¿Qué es la normalización de datos?

No es ningún secreto. Oficialmente son vivimos en la era del big data. Casi todas las empresas—especialmente las grandes empresas—recopilan, almacenan y analizan datos para beneficiar al crecimiento. En la mayoría de las operaciones diarias del negocio, gestionar datos están una norma, utilizando herramientas como:

• Bases de datos
• Sistemas de automatización
• Plataformas CRM

Si tú has trabajado en alguna empresa durante un tiempo, probablemente te hayas encontrado con el término Normalización de Datos. Una práctica recomendada para manejar y emplear información almacenada, la normalización de datos es un proceso que ayudará a mejorar el éxito en toda la empresa. Aquí está todo lo que tú necesitas saber sobre la normalización de datos junto con algunos consejos para mejorar tus datos de forma eficaz.

¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos están generalmente consideradas el desarrollo de datos limpios. Sin embargo, profundizando, el significado o objetivo de la normalización de datos está doble:

1. La normalización de datos está la organización de los datos para que parezcan similares en todos los registros y campos.
2. Aumenta la cohesión de los tipos de entrada, lo que conduce a la limpieza, generación de prospectos, segmentación y datos de mayor calidad.

En pocas palabras, este proceso incluye eliminar datos no estructurados y redundancia (duplicados) para asegurar un almacenamiento lógico de datos. Cuando la normalización de datos están realiza correctamente, te acabará con una entrada de información estandarizada. Por ejemplo, este proceso se aplica a cómo son registran URLs, nombres de contactos, direcciones de calle, números de teléfono e incluso códigos. Estos campos de información estandarizados pueden agruparse y leerse rápidamente.

¿Quién necesita la normalización de datos?

Toda empresa que desee funcionar con éxito y crecer necesita realizar regularmente la normalización de datos. están una de las cosas más importantes que te puede hacer para Obtén eliminar errores que Haz la realización del análisis de información complicada y difícil. Estos errores suelen aparecer de forma inesperada al cambiar, añadir o eliminar información del sistema. Cuando están se elimina el error de entrada de datos, una organización se queda con un sistema bien funcional que están lleno de datos útiles y útiles. Con la normalización, una organización puede Haz la mayor parte de sus datos y también invertir en la recopilación de datos a un nivel mayor y más eficiente. Analizar datos para mejorar la gestión de una empresa se están convertido en una tarea menos desafiante, especialmente al hacer un contrainterrogatorio. Para quienes consolidan y consultan regularmente datos de aplicaciones de software como servicio, así como para quienes recopilan datos de diversas fuentes como redes sociales, sitios digitales y más, la normalización de datos se convierte en un proceso invaluable que ahorra tiempo, espacio y dinero.

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Cómo funciona la normalización de datos

Ahora están el momento de señalar que, dependiendo de tu tipo específico de datos, tu normalización será diferente. En lo más básico, la normalización está simplemente creando un formato estándar para todos los datos en toda una empresa:

• La señorita EMILY será escrita como la señorita Emily
• 8023097864 se escribirá 802-309-7864
• 24 canillas RD se escribirá 24 Canillas Road
• GoogleBiz se escribirá como Google Biz, Inc.
• El VP de marketing será escrito como Vicepresidente de Marketing

Más allá del formato básico, los expertos coinciden en que son cinco reglas generales o "formas normales" para realizar la normalización de datos. Cada regla se centra en clasificar los tipos de entidades en categorías numéricas según el nivel de complejidad. Consideradas directrices para la normalización, son casos en los que deben producirse variaciones respecto a la forma. En el caso de las variaciones, están importante considera consecuencias y anomalías. Para fines de complejidad, en este artículo son discuten las primeras y tres formas más comunes a nivel superior y todos los datos están considerados en formato de tabla.

1. Primera Forma Normal (1NF)

La forma más básica de normalización de datos están 1NFm, que garantiza que no son entradas repetidas en un grupo. Para considerarse 1NF, cada entrada debe tener un único valor para cada celda y cada registro debe ser único. Por ejemplo, te son registrar el nombre, dirección, género de una persona y si ha comprado galletas.

2. Segunda Forma Normal (2NF)

De nuevo, trabajando para asegurar que no se repitan entradas, para que los datos estén dentro de la regla 2NF, primero deben aplicarse a todos los requisitos de 1NF. A continuación, los datos deben tener solo una clave primaria. Para separar los datos y tener solo una clave primaria, todos los subconjuntos de datos que puedan colocarse en varias filas deben colocarse en tablas separadas. Después, se pueden crear relaciones mediante nuevas etiquetas de clave foránea. Por ejemplo, te son registrar el nombre, dirección, género de una persona, si compró cookies, así como los tipos de galletas. Los tipos de cookies son colocados en una tabla diferente con una clave extranjera correspondiente al nombre de cada persona.

3. Tercera Forma Normal (3NF)

Para que los datos estén en esta regla, primero deben cumplir con todos los requisitos de 2NF. A continuación, los datos de una tabla solo deben depender de la clave primaria. Si están cambia la clave primaria, todos los datos afectados están deben colocarse en una nueva tabla. Por ejemplo, te son registrar el nombre, dirección y género de una persona pero volver atrás y cambiar el nombre de una persona. Cuando te hace esto, el género también puede cambiar. Para evitarlo, en 3NF el género están asigna una clave ajena y una nueva tabla para almacena género. A medida que te empieces a entender mejor los formularios de normalización, las reglas se harán más claras, mientras que separar tus datos en tablas y niveles será sencillo. Estas tablas Haz sencillo para cualquier persona dentro de una organización recopilar información y asegurarse de que recogen datos correctos que no están duplicados.

Beneficios de la normalización de datos

Como se mencionó antes, la parte más importante de la normalización de datos están un mejor análisis que conduzca al crecimiento; sin embargo, son algunos beneficios más increíbles de este proceso:

Más espacio

Con las bases de datos saturadas de información, la organización y eliminación de duplicados libera espacio muy necesario en gigabytes y terabytes. Cuando un sistema está cargado con cosas innecesarias, el rendimiento de procesamiento disminuye. Tras limpiar la memoria digital, tus sistemas funcionarán y cargarán más rápido, lo que significa que el análisis de datos se están realizados a un ritmo más eficiente.

Respuesta rápida a la pregunta

Hablando de procesos más rápidos, una vez que la normalización se convierte en una tarea sencilla, te puedes organizar tus datos sin necesidad de modificar más. Esto ayuda a varios equipos dentro de una empresa a ahorrar tiempo valioso en lugar de intentar traducir datos complejos que no se han almacenado correctamente.

Mejor segmentación

Una de las mejores formas de hacer crecer un negocio están asegurar la segmentación de leads potenciales. Con la normalización de datos, los grupos pueden dividirse rápidamente en categorías según títulos, industrias... te nombrarlos. Crear listas basadas en lo que están valioso para un lead específico están un proceso que ya no cause dolores de cabeza.

La normalización de datos no está una opción

A medida que los datos se vuelven más valiosos para todo tipo de negocios, no se puede pasar por alto la forma en que están organizados en grandes calidades. Desde asegurar la entrega de correos electrónicos hasta evitar errores de marcación y mejorar el análisis de grupos sin preocuparse por duplicados, están fácil Ve que cuando la normalización de datos están realizada correctamente, resulta en un mejor funcionamiento global del negocio. Imagina si te dejas tus datos desordenados y pierdes oportunidades importantes de crecimiento por un sitio web que no carga o notas que no llegan a un VP. Nada de eso suena a éxito o crecimiento. Elegir normalizar datos están una de las cosas más importantes que te puedes hacer por tu organización hoy en día.

Recursos adicionales

Para más información sobre este tema, explora estos recursos:

• Blog de Aprendizaje Automático y Big Data de BMC
• Big Data vs Analytics vs Data Science: ¿Cuál es la diferencia?
• Gestión de Datos vs Gobernanza de Datos: Principales diferencias
• 4 razones para automatizar la ingestión de datos
• 3 claves para construir Pipelines de datos resilientes
• Data Visualization y Tableau Online, dos guías de varias partes

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.