Ogni azienda utilizza la raccolta dei dati, indipendentemente dalle dimensioni. Le grandi imprese hanno metodi consolidati, ma le aziende più piccole e le start-up stanno realizzando sempre più il loro valore nelle decisioni informate e nella crescita. La normalizzazione dei dati aiuta a semplificare la gestione dei dati e riduce le informazioni incoerenti o ridondanti, garantendo una raccolta e una crescita dei dati più efficienti.
Questo articolo discute la normalizzazione dei dati, il suo significato, le tecniche e i suggerimenti per una migliore organizzazione e gestione digitale.
Cos'è la normalizzazione dei dati?
La normalizzazione dei dati è un processo che mira a creare un formato di dati standardizzato in un sistema, consentendo una più facile interrogazione e analisi dei dati. È essenziale per ottimizzare i dati e massimizzarne il valore.
Inoltre, la normalizzazione dei dati può essere integrata in una pipeline di dati, garantendo visibilità complessiva e osservabilità dei dati. Le tecniche chiave di normalizzazione dei dati possono essere esplorate in seguito per migliorare il processo.
Come funziona la normalizzazione dei dati?
La normalizzazione è il processo di organizzazione dei dati in un database costruendo tabelle e collegandole insieme per evitare la duplicazione e l'affidamento incoerente. Questo aiuta a ridurre lo spazio su disco e i problemi di manutenzione. Inoltre, la modifica dei dati in più posizioni è più semplice se vengono mantenuti nella tabella Clienti.
Tuttavia, non è adatto a un lavoratore che chiama per conto di un cliente, in quanto potrebbe non essere appropriato. I salari dei dipendenti devono essere trasferiti al tavolo del dipendente a causa della loro connessione con il dipendente. Le dipendenze incoerenti possono rendere difficile l'accesso ai dati a causa di percorsi incompleti o danneggiati.
Qual è lo scopo della normalizzazione dei dati?
La normalizzazione dei dati è essenziale per i database e le aziende in quanto migliora la comunicazione, il processo decisionale e l'usabilità delle informazioni. I dati non organizzati ostacolano la comprensione umana e della macchina e hanno un impatto negativo su caratteristiche e funzioni. Inoltre, la normalizzazione rende la ricerca di termini specifici più efficiente e accurata, rafforza le connessioni tra elementi di dati correlati e migliora il recupero e l'analisi delle informazioni.
Semplifica inoltre l'ordinamento, il filtraggio e l'analisi dei dati, facilitando l'esplorazione dei dati e il riconoscimento dei modelli. I dati normalizzati migliorano anche la visualizzazione, la comprensione e il riconoscimento dei modelli, semplificando i processi e garantendo coerenza, accuratezza e assenza di duplicati o ridondanze. Ciò garantisce che più utenti possano leggere, interpretare e fidarsi con sicurezza dei record presentati.
Quali sono le 5 regole della normalizzazione dei dati?
#1. Elimina i gruppi ripetuti
La normalizzazione dei dati mira a rimuovere gruppi di dati ripetuti, con conseguente archiviazione efficiente e disordinata. La separazione dei database noti in tabelle separate aiuta a separare i gruppi ripetuti dalle informazioni sui membri, risultando nella prima forma normale.
#2. Elimina i dati ridondanti
Per aggiornare ed eliminare le anomalie, riclassificare i nomi dei database con gli ID associati nella tabella del database. È necessaria una seconda forma normale, che separi gli attributi in base a parti chiave e DatabaseID, risultando in due tabelle: "Database" per i nomi dei database e "MemberDatabase" per i database dei membri.
#3. Elimina le colonne non dipendenti dalla chiave
La normalizzazione dei dati ridimensiona i dati numerici a una scala comune, riducendo le differenze nelle scale variabili. Migliora i modelli analitici e gli algoritmi trasformando i dati in una scala coerente. Tuttavia, potrebbe essere necessario rimuovere le colonne a causa di dati irrilevanti, ridondanti, mancanti o per altri motivi. La decisione dovrebbe essere basata sull'analisi specifica o sull'attività di modellazione, piuttosto che sulla sola normalizzazione dei dati.
#4. Isola relazioni multiple indipendenti
La normalizzazione dei dati è una tecnica che ridimensiona i dati numerici a una scala comune, rimuovendo le differenze nelle scale delle variabili dall'analisi e dalla modellazione dei dati. Aiuta a isolare più relazioni indipendenti nei set di dati, rivelando relazioni indipendenti che possono essere oscurate da differenze nelle scale. Inoltre, la normalizzazione dei dati garantisce una rappresentazione uniforme, una più facile identificazione delle relazioni indipendenti e una migliore accuratezza ed efficacia dell'analisi.
In alcuni casi, è più efficiente separare gli attributi correlati. Ad esempio, un sistema potrebbe registrare la disponibilità di lavoro in ciascuna azienda e nei college che forniscono i candidati. Ciò richiederebbe una tabella FirmCollegeJob, che soddisfa la quarta forma normale.
Tuttavia, se una legge impedisce accordi esclusivi, le aziende devono accettare candidati da tutte le scuole con cui trattano. Ciò richiede una quinta forma normale, che riduce il numero di inserti a sei. Ciò può essere vantaggioso per le applicazioni con attività di aggiornamento significative, poiché le tabelle di combinazione si sviluppano naturalmente dall'analisi entità-relazione.
Quali sono i quattro tipi di normalizzazione del database?
#1. Prima forma normale (1NF):
Affinché una tabella abbia la prima forma normale, devono essere soddisfatti i seguenti prerequisiti:
- Le righe non sono ordinate.
- Le colonne non sono ordinate.
- Ci sono dati duplicati.
- Le intersezioni di righe e colonne hanno sempre un valore univoco.
- Tutte le colonne sono "normali" senza valori nascosti.
Per ottenere ciò, la tabella deve essere suddivisa in due tabelle, con i dati del reparto nella tabella del reparto e i dati del dipendente nella tabella del dipendente.
#2. Seconda forma normale (2NF):
Se ogni caratteristica di un'entità dipende dall'intera chiave primaria, si dice che sia in una seconda forma normale. Ciò implica che esiste una dipendenza tra i valori nelle varie colonne.
- La tabella deve essere già in 1 NF e tutte le colonne non chiave delle tabelle devono dipendere dalla PRIMARY KEY.
- Le dipendenze parziali vengono eliminate e inserite nella propria tabella.
Tuttavia, la seconda forma normale (2 NF) è problematica solo quando si utilizza una chiave primaria composita composta da due o più colonne. Ad esempio, la relazione tra le tabelle Impiegato, Impiegato e Reparto è stabilita dalla colonna Titolo che dipende funzionalmente da Nome e parzialmente da Data.
#3. Terza forma normale (3NF):
Secondo la terza forma normale, i campi in una tabella che non dipendono dalla chiave dovrebbero essere rimossi.
- C'è già una tabella in 2NF
- Le colonne chiave non primaria non devono dipendere l'una dall'altra.
- Non esiste alcuna dipendenza funzionale transitiva
Inoltre, per ottenere la terza forma normale è necessario dividere la tabella in due e affidarsi funzionalmente alla chiave primaria.
#4. Forma normale di Boyce-Codd (BCNF)
Contrariamente alla definizione generale di 3NF, la Boyce-Codd Normal Form (BCNF) ha anche vincoli aggiuntivi. BCNF si basa su dipendenze funzionali che rappresentano tutte le potenziali chiavi in una relazione.
Regole per BCNF
- La tabella deve essere nella sua terza forma normale.
- Ogni dipendenza funzionale (FD) X>Y in una data relazione dovrebbe avere X come superchiave.
Va notato che identifichiamo ogni determinante e confermiamo che sono potenziali chiavi prima di determinare se una relazione è in BCNF.
Inoltre, la gerarchia Homsky Normal Form (BCNF) in DBMS è simile alla Teoria del calcolo. Si presume che ogni relazione in BCNF sia anche in 3NF. Per determinare la forma normale più alta di una relazione R con dipendenze funzionali, verificare se vale la condizione BCNF. La gerarchia mostra che 1NF ha il vincolo meno restrittivo, mentre 2NF e 3NF hanno vincoli leggermente più restrittivi. La restrizione aumenta man mano che attraversiamo la gerarchia.
Chi ha bisogno della normalizzazione dei dati?
La normalizzazione dei dati è fondamentale per i progettisti e gli sviluppatori di database per ridurre al minimo la ridondanza e le incoerenze, migliorando l'integrità e l'accuratezza dei dati. È particolarmente importante nei database più grandi con relazioni complesse, poiché piccole modifiche possono influire su più tabelle.
Inoltre, la normalizzazione dei dati avvantaggia anche analisti aziendali, data scientist e professionisti che lavorano con grandi quantità di dati, consentendo una migliore analisi e manipolazione ed evitando errori e insidie comuni associati alla ridondanza e all'incoerenza dei dati.
Come si normalizzano i dati?
La normalizzazione dei dati crea un formato standardizzato per tutti i dati aziendali, che varia a seconda del tipo di dati. Di seguito sono riportati alcuni esempi di dati normalizzati:
- Doctor ROSE sarà scritto come Dr. Rose
- 4247567652 sarà scritto come 424-756-7652
- 24 Larrys AVE, NY sarà scritto come 24 Larrys Avenue, New York
Inoltre, la normalizzazione dei dati in massa implica la creazione di tabelle e il loro collegamento tra loro, seguendo pratiche per proteggere e ridurre le anomalie. Esistono varie tecniche e pratiche di normalizzazione dei dati, che richiedono un'attenta considerazione e implementazione.
Qual è un esempio di normalizzazione dei dati?
Ecco alcuni casi:
| I dati grezzi | Dati normalizzati | vantaggio |
| 987654321 | 987-654-321 | Ciò contribuirà a prevenire errori di composizione e renderà più facile la composizione. |
| VP Finance | Vice Presidente delle Finanze | Ciò consentirà la segmentazione. |
| Apple | Apple, Inc. | Ciò ridurrà i duplicati se i requisiti corrispondenti includono il nome dell'azienda. |
| https://www.googledocs.com/info | www.googledocs.com | Ciò riduce la duplicazione se il file sito web l'indirizzo corrisponde al requisito. Migliora i criteri per legare i lead agli account. |
| Via Steve 40 | Via Steve 40 | Aiuta a ridurre i duplicati. |
| BEN | Ben | Questo aiuta a migliorare la consegna della posta elettronica. |
Quali sono i principi della normalizzazione dei dati?
I principi di normalizzazione dei dati garantiscono un'organizzazione efficiente del database, priva di ridondanza e incoerenze. Esistono tre forme normali comuni, ciascuna con le proprie regole. Questi principi guidano l'organizzazione del database e mantengono la coerenza dei dati.
1. Prima forma normale (1NF):
– I dati atomici, noti anche come un valore per cella della tabella, sono obbligatori.
– Ogni riga deve essere distinta e avere una chiave primaria per identificarla.
2. Seconda forma normale (2NF):
– Tutti gli attributi non chiave devono dipendere dalla chiave primaria per poter funzionare.
– Nessuna dipendenza parziale, il che richiede che ogni attributo non chiave si basi interamente sulla chiave primaria piuttosto che solo su una parte di essa.
3. Terza forma normale (3NF):
– Ogni attributo non chiave deve funzionare indipendentemente dagli altri.
– Nessuna dipendenza transitiva, il che significa che le caratteristiche non chiave non possono fare affidamento su altre caratteristiche non chiave.
Boyce-Codd Normal Form (BCNF) e livelli più elevati di normalizzazione vengono utilizzati per ridurre al minimo la ridondanza dei dati, garantire la coerenza e migliorare le prestazioni e l'efficienza del database.
Inoltre, BCNF limita i determinanti a essere chiavi candidate, consentendo loro di fungere da chiavi primarie in modo indipendente. Questi principi aiutano a creare una struttura di database più organizzata, efficiente e affidabile.
Perché è importante la normalizzazione dei dati?
#1. Riduce i dati duplicati
La normalizzazione dei dati riduce i duplicati, previene problemi come lead errati e team disallineati ed è fondamentale per un flusso di lavoro di gestione dei dati di qualità.
#2. Migliora la segmentazione del marketing.
Marketing i team trarranno vantaggio dalla normalizzazione dei dati potendo segmentare i lead in modo più preciso, in particolare utilizzando i titoli di lavoro, che possono variare in modo significativo tra aziende e settori. Per aiutare a segmentare e dare priorità alla sensibilizzazione, puoi applicare tag o etichette comuni a un lungo elenco di questi valori.
#3. Migliora le prestazioni e le metriche.
I database gestiti in modo inadeguato possono ostacolare l'analisi delle prestazioni. Pertanto, la standardizzazione della formattazione dei dati semplifica l'analisi, ad esempio quando si calcola il numero di contatti con un titolo professionale come "direttore" in una campagna.
Che cos'è la normalizzazione dei dati di Machine Learning?
La normalizzazione è una tecnica utilizzata nella preparazione dei dati per l'apprendimento automatico per modificare i valori delle colonne numeriche in una scala comune senza distorcere le differenze. Non è richiesto per ogni set di dati, ma è necessario quando le funzionalità hanno intervalli diversi.
Sebbene esistano così tante tecniche di normalizzazione delle funzionalità in Machine Learning, solo alcune di esse vengono utilizzate più frequentemente. Questi sono i seguenti:
- Ridimensionamento minimo-massimo:
La tecnica di ridimensionamento Min-Max sposta e ridimensiona i valori degli attributi in un set di dati, risultando in un intervallo di 0-1, migliorandone la precisione.
- Ridimensionamento della standardizzazione:
Il ridimensionamento della standardizzazione, noto anche come normalizzazione del punteggio Z, centra i valori attorno alla media con una deviazione standard unitaria. Inoltre, comporta la rimozione degli attributi e la divisione della distribuzione risultante per la deviazione standard.
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