منصفانه است که بگوییم ما در عصر کلان داده زندگی می‌کنیم. امروزه برای سازمان‌ها، جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش اطلاعات، به اولویت اصلی تبدیل شده است.
به این معنی که کسب‌وکارها در حال ایجاد و استفاده از پایگاه‌های داده برای مدیریت همه آن اطلاعات هستند.
ممکن است در تلاش فعلی برای استفاده از داده‌های بزرگ با عبارت “نرمال سازی دادهها” برخورد کرده باشید.
درک این اصطلاح و تشخیص اینکه چرا برای تجارت امروزی بسیار مرتبط است، در زمانی که سازمان‌ها با داده‌های بزرگ سروکار داشته باشند، یک مزیت واقعی خواهد بود.
با ما در این مقاله همراه باشید تا در خصوص نرمال سازی داده اطلاعات بیشتری کسب کنیم.
نرمال سازی داده چیست؟
داده‌های نرمال شده چیست؟ یافتن تعریفی از نرمال سازی دادهها سخت نیست، اما تصمیم‌گیری در مورد تعریفی خاص می‌تواند کمی دشوار باشد.
نرمال سازی دادهها نوعی فرآیند است که در آن داده‌های داخل پایگاه داده به گونه‌ای سازماندهی می‌شوند که کاربران بهتر می‌توانند از آن پایگاه داده برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل بیشتر، با در نظر گرفتن تمام توضیحات مختلف موجود در آنجا، استفاده کنند.
درواقع نرمال سازی داده روشی است که در آن ویژگی‌های داده برای بهبود انسجام انواع موجودیتها در مدل داده ساختار می‌یابد.
به عبارت دیگر، هدف از استانداردسازی دادهها، به حداقل رساندن و حتی از بین بردن تکثیر دادهها است که عامل مهمی برای توسعه‌دهندگان برنامه محسوب می‌شود.
زیرا ذخیره دادهها در پایگاه داده‌ای که حاوی داده‌های یکسان است، امری دشوار خواهد بود.
ایجاد داده‌های خوب معمولاً به عنوان نرمال سازی دادهها در نظر گرفته می‌شود. با این حال، بررسی عمیق‌تر، معنا یا هدف نرمال سازی دادهها رادو چندان کرده است.
نرمال سازی دادهها ترتیبی است که اطلاعات در تمام اسناد و فیلدها یکسان به نظر می‌رسد.
انسجام انواع ورودی داده، منجر به مرتب کردن، تقسیم‌بندی و داده‌های با کیفیت بالاتر می‌شود، افزایش می‌دهد.
تصویری از نرمال سازی داده
به بیان ساده، برای اطمینان از ذخیره‌سازی منطقی دادهها، نرمال سازی داده، شامل حذف داده‌های بدون ساختار و افزونگی (تکراری) است.
زمانی که نرمال سازی دادهها به درستی انجام شود، وارد داده‌های ساختار یافته خواهید شد. این روش به عنوان مثال به نحوه ثبت URLها، نام مخاطبین، آدرس خیابان‌ها، شماره تلفن‌ها و حتی کدها اشاره دارد.
سپس امکان گروه‌بندی و خواندن آسان این فیلدهای اطلاعاتی ساختاریافته نیز وجود خواهد داشت.
هنگام انجام فرآیند نرمال سازی دادهها، چندین هدف در ذهن مخاطب وجود دارد. اولین مورد این است که از شر هرگونه داده تکراری در مجموعه داده که ممکن است وجود داشته باشد، خلاص شوید.
به این ترتیب که وارد پایگاه داده می‌شوید و هر گونه افزونگی را که ممکن است وجود داشته باشد حذف می‌کنید.
حذف داده‌های تکراری از پایگاه داده به پاکسازی دادهها کمک می‌کند و تجزیه و تحلیل آن‌ها را آسان‌تر می‌کند.
هدف دیگر از این عمل گروه‌بندی منطقی دادهها است. زیرا مواردی که با یکدیگر مرتبط هستند باید در کنار هم ذخیره شوند.
در پایگاه داده که تحت نرمال سازی دادهها قرار گرفته است، گروه‌بندی دادهها نیز وجود دارد.
اگرچه این روش با توجه به نوع پایگاه داده شما و نوع داده‌ای که جمع آوری می‌کنید متفاوت است، اما معمولاً چندین مرحله در آن وجود دارد که باید رعایت شود.
همانطور که در بالا بحث شد، یکی از این اقدامات اصلی، حذف داده‌های تکراری است.
حل هر گونه داده متناقض گام دیگر است. مجموعه دادهها اغلب دارای جزئیاتی هستند که با یکدیگر تضاد دارند، بنابراین نرمال سازی داده برای غلبه بر این مشکل متناقض و رفع آن قبل از ادامه دادن سایر مراحل است.
قالب‌بندی دادهها نیز مرحله سوم است. در این مرحله اطلاعات را به قالبی تبدیل می‌کنید که امکان پردازش و تجزیه و تحلیل بیشتر را فراهم می‌کند.
در نهایت، نرمال سازی دادهها، اتفاق می‌افتد و سیستمی که از این دادهها استفاده می‌کند، در حالت بهینه‌تری عمل می‌کند.
وضعیت امروز داده‌های کلان را در نظر بگیرید و اینکه چه مقدار از آن، از داده‌های بدون ساختار تشکیل شده است.
اکنون بیش از هر زمان دیگری نیاز به سازماندهی و تبدیل دادهها به فرم استاندارد و نرمال سازی داده وجود دارد.
پایگاه داده
چرا دادهها را باید نرمال کنیم؟
دو مزیت کلیدی استفاده از روش نرمال سازی دادهها، عبارت است از:
- افزایش انسجام: اطلاعات فقط در یک مکان پردازش می‌شود، بنابراین احتمال ناهماهنگی اطلاعات کاهش می‌یابد.
- نگاشت آسان‌تر شیء به داده: به طور کلی، داده‌های نرمال‌شده، از نظر مفهومی به طرح‌های شی‌گرا نزدیک‌تر هستند.
زیرا راه‌حل‌های مشابه (حداقل از نقطه‌نظر داده) ناشی از اهداف شی‌گرا برای تقویت انسجام دادهها امری ضروری است.
اقدامات عادی سازی دادهها
سه مورد از رایجترین شکل نرمال‌سازی (فرم نرمال اول (۱NF)، فرم نرمال دوم (۲NF)، و فرم نرمال سوم (۳NF)) در جدول زیر توضیح داده شده است.
بر اساس این جدول متوجه می‌شوید که چگونه انواع موجودیت را می‌توان در دنباله‌ای از مراحل یا سطوح که به صورت افزایشی است، قرار داد.
نرمال سازی داده در سطوح بالاتر خارج از بحث این مقاله است. تا آنجا که به اصطلاحات مربوط می‌شود، طرح واره داده در سطح نرمال‌سازی کمترین حالت نرمال شده‌اش از یک شی در نظر گرفته می‌شود.
به عنوان مثال، اگر همه موجودیت شما در فرم دوم نرمال (۲NF) یا بالاتر باشند، می‌گوییم که طرح داده شما ۲N است.
| سطح | قاعده یا قانون |
| اولین فرم نرمال (۱NF) | فرم نرمال اول (۱NF) نوع موجودیت ۱NF است زیرا حاوی گروه‌های داده تکراری نیست. |
| فرم دوم نرمال (۲NF) | شکل نرمال دوم (۲NF) نوع موجودیت در ۲NF است. زمانی که در ۱NF است و زمانی که تمام ویژگی‌های غیر‌کلیدی آن کاملاً به داده اصلی وابسته هستند. |
| فرم نرمال سوم (۳NF) | شکل نرمال سوم (۳NF)، شیء ۳NF است وقتی ۲NF باشد و تمام ویژگی‌های آن مستقیماً به داده اصلی بستگی دارد. |
مثال‌هایی از نرمال سازی داده
- ۱۲۳۴۵۶۷۸۹ → ۱۲۳-۴۵۶-۷۸۹: از شماره‌گیری اشتباه جلوگیری کنید و شماره‌گیری را آسان‌تر کنید.
- معاون فروش (Vice President of Sales) → معاون فروش (به صورت مخفف VP Sales): عناوین با سایر تغییرات عنوان مطابقت دارند تا امکان تقسیم‌بندی بازاریابی را فراهم کنند.
- RingLead → RingLead, Inc.: در صورتی که الزامات مطابق شامل نام شرکت باشد به کاهش موارد تکراری کمک می‌کند.
- htttp://www.ringlead.com/home.html → www.ringlead.com: در صورتی که الزامات مطابق شامل آدرس وب سایت باشد، به کاهش موارد تکراری کمک می‌کند. همچنین الزامات ABM را برای پیوند دادن وب‌سایت به حساب‌ها بهبود می‌بخشد.
- ۲۰۰ Broadhollow Rd → ۲۰۰ Broadhollow Road: در صورتی که الزامات مطابق شامل آدرس باشد، به کاهش موارد تکراری کمک می‌کند.
- John Smith Sr. → John Smith Senior: در صورتی که الزامات مطابق شامل نام باشد به کاهش موارد تکراری کمک می کند.
استفاده از نرمال سازی داده در موارد مختلف
چرا عادی‌سازی دادهها مهم است؟
تا به اینجای مقاله که متوجه شده‌اید نرمال سازی داده چیست، در ادامه سه دلیل مهم که چرا نرمال‌سازی امری مهم است، تشریح شده است:
کاهش داده‌های تکراری
کاهش تعداد موارد تکراری در پایگاه داده یکی از بزرگ‌ترین تأثیرات نرمال‌سازی نتایج شما است. تا زمان تطبیق و ترکیب موارد تکراری، نرمال سازی دادهها، یافتن موارد تکراری را آسان‌تر می‌کند.
بخش‌بندی برای بازاریابی
یکی دیگر از مزایای نرمال‌سازی اطلاعات این است که به رهبران بخش بازاریابی، به ویژه در مورد عناوین شغلی کمک بسیاری می‌کند.
عناوین شغلی به طور گسترده‌ای بین مشاغل و بخش‌ها متفاوت هستند و تقریبا دشوار است که عنوان شغلی معینی را با چیزی قابل اجرا برای تقسیم‌بندی یا امتیازدهی برابر کنیم.
بنابراین، نرمال سازی داده می‌تواند بسیار مفید باشد و رویکردهای متنوعی را امکان پذیر سازد.
به عنوان مثال، می‌توانید از لیست جستجو استفاده کنید. ترکیبی از بخش یا نقش (مهندسی، توسعه، فروش، مالی) و رتبه (مانند معاونت، مدیر، تکنسین، تحلیلگر، کاردان) که عناوین شغلی هستند.
معیارها و عملکرد
وقتی صحبت از تجزیه و تحلیل دادهها می‌شود، پایگاه‌های داده‌ای که ساختارمند نیستند و مدیریت ضعیفی ندارند، می‌توانند سبب سردردهای قابل توجهی شوند.
کار با پایگاه داده‌ای که در آن نرمال سازی داده صورت گرفته است، بسیار آسان‌تر از کار با پایگاه داده‌ای است که در آن هیچ‌گونه نرمال‌سازی وجود ندارد.
قابل ذکر است در صورتی که بخش‌های فروش و بازاریابی از این روش برای مرتب کردن داده‌های خود استفاده کنند، در زمان خود صرفه‌جویی قابل توجهی خواهند کرد و بسیاری از اهداف خود را زودتر از آنچه فکر می‌کنند، دست خواهند یافت.
استفاده از نرمال سازی داده در پایگاه‌های داده
مزایای نرمال سازی دادهها
همانطور که در بالا توضیح داده شد، تجزیه و تحلیل بهتر دادهها منجر به رشد مهم‌ترین جنبه نرمال سازی دادهها است، اما چند مزیت باور نکردنی دیگر از این فرآیند وجود دارد که در ادامه ذکر شده است:
ذخیره‌سازی بیشتر داده
با پایگاه‌های داده‌ای که مملو از داده هستند، سازماندهی و حذف اضافی دادهها، فضای مورد نیاز را برای ذخیره‌سازی داده‌های بیشتر فراهم می‌کند.
راندمان پردازش زمانی کاهش می‌یابد که پایگاه با داده‌های غیرضروری پر شود. پایگاه‌های داده شما می‌توانند سریعتر کار کنند و پس از مرتب کردن حافظه دیجیتال، سریعتر بارگیری شوند و این اطمینان حاصل شود که پردازش دادهها با سرعت مؤثرتری انجام می‌شود.
پاسخ دادن به سوال سریعتر
شما می‌توانید پس از اینکه نرمال‌سازی را انجام دادید، داده‌های خود را بدون نیاز به تنظیم بیشتر مرتب کنید.
به جای تلاش برای تبدیل داده‌های دارای ایراد که به درستی پردازش نشده‌اند، می‌توانید به بخش‌های مختلف داخل یک سازمان اجازه دهید تا در زمان ارزشمند خود صرفه‌جویی کنند.
تقسیم‌بندی بهبود یافته
تضمین تقسیم‌بندی یکی از بهترین راه‌ها برای رشد کسب‌وکارها است. گروه ها را می توان به راحتی بر اساس نام‌ها، مشاغل به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم کرد.
یادگیری ماشین در نرمال سازی دادهها، کجا قرار می‌گیرد؟
داده‌های کلان و یادگیری ماشین، بخشی از زندگی روزمره هستند:
- تشخیص صدا برای نوشتن یک پیام متنی یا دریافت مسیر
- وقتی از الکسا می‌خواهید موسیقی شما را تغییر دهد
- خدمات را بر اساس سابقه خرید قبلی شخصی کنید
- تشخیص هویت با لمس، عنبیه یا صورت
- فیلتر کردن ایمیل برای علامت‌گذاری خودکار به عنوان سطل زباله یا هرزنامه
- مسدود کردن تماس‌های تلفنی ناخواسته
- کشف تقلب در بانک‌داری
- ترجمه زبان
نرمال سازی دادهها اولین گام در تهیه داده‌های آموزشی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.
قدرت یادگیری ماشینی در این است که شامل الگوریتم‌هایی می‌شود که الگوریتم‌های بیشتر را تولید می‌کنند.
ماشین‌ها از طریق قدرت محاسباتی، نوآوری الگوریتمی و در دسترس بودن دادهها دائم در حال یادگیری هستند.
روش‌های نرمال سازی داده
نتیجه‌گیری
اتصال به چندین سیستم یا رابط و عادی‌سازی هر مجموعه‌ای از دادهها، می‌تواند به سرعت به امری پیچیده تبدیل شود.
هر بار که سیستم یا رابط اضافی، به کل مجموعه اضافه شود، فرآیندهای بیشتری را اضافه می‌کند که باید پیچیدگی‌ها و سفارشی‌سازی‌ها را مجریان کار در نظر بگیرند.
در این مقاله با جزئیات مفاهیم سیستم مدیریت پایگاه داده مانند نرمال سازی داده (۱NF، NF2، و ۳NF) آشنا شدیم.
درک اولیه از نرمال‌سازی پایگاه داده همیشه به شما کمک می‌کند تا مفاهیم رابطه‌ای، نیاز به جداول متعدد در ساختارهای طراحی پایگاه داده و نحوه تحلیل جدول نرمال‌سازی را بهتر درک کنید.
