데이터 정규화란 무엇인가요? 작동 방식

이는 중복과 중복을 줄이고 무결성을 향상시키는 체계적인 방식으로 조직화하는 관행입니다. 관계형 데이터베이스, 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템, 소프트웨어 개발에서 흔히 볼 수 있습니다. 비즈니스 측면에서 데이터 정규화는 전략적 계획과 의사 결정 과정에서 중요한 정보의 정확성과 통일성을 촉진합니다. 개발자에게는 스토리지 구조 최적화, 시스템 성능 향상, 유지보수 프로그래밍의 용이성을 위한 수단입니다.

이 글의 목적은 데이터 정규화가 무엇인지에 대한 간단한 설명을 전달하고, 주요 유형에 대해 논의하며, 적용 사례와 함께 원칙을 설명하는 것입니다.

데이터 정규화가 중요한 이유는 무엇인가요?

이는 수신되는 정보의 품질과 처리 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 구조화하면 집계, 비교 및 시각화에 도움이 되므로 분석 프로세스가 더 쉬워집니다. 이는 인사이트가 기본 소스에 크게 의존하는 BI 시스템에서 특히 중요합니다. 또한 중복되고 일관되지 않은 기록을 제거하여 품질을 개선함으로써 부정확한 계산, 보고 및 예측의 위험을 최소화합니다. 또 다른 이점은 통합된 방식으로 보관하면 모니터링 및 관련성 확인이 향상된다는 것입니다.

또한 다음과 같이 시스템 성능을 향상시킵니다:

• 필요한 데이터의 양을 최소화합니다;
• 쿼리 검색 속도를 개선합니다;
• 대규모 데이터 세트 작업 시 서버에 가해지는 부담을 줄여줍니다.

일반적으로 데이터 정규화 정의는 앞서 설명한 것처럼 다단계 처리를 통해 무결성, 신뢰성, 효율성 및 관리 용이성을 유지하는 데 도움이 된다는 점에서 질문에 대한 답을 담고 있습니다.

데이터 정규화 유형

일반적으로 이러한 프로세스의 각 단계는 정보 집합 내에서 보다 엄격하게 정의된 구조와 일관성을 향한 여정의 이정표입니다. 가장 주목할 만한 것은 다음과 같습니다:

1. 첫 번째 일반 양식(1NF):

테이블의 모든 값은 원자적(분할 불가)이어야 하며, 이는 더 이상 나눌 수 없음을 의미합니다. 예를 들어, 전화번호 필드는 전화번호를 쉼표로 구분된 목록으로 저장해서는 안 되며, 각 전화번호는 고유한 행을 차지해야 합니다. 이 수준은 오늘날 모든 데이터베이스가 충족하는 기본 표준을 설정합니다.

2. 두 번째 일반 양식(2NF):

부분 종속성을 끊습니다. 즉, 속성이 복합 키의 하위 집합에만 종속되어서는 안 됩니다. 이는 회계 시스템이나 재고 소프트웨어처럼 정보의 반복을 피해야 하는 경우에 적용됩니다.

3. 세 번째 일반 양식(3NF):

키가 아닌 열 종속성(전이적 종속성)을 제거합니다. 여기서 종속성은 비키 열 중 하나가 다른 비키 열에 종속될 때 존재합니다. 간접 종속성은 오류를 유발할 수 있으므로 이 규칙 세트는 금융, 의료 및 법률 시스템에서 매우 중요합니다.

4. 보이스-코드 일반 양식(BCNF):

종속성 재배포를 사용하여 훨씬 더 고급화된 이상 징후를 해결하므로 3NF의 보다 엄격한 버전입니다. 이는 매우 중요하고 매우 높은 수준의 정보 정확도가 필요한 시스템에 적용할 수 있습니다.

5. 네 번째 및 다섯 번째 정규식(4NF, 5NF):

응용 프로젝트에서는 여러 값과 복잡한 종속성을 다루기 때문에 이러한 종속성은 드물게 발견됩니다. 오히려 형식적 엄격성과 정확성이 중요한 연구 또는 과학 데이터베이스에서 발견되는 경향이 있습니다.

고려해야 할 데이터 정규화 방법의 구체적인 선택은 프로젝트의 목표에 따라 달라집니다:

• 소규모 비즈니스 애플리케이션의 경우 2NF~3NF로 충분할 수 있습니다.
• 일반적으로 부하가 높거나 복잡한 로직 시스템에서 확장 시 위험을 완화하기 위해 BCNF 이상을 채택합니다.

데이터 정규화에 사용되는 기술

그렇다면 정보를 정리하고 중복성을 제거하기 위한 다양한 기술 측면에서 데이터 정규화는 어떤 역할을 할 수 있을까요?

필수 기술 중 하나는 정보를 논리적으로 잘 정의된 엔티티로 나누는 테이블 구조화입니다. 모든 것을 하나의 테이블에 넣는 것이 아니라 잘 정의된 속성을 포함하는 개별 테이블로 분리합니다. 테이블 간의 관계를 설정하는 것이 가장 중요합니다. 이는 추가 복사본을 만들지 않고도 서로 다른 객체의 정보를 연관시키는 외래 키를 통해 수행할 수 있습니다. 기본 키는 적절한 레코드 식별을 위한 고유 식별자로, 숫자 또는 UUID를 포함합니다. 기본 키는 각 레코드가 고유하다는 것을 보장하여 쿼리를 간소화합니다.

또 다른 주요 절차는 값의 정규화인데, 여기에는 예, 참 또는 1 대신 "예/아니요"를 포함한 균일한 구조를 설정하는 것이 포함됩니다. 이는 다양한 위치에서 데이터를 가져올 때 매우 유용합니다. 정규화와 표준화는 공생 관계에 있으며, 통일된 스타일을 사용하면 처리, 분석, 품질 보증의 모든 측면에서 효율성이 향상됩니다.

적절한 방법을 결정할 때는 다음 사항을 고려하세요:

• 보고할 때 정확성과 직관성 사이의 균형을 유지합니다;
• 애플리케이션을 다룰 때 생산성을 높일 수 있습니다;
• 통합을 처리할 때 일관성을 유지합니다.

정보가 적용될 환경의 기술적 조건과 맥락을 모두 충족하도록 정규화하는 적절한 접근 방식이 정확하다고 할 수 있습니다.

소프트웨어 및 도구의 데이터 정규화

이제 데이터베이스와 리포팅을 다루는 데이터 정규화 소프트웨어와 통합을 지원하는 소프트웨어를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 작업은 수동으로 수행하거나 도구 내에서 제공되는 기능 및 라이브러리를 통해 수행할 수 있습니다.

MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server와 같은 SQL 데이터베이스에서는 테이블과 그 관계, 기본 키 및 외래 키를 생성하여 정규화를 수행할 수 있습니다. 정규화된 구조를 직접 지원하므로 강력하고 유연하게 확장 가능한 스키마를 만들 수 있습니다.

기본 Excel 사용자는 다른 시트와 VLOOKUP 또는 XLOOKUP 수식을 함께 사용하여 수행할 수 있습니다. 참조 및 문서를 통해 정규화를 사용하는 이 방법은 소규모 비즈니스 및 기본 분석에 적합합니다.

BI 시스템(Power BI, Tableau, Qlik)은 자동 프로세스를 수행하지는 않지만 차원 및 사실과의 시각적 관계를 통해 모델을 관리할 수 있습니다. 보고서가 왜곡되지 않도록 하려면 모든 소스를 수집하기 전에 정규화해야 합니다.

ETL 도구(Talend, Apache NiFi, Informatica)에서는 처리 파이프라인 내에 명시적으로 설정되어 있습니다. 데이터가 보관되기 전에 변환 또는 표준화와 관련된 규칙이 적용될 수 있습니다.

라이브러리 자세히 살펴보기

Python에서 개발자는 프로세스 자동화를 용이하게 하는 여러 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

• "팬더" - 중복 항목을 제거하고 형식을 표준화하여 테이블 구성을 간소화합니다;
• "sqlalchemy" - 정규화된 데이터베이스 모델을 만드는 데 특화되어 있으며 상호 작용 기능을 제공합니다;
• "데이터클리너", "파이야니터" - 각각 포괄적인 정보 준비 및 정리를 전문으로 합니다.

아래 표는 데이터 정규화를 수행하는 절차적 접근 방식과 관련하여 각 도구가 얼마나 다른지 보여줍니다.

이러한 도구는 사용 가능한 정보의 양, 원하는 자동화 수준, 프로젝트의 설정된 목표에 따라 선택할 수 있습니다.

실제 사례

이러한 기술을 다루는 산업의 다양성을 보여주기 위해 다양한 분야에서 정제되지 않은 디테일이 얼마나 공들여 구성되고 어떤 결과를 얻었는지 보여주는 사례를 모아보았습니다.

재무: 회계 시스템에서의 보고

문제: 거래, 고객, 공급업체에 관한 모든 정보가 단일 테이블에 저장되어 있었습니다. 한 위치에서 업데이트가 발생하면 다른 위치에서 불일치가 발생했습니다.

정규화: 세 개의 테이블로 나뉩니다: "거래", "고객", "공급업체". 관계를 정의하기 위해 고유 식별자와 외래 키를 사용했습니다.

결과: 결과: 보고 불일치 감소, 대차대조표의 신속한 작성, 감사 검증 간소화.

전자상거래: 제품 및 주문 관리

문제: 모든 주문에는 제품에 대한 세부 정보가 포함되어 있어 제품 설명이나 가격 업데이트가 일관성 없는 악몽이 됩니다.

정규화: 외래 키 관계가 있는 'Products', 'Orders' 및 'Customers' 테이블을 도입했습니다.

결과: 제품 설명 업데이트가 빨라지고 장바구니 응답 시간이 개선되며 판매 보고가 향상되었습니다.

마케팅: 마케팅: 고객 세분화

문제: 이름, 주소, 선호도가 다른 중복된 고객 항목으로 인해 왜곡된 결과가 발생했습니다.

정규화: 이메일, 주소, 성별 필드에 표준화된 값을 구현하고 정보 집합을 카테고리로 분류한 다음 중복 제거했습니다.

결과: 결과: 세분화 정확도 향상, 이메일 열람률 향상, 캠페인 운영 비용 절감.

제공되는 각 사례를 통해 데이터의 표준을 높이고 광범위한 비즈니스 이점을 달성하기 위한 수단으로서 정규화의 중요성을 입증할 수 있습니다.

또한 이러한 프로세스는 웹 스크래핑 절차에 포함될 수 있습니다. 웹 스크래핑은 일반적으로 정보가 정리되지 않은 상태로 제공되기 때문에 웹 페이지나 앱 화면에서 세부 정보를 수집한 후 완료되는 경우가 가장 많습니다. 더 나은 이해를 위해 화면 스크래핑이란 무엇인가요 외부 원시 정보를 분석할 수 있는 질서 정연한 세부 정보로 변환하는 방식입니다.

결론

이제 우리는 데이터를 정규화하여 중복성, 정확성, 구조를 최적화함으로써 모든 정보 집합을 제어하거나 관리하는 방법을 알고 있습니다. 데이터베이스와 비즈니스 인텔리전스 시스템, 고급 분석 및 자동화 파이프라인과 같이 데이터에 크게 의존하는 시스템에서 더욱 두드러집니다.

나열된 주요 사례 중 일부는 다음과 같습니다:

• 테이블 구조화;
• 개체 간의 관계를 생성합니다;
• 가치 표준화;
• 고유 식별자 사용.

이러한 방법은 무결성을 향상시키는 동시에 시스템을 더 쉽게 확장, 유지, 관리할 수 있게 해줍니다. 데이터의 양이 증가하고 복잡성, 변동성이 증가하며 비즈니스 프로세스가 진화하는 상황에서 이러한 기술을 도입해야 할 필요성은 분명합니다.

감사가 실행되지 않은 경우, 감사를 시작하는 논리적 첫 단계는 형식이 혼합된 중복 항목과 그룹에서 반복되는 필드를 찾는 것입니다. 그런 다음 검사된 엔티티를 분리하고 뚜렷한 상호 관계를 구성하세요. 이 수준만으로도 정보 품질과 시스템의 신뢰성을 강화하기에 충분합니다.