Elk bedrijf maakt gebruik van gegevensverzameling, ongeacht de grootte. Grootschalige ondernemingen hebben gevestigde methoden, maar kleinere bedrijven en start-ups realiseren zich steeds meer hun waarde in weloverwogen beslissingen en groei. Gegevensnormalisatie helpt het gegevensbeheer te stroomlijnen en inconsistente of overbodige informatie te verminderen, waardoor een efficiëntere gegevensverzameling en -groei wordt gegarandeerd.
Dit artikel bespreekt datanormalisatie, de betekenis ervan, technieken en tips voor verbeterde digitale organisatie en beheer.
Wat is gegevensnormalisatie?
Gegevensnormalisatie is een proces dat tot doel heeft een gestandaardiseerd gegevensformaat in een systeem te creëren, waardoor het opvragen en analyseren van gegevens eenvoudiger wordt. Het is essentieel voor het optimaliseren van gegevens en het maximaliseren van de waarde ervan.
Bovendien kan gegevensnormalisatie worden geïntegreerd in een gegevenspijplijn, waardoor algehele zichtbaarheid en waarneembaarheid van gegevens wordt gegarandeerd. Sleuteltechnieken voor gegevensnormalisatie kunnen later worden verkend om het proces te verbeteren.
Hoe werkt gegevensnormalisatie?
Normalisatie is het proces van het organiseren van gegevens in een database door tabellen te bouwen en aan elkaar te koppelen om duplicatie en inconsistente afhankelijkheid te voorkomen. Dit helpt schijfruimte en onderhoudsproblemen te verminderen. Bovendien is het gemakkelijker om gegevens op meerdere locaties aan te passen als deze in de tabel Klanten worden bewaard.
Het is echter niet geschikt voor een werknemer die namens een klant belt, omdat het misschien niet gepast is. Werknemerslonen moeten worden overgemaakt naar de tafel van de werknemer vanwege hun band met de werknemer. Inconsistente afhankelijkheden kunnen de toegang tot gegevens bemoeilijken vanwege onvolledige of beschadigde paden.
Wat is het doel van gegevensnormalisatie?
Gegevensnormalisatie is essentieel voor databases en bedrijven omdat het de communicatie, besluitvorming en bruikbaarheid van informatie verbetert. Ongeorganiseerde gegevens belemmeren het begrip van mens en machine en hebben een negatieve invloed op kenmerken en functies. Bovendien maakt normalisatie het zoeken naar specifieke termen efficiënter en nauwkeuriger, worden verbindingen tussen gerelateerde gegevenselementen versterkt en wordt het ophalen en analyseren van informatie verbeterd.
Het vereenvoudigt ook het sorteren, filteren en analyseren van gegevens, waardoor gegevensverkenning en patroonherkenning worden vergemakkelijkt. Genormaliseerde gegevens verbeteren ook de visualisatie, het begrip en de patroonherkenning, vereenvoudigen processen en zorgen voor consistentie, nauwkeurigheid en de afwezigheid van duplicaten of redundanties. Dit zorgt ervoor dat meerdere gebruikers de gepresenteerde records met vertrouwen kunnen lezen, interpreteren en vertrouwen.
Wat zijn de 5 regels voor gegevensnormalisatie?
#1. Elimineer herhalende groepen
Gegevensnormalisatie heeft tot doel herhaalde gegevensgroepen te verwijderen, wat resulteert in efficiënte en slordige opslag. Het scheiden van bekende databases in afzonderlijke tabellen helpt herhalende groepen te scheiden van ledeninformatie, wat resulteert in de eerste normaalvorm.
#2. Elimineer overbodige gegevens
Om afwijkingen bij te werken en te verwijderen, herclassificeert u databasenamen met bijbehorende ID's in de databasetabel. Er is een tweede normale vorm nodig, die attributen scheidt op basis van sleutelonderdelen en DatabaseID, resulterend in twee tabellen: "Database" voor databasenamen en "MemberDatabase" voor ledendatabases.
#3. Elimineer kolommen die niet afhankelijk zijn van de sleutel
Gegevensnormalisatie herschaalt numerieke gegevens naar een gemeenschappelijke schaal, waardoor verschillen in variabele schalen worden verkleind. Het verbetert analytische modellen en algoritmen door gegevens naar een consistente schaal te transformeren. Het kan echter nodig zijn om kolommen te verwijderen vanwege irrelevante, overbodige, ontbrekende gegevens of andere redenen. De beslissing moet gebaseerd zijn op de specifieke analyse- of modelleertaak, in plaats van alleen gegevensnormalisatie.
#4. Isoleer onafhankelijke meerdere relaties
Gegevensnormalisatie is een techniek die numerieke gegevens herschaalt naar een gemeenschappelijke schaal, waarbij verschillen in de schaal van variabelen uit gegevensanalyse en modellering worden verwijderd. Het helpt bij het isoleren van meerdere onafhankelijke relaties in datasets, waardoor onafhankelijke relaties worden onthuld die mogelijk worden verdoezeld door verschillen in schalen. Bovendien zorgt het normaliseren van gegevens voor een gelijke weergave, gemakkelijkere identificatie van onafhankelijke relaties en verbeterde analysenauwkeurigheid en effectiviteit.
In sommige gevallen is het efficiënter om gerelateerde attributen te scheiden. Een systeem kan bijvoorbeeld de beschikbaarheid van vacatures in elk bedrijf en de hogescholen die kandidaten leveren, registreren. Hiervoor zou een FirmCollegeJob-tabel nodig zijn, die voldoet aan de vierde normaalvorm.
Als een wet echter exclusieve regelingen verbiedt, moeten bedrijven kandidaten accepteren van alle scholen waarmee ze te maken hebben. Hiervoor is een vijfde normaalvorm nodig, waardoor het aantal inserts wordt teruggebracht tot zes. Dit kan gunstig zijn voor toepassingen met aanzienlijke update-activiteit, aangezien combinatietabellen op natuurlijke wijze ontstaan uit entiteit-relatie-analyse.
Wat zijn de vier soorten databasenormalisatie?
#1. Eerste normale vorm (1NF):
Er moet aan de volgende voorwaarden worden voldaan voordat een tabel de eerste normaalvorm heeft:
- Rijen zijn niet geordend.
- Kolommen zijn niet geordend.
- Er zijn dubbele gegevens.
- Intersecties van rijen en kolommen hebben altijd een unieke waarde.
- Alle kolommen zijn "normaal" zonder verborgen waarden.
Om dit te bereiken, moet de tabel worden opgesplitst in twee tabellen, met afdelingsgegevens in de afdelingstabel en werknemersgegevens in de werknemerstabel.
#2. Tweede normale vorm (2NF):
Als elk kenmerk van een entiteit afhangt van de gehele primaire sleutel, wordt gezegd dat het in een tweede normaalvorm is. Dit impliceert dat er een afhankelijkheid is tussen de waarden in de verschillende kolommen.
- De tabel moet al in 1 NF staan en alle niet-sleutelkolommen van de tabel moeten afhankelijk zijn van de PRIMARY KEY.
- Gedeeltelijke afhankelijkheden worden geëlimineerd en in hun eigen tabel gezet.
De tweede normale vorm (2 NF) is echter alleen problematisch bij gebruik van een samengestelde primaire sleutel die uit twee of meer kolommen bestaat. De relatie tussen de tabellen Werknemer, Werknemer en Afdeling wordt bijvoorbeeld tot stand gebracht doordat de kolom Titel functioneel afhankelijk is van Naam en gedeeltelijk afhankelijk van Datum.
#3. Derde normale vorm (3NF):
Volgens de derde normaalvorm moeten velden in een tabel die niet afhankelijk zijn van de sleutel worden verwijderd.
- Er is al een tafel in 2NF
- Niet-primaire sleutelkolommen mogen niet van elkaar afhankelijk zijn.
- Er bestaat geen transitieve functionele afhankelijkheid
Bovendien, om de derde normaalvorm te bereiken, is het noodzakelijk om de tabel in tweeën te splitsen en functioneel te vertrouwen op de primaire sleutel.
#4. Boyce-Codd normale vorm (BCNF)
In tegenstelling tot de algemene definitie van 3NF, heeft de Boyce-Codd Normal Form (BCNF) ook aanvullende beperkingen. BCNF is gebaseerd op functionele afhankelijkheden die verantwoordelijk zijn voor alle mogelijke sleutels in een relatie.
Regels voor BCNF
- De tabel moet in zijn derde normaalvorm staan.
- Elke functionele afhankelijkheid (FD) X>Y in een bepaalde relatie zou X als supersleutel moeten hebben.
Opgemerkt moet worden dat we elke determinant identificeren en bevestigen dat ze potentiële sleutels zijn voordat we bepalen of een relatie in BCNF is.
Bovendien is de Homsky Normal Form-hiërarchie (BCNF) in DBMS vergelijkbaar met de Theory of Computation. Aangenomen wordt dat elke relatie in BCNF ook in 3NF zit. Om de hoogste normaalvorm van een relatie R met functionele afhankelijkheden te bepalen, moet worden gecontroleerd of de BCNF-voorwaarde geldt. De hiërarchie laat zien dat 1NF de minst beperkende beperking heeft, terwijl 2NF en 3NF iets meer beperkende beperkingen hebben. De beperking neemt toe naarmate we de hiërarchie doorlopen.
Wie heeft gegevensnormalisatie nodig?
Gegevensnormalisatie is cruciaal voor databaseontwerpers en -ontwikkelaars om redundantie en inconsistenties te minimaliseren en de gegevensintegriteit en nauwkeurigheid te verbeteren. Dit is met name belangrijk in grotere databases met complexe relaties, omdat kleine wijzigingen van invloed kunnen zijn op meerdere tabellen.
Bovendien biedt gegevensnormalisatie ook voordelen voor bedrijfsanalisten, gegevenswetenschappers en professionals die met grote hoeveelheden gegevens werken door betere analyse en manipulatie mogelijk te maken en veelvoorkomende fouten en valkuilen in verband met gegevensredundantie en inconsistentie te vermijden.
Hoe normaliseer je gegevens?
Gegevensnormalisatie creëert een gestandaardiseerd formaat voor alle bedrijfsgegevens, dat varieert afhankelijk van het gegevenstype. Hieronder volgen enkele voorbeelden van genormaliseerde gegevens:
- Doctor ROSE wordt geschreven als Dr. Rose
- 4247567652 wordt geschreven als 424-756-7652
- 24 Larrys AVE, NY wordt geschreven als 24 Larrys Avenue, New York
Bovendien omvat het massaal normaliseren van gegevens het bouwen van tabellen en het aan elkaar koppelen ervan, waarbij praktijken worden gevolgd om afwijkingen te beschermen en te verminderen. Er bestaan verschillende technieken en praktijken voor gegevensnormalisatie, die een zorgvuldige afweging en implementatie vereisen.
Wat is een voorbeeld van gegevensnormalisatie?
Hier zijn een paar voorbeelden:
| Raw Data | Genormaliseerde gegevens | Voordeel |
| 987654321 | 987-654-321 | Dit voorkomt verkeerd kiezen en maakt het kiezen gemakkelijker. |
| VP Finance | Vice President van Finance | Dit maakt segmentatie mogelijk. |
| Appel | Apple inc. | Dit vermindert duplicaten als overeenkomende vereisten de bedrijfsnaam bevatten. |
| https://www.googledocs.com/info | www.googledocs.com | Dit vermindert duplicatie als de website adres voldoet aan de eis. Verbetert de criteria voor het koppelen van leads aan accounts. |
| Stevestr. 40 | Stevestraat 40 | Helpt duplicaten te verminderen. |
| BEDPOTEN | Ben | Dit helpt de bezorging van e-mail te verbeteren. |
Wat zijn de principes van gegevensnormalisatie?
Principes voor gegevensnormalisatie zorgen voor een efficiënte database-organisatie, vrij van redundantie en inconsistenties. Er zijn drie veelvoorkomende normaalvormen, elk met zijn eigen regels. Deze principes leiden de organisatie van de database en zorgen voor consistentie van gegevens.
1. Eerste normale vorm (1NF):
– Atomaire gegevens, ook wel één waarde per tabelcel genoemd, zijn vereist.
– Elke rij moet verschillend zijn en een primaire sleutel hebben om deze te identificeren.
2. Tweede normale vorm (2NF):
– Alle niet-sleutelattributen moeten afhankelijk zijn van de primaire sleutel om te kunnen functioneren.
– Geen gedeeltelijke afhankelijkheden, waardoor elk niet-sleutelattribuut volledig afhankelijk is van de primaire sleutel in plaats van slechts een deel ervan.
3. Derde normale vorm (3NF):
– Elk niet-sleutelattribuut moet onafhankelijk van de andere functioneren.
– Geen transitieve afhankelijkheden, wat betekent dat niet-sleutelkenmerken niet kunnen steunen op andere niet-sleutelkenmerken.
Boyce-Codd Normal Form (BCNF) en hogere normalisatieniveaus worden gebruikt om gegevensredundantie te minimaliseren, consistentie te waarborgen en de prestaties en efficiëntie van de database te verbeteren.
Bovendien beperkt BCNF determinanten tot kandidaatsleutels, waardoor ze onafhankelijk als primaire sleutels kunnen dienen. Deze principes helpen bij het creëren van een meer georganiseerde, efficiënte en betrouwbare databasestructuur.
Waarom is gegevensnormalisatie belangrijk?
#1. Het vermindert dubbele gegevens
Het normaliseren van gegevens vermindert duplicaten, voorkomt problemen zoals verkeerd gerouteerde leads en slecht uitgelijnde teams, en is cruciaal voor een kwaliteitsvolle workflow voor gegevensbeheer.
#2. Verbeter de marketingsegmentatie.
Marketing teams zullen profiteren van gegevensnormalisatie door leads nauwkeuriger te kunnen segmenteren, vooral door functietitels te gebruiken, die aanzienlijk kunnen verschillen tussen bedrijven en sectoren. Om outreach te helpen segmenteren en prioriteren, kunt u gemeenschappelijke tags of labels toepassen op een lange lijst van deze waarden.
#3. Het verbetert de prestaties en statistieken.
Slecht onderhouden databases kunnen prestatieanalyse belemmeren. Daarom maakt het standaardiseren van gegevensopmaak het gemakkelijker om te analyseren, bijvoorbeeld bij het berekenen van het aantal contacten met een functietitel zoals 'directeur' in een campagne.
Wat is machine learning-gegevensnormalisatie?
Normalisatie is een techniek die wordt gebruikt bij gegevensvoorbereiding voor machine learning om de waarden van numerieke kolommen te wijzigen in een gemeenschappelijke schaal zonder verschillen te vervormen. Het is niet vereist voor elke gegevensset, maar is wel nodig wanneer functies verschillende bereiken hebben.
Hoewel er zoveel technieken voor het normaliseren van functies zijn in Machine Learning, worden er maar een paar het meest gebruikt. Deze zijn als volgt:
- Min-Max Schaling:
De Min-Max-schaaltechniek verschuift en herschaalt attribuutwaarden in een dataset, wat resulteert in een bereik van 0-1, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd.
- Standaardisatieschaling:
Standaardisatieschaling, ook bekend als Z-score-normalisatie, centreert waarden rond het gemiddelde met een standaarddeviatie van een eenheid. Bovendien omvat het het verwijderen van attributen en het delen van de resulterende verdeling door de standaarddeviatie.
WAT IS GEGEVENSANALYSE: definitie, vaardigheden en Gereedschap?
DATA MINIMISATIE: Definitie, belang en hoe het toe te passen
HOE MAAK JE EEN SCHEMA: Een uitgebreide gids
Referenties:
