Was ist Daten-Normalisierung: Wie sie funktioniert

Es handelt sich dabei um eine systematische Organisationsform, die Redundanz und Duplikation reduziert und die Integrität verbessert. Sie wird häufig in relationalen Datenbanken, Analysesystemen, Business Intelligence (BI)-Systemen und bei der Softwareentwicklung eingesetzt. In Unternehmen fördert die Datennormalisierung die Genauigkeit und Einheitlichkeit von Informationen, was für die strategische Planung und Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung ist. Für Entwickler ist sie ein Mittel zur Optimierung der Speicherstruktur, zur Steigerung der Systemleistung und zur Erleichterung der Wartungsprogrammierung.

Ziel dieses Artikels ist es, eine einfache Beschreibung dessen zu vermitteln, was Datennormalisierung ist, ihre wichtigsten Arten zu erörtern und neben Anwendungsbeispielen auch die Prinzipien zu beschreiben.

Warum ist Datennormalisierung wichtig?

Sie hat erhebliche Auswirkungen auf die Qualität der erhaltenen Informationen und die Effizienz ihrer Verarbeitung. Sie erleichtert den Analyseprozess, da die Strukturierung der Daten die Aggregation, den Vergleich und die Visualisierung erleichtert. Dies ist besonders wichtig bei BI-Systemen, bei denen die Erkenntnisse stark von der zugrunde liegenden Quelle abhängen. Außerdem wird die Qualität der Daten verbessert, da doppelte und inkonsistente Datensätze entfernt werden, wodurch das Risiko ungenauer Berechnungen, Berichte und Prognosen minimiert wird. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass eine einheitliche Datenhaltung die Überwachung und Relevanzprüfung verbessert.

Außerdem verbessert es die Systemleistung durch:

• Minimierung der erforderlichen Datenmenge;
• Verbesserung der Abrufgeschwindigkeit von Anfragen;
• die Belastung des Servers bei der Bearbeitung großer Datenmengen zu verringern.

Wie bereits erwähnt, enthält die Definition der Datennormalisierung die Antwort auf die Frage, ob sie dazu beiträgt, Integrität, Zuverlässigkeit, Effizienz und einfache Verwaltung durch mehrstufige Verarbeitung zu gewährleisten.

Arten der Datennormalisierung

In der Regel ist jede Stufe eines solchen Prozesses ein Meilenstein auf dem Weg zu einer strenger definierten Struktur und Konsistenz innerhalb der Infosets. Zu den bemerkenswertesten gehören:

1. Erste Normalform (1NF):

Verlangen Sie, dass alle Werte in einer Tabelle atomar (unteilbar) sind, d. h. sie können nicht weiter unterteilt werden. Ein Feld für Telefonnummern sollte beispielsweise Telefonnummern nicht als kommagetrennte Liste speichern; stattdessen sollte jede Telefonnummer eine eigene Zeile belegen. Diese Stufe setzt einen grundlegenden Standard, den heute alle Datenbanken erfüllen.

2. Zweite Normalform (2NF):

Unterbricht die teilweise Abhängigkeit, d. h. ein Attribut sollte nicht nur von einer Teilmenge eines zusammengesetzten Schlüssels abhängen. Dies gilt für Fälle, in denen die Wiederholung von Informationen vermieden werden soll, wie z. B. bei Buchhaltungssystemen oder Inventarsoftware.

3. Dritte Normalform (3NF):

Entfernt Abhängigkeiten von Nicht-Schlüsselspalten (transitive Abhängigkeiten). Hier besteht eine Abhängigkeit, wenn eine der Nicht-Schlüsselspalten von einer anderen Nicht-Schlüsselspalte abhängt. Dieser Satz von Regeln ist für Finanz-, Medizin- und Rechtssysteme von entscheidender Bedeutung, da indirekte Abhängigkeiten zu Fehlern führen können.

4. Boyce-Codd-Normalform (BCNF):

Es handelt sich um eine strengere Version von 3NF, da sie noch fortschrittlichere Anomalien durch Umverteilung von Abhängigkeiten löst. Sie eignet sich für Systeme, die sehr wichtig sind und ein extrem hohes Maß an Informationsgenauigkeit erfordern.

5. Vierte und Fünfte Normalform (4NF, 5NF):

Diese sind in angewandten Projekten eher selten anzutreffen, da sie sich mit mehrwertigen und komplizierteren Abhängigkeiten befassen. Sie sind eher in Forschungs- oder wissenschaftlichen Datenbanken zu finden, wo formale Strenge und Genauigkeit wichtig sind.

Die Auswahl einer bestimmten Methode zur Normalisierung von Daten hängt von den Zielen des Projekts ab:

• 2NF - 3NF kann für kleine Geschäftsanwendungen ausreichend sein.
• BCNF oder höher wird in der Regel von hochbelasteten oder komplizierten Logiksystemen verwendet, um die Risiken bei der Skalierung zu mindern.

Techniken zur Normalisierung von Daten

Was bedeutet also die Normalisierung von Daten in Bezug auf verschiedene Techniken, die darauf abzielen, Informationen zu organisieren und Redundanzen zu beseitigen.

Eine der wichtigsten Techniken ist die Tabellenstrukturierung, d. h. die Unterteilung von Informationen in logisch klar definierte Einheiten. Statt alles in eine einzige Tabelle zu packen, werden die Daten in einzelne Tabellen aufgeteilt, die genau definierte Attribute enthalten. Das Herstellen von Beziehungen zwischen den Tabellen ist von größter Bedeutung. Dies kann durch Fremdschlüssel geschehen, die Informationen in verschiedenen Objekten in Beziehung setzen, ohne zusätzliche Kopien zu erstellen. Primärschlüssel sind eindeutige Bezeichner für die korrekte Identifizierung von Datensätzen, z. B. Nummern oder UUIDs. Sie garantieren, dass jeder Datensatz eindeutig ist, um vereinfachte Abfragen zu gewährleisten.

Ein weiteres wichtiges Verfahren ist die Normalisierung von Werten, bei der eine einheitliche Struktur mit "Ja/Nein" anstelle von "Ja", "Wahr" oder "1" festgelegt wird. Dies ist sehr nützlich, wenn Daten von verschiedenen Orten übernommen werden. Normalisierung und Standardisierung stehen in einer symbiotischen Beziehung: Die Effizienz eines einheitlichen Stils verbessert alle Aspekte der Verarbeitung, Analyse und Qualitätssicherung.

Denken Sie bei der Festlegung geeigneter Methoden an Folgendes:

• ein Gleichgewicht zwischen Präzision und Geradlinigkeit in der Berichterstattung;
• Produktivität bei der Bearbeitung von Anwendungen;
• Einheitlichkeit im Umgang mit der Integration.

Ein angemessener Ansatz zur Normalisierung, der sowohl die technischen Bedingungen als auch den Kontext der Umgebung, in der die Informationen verwendet werden, erfüllt, gilt als genau.

Datennormalisierung in Software und Tools

Es ist nun möglich, dies mit Hilfe von Software zur Datennormalisierung durchzuführen, die sich mit Datenbanken und Berichten befasst, sowie mit solchen, die die Integration unterstützen. Dies kann entweder manuell oder mit Hilfe von Funktionen und Bibliotheken geschehen, die im Tool verfügbar sind.

In SQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server kann die Normalisierung durch die Erstellung von Tabellen und deren Beziehungen, Primär- und Fremdschlüssel erfolgen. Es gibt eine direkte Unterstützung für die normalisierten Strukturen, wodurch leistungsstarke, flexible und skalierbare Schemata möglich werden.

Excel-Einsteiger können die Normalisierung mit Hilfe verschiedener Blätter und VLOOKUP- oder XLOOKUP-Formeln durchführen. Diese Methode der Normalisierung durch Referenzen und Dokumente ist für kleine Unternehmen und grundlegende Analysen geeignet.

BI-Systeme (Power BI, Tableau, Qlik) führen keine automatischen Prozesse durch, sondern bieten die Verwaltung von Modellen durch visuelle Beziehungen mit Dimensionen und Fakten. Um sicherzustellen, dass die Berichte nicht verfälscht werden, müssen alle Quellen vor dem Einlesen normalisiert werden.

In ETL-Tools (Talend, Apache NiFi, Informatica) wird sie explizit in Verarbeitungspipelines festgelegt. Regeln für die Umwandlung oder Standardisierung können angewendet werden, bevor die Daten gespeichert werden.

Näherer Blick auf Bibliotheken

In Python haben Entwickler Zugang zu mehreren Bibliotheken, die die Automatisierung der Prozesse erleichtern. Beispiele hierfür sind:

• "pandas" - vereinfacht die Erstellung von Tabellen, indem doppelte Einträge entfernt und Formate standardisiert werden;
• "sqlalchemy" - ist auf die Erstellung normalisierter Datenbankmodelle spezialisiert und bietet Interaktionsmöglichkeiten;
• "datacleaner", "pyjanitor" - sind auf die umfassende Aufbereitung bzw. Bereinigung von Informationen spezialisiert.

Die nachstehende Tabelle veranschaulicht, wie sehr sich die einzelnen Tools in Bezug auf ihren verfahrenstechnischen Ansatz bei der Durchführung der Datennormalisierung unterscheiden.

Diese Werkzeuge können je nach der Menge der verfügbaren Informationen, dem gewünschten Automatisierungsgrad und den Zielen des Projekts ausgewählt werden.

Praktische Beispiele

Um die Vielfalt der Branchen zu zeigen, die sich mit solchen Techniken befassen, habe ich Beispiele zusammengestellt, die zeigen, wie unausgereifte Details akribisch strukturiert wurden und welche Ergebnisse in verschiedenen Bereichen erzielt wurden.

Finanzen: Berichterstattung in einem Buchhaltungssystem

Problem: Alle Informationen zu Transaktionen, Kunden und Lieferanten wurden in einer einzigen Tabelle gespeichert. Eine Aktualisierung an einer Stelle führte zu Unstimmigkeiten an anderer Stelle.

Normalisierung: Sie wurde in drei Tabellen unterteilt: "Transaktionen", "Kunden", "Lieferanten". Es wurden eindeutige Bezeichner und Fremdschlüssel verwendet, um Beziehungen zu definieren.

Ergebnis: Weniger Diskrepanzen in der Berichterstattung, schnellere Erstellung von Bilanzen und effizientere Überprüfung durch Wirtschaftsprüfer.

Elektronischer Handel: Produkt- und Auftragsmanagement

Problem: Jede Bestellung enthält Details zum Produkt, was die Aktualisierung von Produktbeschreibungen oder Preisen zu einem Albtraum der Inkonsistenz macht.

Normalisierung: Einführung der Tabellen "Produkte", "Bestellungen" und "Kunden" mit Fremdschlüsselbeziehungen.

Ergebnis: Schnellere Aktualisierung der Produktbeschreibungen, kürzere Reaktionszeiten des Warenkorbs und verbesserte Umsatzberichte.

Marketing: Kundensegmentierung

Problem: Doppelte Kundeneinträge mit unterschiedlichen Namen, Adressen und Präferenzen führten zu verzerrten Ergebnissen.

Normalisierung: Implementierung von standardisierten Werten für E-Mail-, Adress- und Geschlechtsfelder; Sortierung von Infosätzen in Kategorien und anschließende Deduplizierung.

Ergebnis: Höhere Genauigkeit bei der Segmentierung, bessere Öffnungsraten bei E-Mails und geringere Kosten für die Durchführung von Kampagnen.

Jedes Beispiel zeigt, wie wichtig die Normalisierung ist, um den Standard der Daten zu erhöhen und weitreichende geschäftliche Vorteile zu erzielen.

Außerdem kann ein solcher Prozess in das Web-Scraping-Verfahren eingebunden sein. Er wird meist nach dem Sammeln von Details aus Webseiten oder App-Bildschirmen durchgeführt, da die Informationen in der Regel in ungeordneter Form vorliegen. Zum besseren Verständnis, Forschung was Siebschaben ist und die Art und Weise, in der es externe Rohinformationen in geordnete und analysierbare Details umwandelt.

Schlussfolgerung

Heute wissen wir, wie man Daten normalisiert, um beliebige Informationsmengen zu kontrollieren oder zu verwalten, wobei Redundanz, Genauigkeit und Struktur optimiert werden. Besonders ausgeprägt ist dies bei Systemen, die in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, z. B. Datenbanken und Business-Intelligence-Systeme sowie fortgeschrittene Analyse- und Automatisierungspipelines.

Einige der aufgeführten Schlüsselpraktiken sind:

• Strukturierung der Tabelle;
• Herstellung von Beziehungen zwischen Objekten;
• Standardisierung der Werte;
• Verwendung von eindeutigen Kennungen.

Diese Methoden verbessern die Integrität und erleichtern gleichzeitig die Skalierung, Wartung und Verwaltung des Systems. Die Notwendigkeit einer solchen Technik liegt auf der Hand, wenn das Datenvolumen mit zunehmender Komplexität, Volatilität und sich entwickelnden Geschäftsprozessen wächst.

Für den Fall, dass dies noch nicht geschehen ist, ist der Beginn eines Audits ein logischer erster Schritt: Suchen Sie nach Duplikaten mit Mischformaten und sich wiederholenden Feldern in Gruppen. Trennen Sie dann die geprüften Entitäten heraus und stellen Sie eindeutige Zusammenhänge her. Schon dieses Niveau reicht aus, um die Qualität der Informationen und die Zuverlässigkeit des Systems zu verbessern.