrys Avenue، New York
علاوة على ذلك ، يتضمن تطبيع البيانات بشكل جماعي بناء جداول وربطها ببعضها البعض ، باتباع الممارسات لحماية وتقليل الانحرافات. توجد تقنيات وممارسات مختلفة لتطبيع البيانات ، مما يتطلب دراسة وتنفيذ دقيقين.
ما هو مثال على تطبيع البيانات؟
فيما يلي بعض الأمثلة:
| البيانات الخام | البيانات الطبيعية | بينيفت كوزميتيكس |
| 987654321 | 987-654-321 | سيساعد هذا في منع الأخطاء ويسهل الاتصال. |
| نائب الرئيس للتمويل | نائب الرئيس للشؤون المالية | هذا سيسمح بالتجزئة. |
| تفاح | التفاح، وشركة | سيؤدي ذلك إلى تقليل التكرارات إذا كانت متطلبات المطابقة تتضمن اسم الشركة. |
| https://www.googledocs.com/info | www.googledocs.com | هذا يقلل من الازدواجية إذا كان موقع الكتروني العنوان يطابق الشرط. يعزز معايير ربط العملاء المتوقعين بالحسابات. |
| 40 شارع ستيف | 40 شارع ستيف | يساعد في تقليل التكرارات. |
| BEN | بن | هذا يساعد على تحسين إمكانية تسليم البريد الإلكتروني. |
ما هي مبادئ تطبيع البيانات؟
تضمن مبادئ تطبيع البيانات تنظيم قاعدة بيانات فعال ، خالٍ من التكرار وعدم الاتساق. هناك ثلاثة أشكال عادية مشتركة ، ولكل منها قواعدها الخاصة. هذه المبادئ توجه تنظيم قاعدة البيانات وتحافظ على اتساق البيانات.
1. النموذج العادي الأول (1NF):
- البيانات الذرية ، والمعروفة أيضًا بقيمة واحدة لكل خلية جدول ، مطلوبة.
- يجب أن يكون كل صف مميزًا وأن يكون له مفتاح أساسي لتعريفه.
2. النموذج العادي الثاني (2NF):
- يجب أن تعتمد جميع السمات غير الرئيسية على المفتاح الأساسي حتى تعمل.
- لا توجد تبعيات جزئية ، مما يستلزم أن تعتمد كل سمة غير رئيسية بالكامل على المفتاح الأساسي بدلاً من مجرد جزء منه.
3. النموذج العادي الثالث (3NF):
- يجب أن تعمل كل سمة غير رئيسية بشكل مستقل عن السمات الأخرى.
- لا تبعيات متعدية ، مما يعني أن الخصائص غير الرئيسية لا يمكن أن تعتمد على خصائص أخرى غير رئيسية.
يتم استخدام نموذج Boyce-Codd العادي (BCNF) ومستويات أعلى من التطبيع لتقليل تكرار البيانات ، وضمان الاتساق ، وتحسين أداء قاعدة البيانات وكفاءتها.
بالإضافة إلى ذلك ، تقوم BCNF بتقييد المحددات لتكون مفاتيح مرشحة ، مما يسمح لها بالعمل كمفاتيح أساسية بشكل مستقل. تساعد هذه المبادئ في إنشاء بنية قاعدة بيانات أكثر تنظيماً وكفاءة وموثوقية.
لماذا تعتبر تسوية البيانات مهمة؟
# 1. يقلل من البيانات المكررة
تعمل تسوية البيانات على تقليل التكرارات ، ومنع حدوث مشكلات مثل العملاء المتوقعين الذين تم توجيههم بشكل غير صحيح والفرق غير المتوافقة ، وهو أمر بالغ الأهمية لسير عمل إدارة البيانات عالية الجودة.
# 2. تحسين تجزئة التسويق.
التسويق ستستفيد الفرق من تطبيع البيانات من خلال القدرة على تقسيم العملاء المحتملين بشكل أكثر دقة ، لا سيما باستخدام المسميات الوظيفية ، والتي يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا بين الشركات والصناعات. للمساعدة في تقسيم التوعية وترتيب أولوياتها ، يمكنك تطبيق علامات أو تسميات مشتركة عبر قائمة طويلة من هذه القيم.
# 3. يعزز الأداء والمقاييس.
يمكن لقواعد البيانات التي تتم صيانتها بشكل سيء أن تعيق تحليل الأداء. لذلك ، فإن توحيد تنسيق البيانات يجعل من السهل تحليلها ، كما هو الحال عند حساب عدد جهات الاتصال التي لها مسمى وظيفي مثل "المدير" في إحدى الحملات.
ما هو تطبيع بيانات التعلم الآلي؟
التسوية هي تقنية تستخدم في إعداد البيانات للتعلم الآلي لتغيير قيم الأعمدة الرقمية إلى مقياس مشترك دون تشويه الاختلافات. إنه ليس مطلوبًا لكل مجموعة بيانات ولكنه ضروري عندما يكون للميزات نطاقات مختلفة.
على الرغم من وجود العديد من تقنيات تطبيع الميزات في التعلم الآلي ، يتم استخدام القليل منها بشكل متكرر. هذه كالتالي:
- تحجيم Min-Max:
تعمل تقنية القياس Min-Max على تغيير قيم السمات وإعادة قياسها في مجموعة البيانات ، مما ينتج عنه نطاق من 0-1 ، مما يعزز دقتها.
- تحجيم التوحيد:
مقياس التوحيد القياسي ، المعروف أيضًا باسم تسوية درجة Z ، يركّز القيم حول المتوسط بانحراف معياري للوحدة. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه ينطوي على إزالة السمات وقسمة التوزيع الناتج على الانحراف المعياري.
ما هو تحليل البيانات: التعريف والمهارات و أدوات؟
تصغير البيانات: التعريف والأهمية وكيفية تطبيقها
راتب محلل البيانات في عام 2023
المراجع:
