Daten-Normalisierung

Was ist Daten-Normalisierung?

Daten-Normalisierung ist der Prozess der Bereinigung von Daten, um ein bestimmtes standardisiertes Datenformat in einem Unternehmen zu gewährleisten. Sie stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen hinsichtlich Feldern, Abschnitten, Datensätzen usw. ähnlich sind, was die Gruppierung von Daten erleichtert.

Unstrukturierte Daten können effizienter analysiert werden, sobald sie einer Daten-Normalisierung unterzogen wurden. Dies ist daher die Produktion von sauberen Daten.

Datenmanagement ist zu einem entscheidenden Bestandteil von Geschäftsstrategien geworden, und um dies zu erreichen, konzentrieren sich Unternehmen auf die Daten-Normalisierung. Viele Organisationen beginnen den Normalisierungsprozess, indem sie zunächst Daten aus verschiedenen Systemen mit Datenextraktionstools extrahieren, die helfen, Rohinformationen zu konsolidieren und vorzubereiten, bevor sie in konsistente Formate standardisiert werden.

Arten der Daten-Normalisierung

Je nachdem, wofür die Daten-Normalisierung verwendet wird oder in welcher Branche ein Unternehmen tätig ist, gibt es verschiedene Richtlinien, die als „Normalformen“ bezeichnet werden, um ihnen bei der Durchführung der Daten-Normalisierung zu helfen.

Normalformen helfen beim Entwurf einer Datenbank mit einem strukturierten Schema, um die Datenorganisation zu unterstützen. Sie helfen sicherzustellen, dass Datenpunkte basierend auf ihrer Komplexität in verschiedene Gruppen kategorisiert werden.

• Erste Normalform (1NF): Zwei Datenpunkte sind nicht identisch, was sicherstellt, dass keine zwei sich wiederholenden Datenpunkte in einer Gruppe sind. Jede Spalte muss einen eindeutigen Namen haben, sodass jede Zelle der Tabelle einen einzelnen Wert hat.
• Zweite Normalform (2NF): Befolgt die Regeln der 1NF und hat auch einen Primärschlüssel angewendet. Ein Primärschlüssel ist ein eindeutiger Bezeichner für jeden Datensatz in einer Tabelle und hilft, Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten über Tabellen hinweg zu erstellen.
• Dritte Normalform (3NF): Befolgt die Regeln der 2NF und muss auch nur vom Primärschlüssel abhängig sein.
• Boyce-Codd-Normalform (3.5NF oder BCNF): Befolgt die Regel der 1NF, 2NF und 3NF und auch für jede nicht-triviale funktionale Abhängigkeit. Die linke Seite ist der Superschlüssel (d.h., X sollte ein Superschlüssel für X → Y sein).

Nehmen wir ein Beispiel für die Erstellung einer Datenbank zur Speicherung von Informationen über Musik und Künstler, um die Normalformen besser zu verstehen:

1NF:

1NF beinhaltet die Eliminierung von sich wiederholenden Gruppen, um sicherzustellen, dass jede Zelle nur einen Wert hat. Die neuen Datentabellen werden wie folgt aussehen:

Künstlertabelle:

Albumtabelle:

Songtabelle:

2. NF:

Im obigen Fall ist für Song_Name der Primärschlüssel Song_ID, Album_Name hängt von Album_ID ab, und Künstler_Name und Künstler_ID. Da jeder Datenpunkt einen eindeutigen Bezeichner hat, sind keine Änderungen erforderlich.

3. NF:

Hier betrachten wir die transitive Abhängigkeit. Transitive Abhängigkeit bedeutet, dass die Änderung eines Attributs indirekt den Wert eines anderen Attributs ändert. Daher ist im obigen Beispiel die transitive Abhängigkeit Album->Künstler->Songname:

• Album hängt vom Künstler ab
• Künstler hängt vom Songnamen ab

Dies würde die neue Albumtabelle wie folgt erstellen:

Songs_ID:

Vorteile der Daten-Normalisierung

Die Vorteile der Daten-Normalisierung sind wie folgt:

• Organisierte Datenbank: Durch die Bereinigung der Daten und das Entfernen oder Eliminieren von Redundanzen können Unternehmen eine Menge Speicherplatz freigeben, was die Systeme schneller laufen lässt.
• Reduzierte Datenredundanz: Die Daten-Normalisierung hilft, Anomalien innerhalb mehrerer Datensätze zu bereinigen. Wenn Datenregeln und Standards in einer Organisation befolgt werden, werden alle neuen Daten korrekt eingegeben.
• Erstellung sauberer Daten: Saubere Daten helfen, Stunden zu sparen und Unternehmen dabei zu unterstützen, bessere, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sie helfen mehreren Abteilungen, wie Vertrieb und Marketing, auf saubere Daten wie korrekte Kundennamen, E-Mail-Adressen und Jobtitel zuzugreifen, was das Unternehmenswachstum unterstützt.
• Einfacheres Abfragen: Da die Beziehung zwischen den Datentabellen unter der Daten-Normalisierung klar definiert ist, hilft dies bei einfacheren Abfragen.
• Verständlichkeit: Die Daten-Normalisierung macht die erstellten Modelle viel einfacher zu verstehen. Die Beziehungen zwischen ihnen sind klar definiert, was es Datenbankingenieuren, Datenwissenschaftlern usw. erleichtert, die Daten zu verstehen.

Best Practices für die Daten-Normalisierung

Um die Daten-Normalisierung erfolgreich umzusetzen, befolgen Sie diese Best Practices:

• Verstehen Sie die Daten: Ein klares Verständnis der Art der zu normalisierenden Daten und der zu erreichenden Anforderungen ist eine wichtige Best Practice. Dies hilft beim Einrichten von Tabellen, Spalten usw. und hilft, die Beziehung zwischen ihnen zu identifizieren, wodurch das Potenzial für doppelte Daten reduziert wird.
• Beginnen Sie mit 1NF: Die Daten müssen auf atomarer Ebene eingerichtet und bereinigt werden. Die Erstellung einer 1NF zu Beginn der Datenbankerstellung hilft, sich wiederholende Daten zu verhindern.
• Wählen Sie den richtigen Primärschlüssel: Der Primärschlüssel muss stabil und über die Zeit eindeutig sein.
• Systematischer Prozess: Befolgen Sie jede NF systematisch, um saubere, klare Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu schaffen.
• Dokumentation: Dokumentieren Sie als Best Practice die verschiedenen Beziehungen zwischen den Datenpunkten. Dies kann von Dateningenieuren bei Bedarf immer als Referenz verwendet werden.
• Backup: Erstellen und pflegen Sie konsistente Datensicherungen, um Datenverlust zu verhindern.

Erfahren Sie mehr über die einzigartigen Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.