Was ist Datennormalisierung?

Es ist kein Geheimnis. Wir leben offiziell im Zeitalter der Big Data. Fast jedes Unternehmen – besonders große Unternehmen – sammelt, speichert und analysiert Daten zum Vorteil des Wachstums. In den meisten täglichen Geschäftsabläufen ist das Datenmanagement zur Norm, mit Werkzeugen wie:

• Datenbanken
• Automatisierungssysteme
• CRM-Plattformen

Wenn Sie schon längere Zeit in einem Unternehmen tätig sind, sind Ihnen wahrscheinlich schon der Begriff Datennormalisierung begegnet. Eine bewährte Praxis für den Umgang und die Nutzung gespeicherter Informationen: Datennormalisierung ist ein Prozess, der den Erfolg eines gesamten Unternehmens verbessert. Hier finden Sie alles, was Sie über Datennormalisierung wissen müssen, zusammen mit einigen Tipps, wie Sie Ihre Daten effektiv verbessern können.

Was ist Datennormalisierung?

Datennormalisierung wird allgemein als die Entwicklung sauberer Daten betrachtet. Tiefer hingehend ist jedoch die Bedeutung oder das Ziel der Datennormalisierung zweifach:

1. Datennormalisierung ist die Organisation von Daten, die über alle Datensätze und Felder hinweg ähnlich erscheinen.
2. Es erhöht die Kohäsion der Eintragstypen, was zu Bereinigung, Leadgenerierung, Segmentierung und höherer Datenqualität führt.

Einfach ausgedrückt beinhaltet dieser Prozess die Beseitigung unstrukturierter Daten und Redundanzen (Duplikate), um eine logische Datenspeicherung sicherzustellen. Wenn die Datennormalisierung korrekt durchgeführt wird, erhält man eine standardisierte Informationseingabe. Dieser Prozess gilt beispielsweise dafür, wie URLs, Kontaktnamen, Straßenadressen, Telefonnummern und sogar Codes erfasst werden. Diese standardisierten Informationsfelder können dann gruppiert und schnell gelesen werden.

Wer braucht Datennormalisierung?

Jedes Unternehmen, das erfolgreich laufen und wachsen möchte, muss regelmäßig eine Datennormalisierung durchführen. Es ist eine der wichtigsten Maßnahmen, die Sie tun können, um Fehler zu beseitigen, die die Informationsanalyse kompliziert und schwierig machen. Solche Fehler treten oft beim Ändern, Hinzufügen oder Entfernen von Systeminformationen auf. Wenn der Dateneingabefehler entfernt wird, bleibt einem Unternehmen ein gut funktionierendes System mit nutzbaren und nützlichen Daten zurück. Mit der Normalisierung kann eine Organisation ihre Daten optimal nutzen und gleichzeitig in die Datenerhebung auf einem höheren, effizienteren Niveau investieren. Daten zu analysieren, um die Unternehmensführung zu verbessern, wird zu einer weniger herausfordernden Aufgabe, besonders bei der Kreuzverhörung. Für diejenigen, die regelmäßig Daten aus Software-as-a-Service-Anwendungen konsolidieren und abfragen, sowie für diejenigen, die Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, digitalen Seiten und mehr sammeln, wird die Datennormalisierung zu einem unschätzbaren Prozess, der Zeit, Platz und Geld spart.

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Wie Datennormalisierung funktioniert

Jetzt ist der Moment zu beachten, dass je nach Ihrem spezifischen Datentyp Ihre Normalisierung unterschiedlich aussieht. Im Kern bedeutet Normalisierung einfach, ein Standardformat für alle Daten im gesamten Unternehmen zu erstellen:

• Miss EMILY wird in Ms. Emily geschrieben
• 8023097864 wird unter 802-309-7864 geschrieben
• 24 Canillas RD wird 24 Canillas Road geschrieben
• GoogleBiz wird Google Biz, Inc. schreiben.
• VP Marketing wird als Vizepräsident Marketing geschrieben

Über die grundlegende Formatierung hinaus sind sich Experten einig, dass es fünf allgemeine Regeln oder "Normalformen" für die Datennormalisierung gibt. Jede Regel konzentriert sich darauf, Entitätstypen je nach Komplexitätsgrad in Zahlenkategorien einzuteilen. Als Leitlinien für die Normalisierung betrachtet, gibt es Fälle, in denen Abweichungen von der Form vorkommen müssen. Im Fall von Variationen ist es wichtig, Konsequenzen und Anomalien zu berücksichtigen. Zur Komplexität werden in diesem Artikel die erste und drei gebräuchlichste Formen auf einer obersten Ebene besprochen, und alle Daten werden im Tabellenformat betrachtet.

1. Erste Normalform (1NF)

Die grundlegendste Form der Datennormalisierung ist 1NFm, die sicherstellt, dass keine sich wiederholenden Einträge in einer Gruppe vorhanden sind. Um als 1NF zu gelten, muss jeder Eintrag nur einen einzelnen Wert pro Zelle haben und jeder Datensatz muss eindeutig sein. Zum Beispiel notieren Sie den Namen, die Adresse, das Geschlecht einer Person und ob sie Cookies gekauft hat.

2. Zweite Normalform (2NF)

Um wiederum sicherzustellen, dass sich keine wiederholenden Einträge befinden, müssen die Daten zunächst für alle 1NF-Anforderungen gelten, um in die 2NF-Regel zu fallen. Anschließend dürfen die Daten nur einen Primärschlüssel haben. Um die Daten so zu trennen, dass sie nur einen Primärschlüssel haben, sollten alle Teilmengen, die in mehreren Zeilen platziert werden können, in separate Tabellen gelegt werden. Anschließend können Beziehungen durch neue Fremdschlüssel-Labels erstellt werden. Zum Beispiel notieren Sie den Namen, die Adresse, das Geschlecht einer Person, ob sie Cookies gekauft hat, sowie die Cookie-Typen. Die Cookie-Typen werden in eine andere Tabelle mit einem entsprechenden Fremdschlüssel zu jedem Namen eingeordnet.

3. Dritte Normalform (3NF)

Damit Daten in dieser Regel enthalten sind, müssen sie zunächst alle 2NF-Anforderungen erfüllen. Anschließend dürfen Daten in einer Tabelle nur vom Primärschlüssel abhängig sein. Wenn der Primärschlüssel geändert wird, müssen alle betroffenen Daten in eine neue Tabelle eingefügt werden. Zum Beispiel zeichnen Sie den Namen, die Adresse und das Geschlecht einer Person auf, gehen aber zurück und ändern den Namen einer Person. Dabei kann sich auch das Geschlecht ändern. Um dies zu vermeiden, erhält Geschlecht in 3NF einen Fremdschlüssel und eine neue Tabelle zum Speichern des Geschlechts. Wenn Sie die Normalisierungsformulare besser verstehen, werden die Regeln klarer, während die Aufteilung Ihrer Daten in Tabellen und Ebenen mühelos wird. Diese Tabellen erleichtern es dann jedem innerhalb einer Organisation, Informationen zu sammeln und sicherzustellen, dass korrekte, nicht doppelte Daten gesammelt werden.

Vorteile der Datennormalisierung

Wie oben erwähnt, ist der wichtigste Teil der Datennormalisierung eine bessere Analyse, die Wachstum fördert; es gibt jedoch noch einige weitere unglaubliche Vorteile dieses Prozesses:

Mehr Platz

Da Datenbanken mit Informationen überladen sind, schafft Organisation und Eliminierung von Duplikaten dringend benötigten Gigabyte- und Terabyte-Speicherplatz. Wenn ein System mit unnötigen Dingen beladen ist, nimmt die Verarbeitungsleistung ab. Nach der Reinigung des digitalen Speichers laufen Ihre Systeme schneller und laden schneller, was bedeutet, dass die Datenanalyse effizienter erfolgt.

Schnellere Fragebeantwortung

Apropos schnellere Prozesse: Nachdem die Normalisierung zu einer einfachen Aufgabe geworden ist, können Sie Ihre Daten organisieren, ohne weitere Änderungen zu benötigen. Das hilft verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens, wertvolle Zeit zu sparen, anstatt zu versuchen, verrückte Daten zu übersetzen, die nicht richtig gespeichert wurden.

Bessere Segmentierung

Eine der besten Möglichkeiten, ein Unternehmen wachsen zu lassen, ist die Sicherstellung der Lead-Segmentierung. Mit Datennormalisierung können Gruppen schnell in Kategorien unterteilt werden, basierend auf Titeln, Branchen – was auch immer – Sie nennen es. Listen zu erstellen, die darauf basieren, was für einen bestimmten Lead wertvoll ist, ist ein Prozess, der keine Kopfschmerzen mehr verursacht.

Datennormalisierung ist keine Option

Da Daten für alle Arten von Unternehmen immer wertvoller werden, kann die Art und Weise, wie sie in Massenqualitäten organisiert sind, nicht übersehen werden. Von der Sicherstellung der Zustellung von E-Mails über die Vermeidung von Fehlwahlen bis hin zur Verbesserung der Analyse von Gruppen ohne Sorgen um Duplikate ist leicht zu erkennen, dass eine korrekte Datennormalisierung zu einer besseren Gesamtfunktion des Geschäfts führt. Stellen Sie sich vor, Sie lassen Ihre Daten im Chaos und verpassen wichtige Wachstumschancen, weil eine Website nicht lädt oder Notizen nicht bei einem VP ankommen. Nichts davon klingt nach Erfolg oder Wachstum. Die Entscheidung, Daten zu normalisieren, ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie heute für Ihr Unternehmen tun können.

Zusätzliche Ressourcen

Für mehr zu diesem Thema entdecken Sie diese Ressourcen:

• BMC Machine Learning & Big Data Blog
• Big Data vs. Analytics vs. Data Science: Was ist der Unterschied?
• Datenmanagement vs. Data Governance: Hauptunterschiede
• 4 Gründe zur Automatisierung der Datenerfassung
• 3 Schlüssel zum Aufbau widerstandsfähiger Datenpipelines
• Datenvisualisierung und Tableau Online, zwei mehrteilige Leitfäden

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.