डेटा नॉर्मलाइजेशन
डेटा सामान्यीकरण प्रणालीगत प्रक्रिया है जिसमें डेटा को संगठित और मानकीकृत किया जाता है ताकि यह प्रणालियों और विश्लेषणों में संगत, अतिरेक रहित और काम करने में आसान हो।
परिभाषा
डेटा सामान्यीकरण डेटा के रूपांतरण और संरचना के अभ्यास को कहते हैं जिससे यह एक संगत प्रारूप में फिट हो जाता है, दोहराव कम हो जाता है और पूछताछ, संग्रहण और विश्लेषण के लिए समग्र गुणवत्ता में सुधार होता है। डेटाबेस के संदर्भ में, इसमें अक्सर टेबल के विघटन और संबंधों के परिभाषित करने के साथ दोहराव वाली जानकारी को दूर करना और असंगतियों को रोकना शामिल होता है। व्यापक डेटा प्रवाह में, सामान्यीकरण का अर्थ अक्सर एक सामान्य पैमाने या मानक पर मानों को समायोजित करना भी हो सकता है। अंतिम परिणाम डेटा होता है जो एप्लिकेशन और उपकरणों के बीच बनाए रखने, तुलना करने और प्रक्रिया करने में आसान होता है। यह प्रक्रिया विश्वसनीय स्वचालन, विश्लेषण और प्रणाली अंतर-क्रिया के आधार के रूप में कार्य करती है।
लाभ
- अतिरेक या दोहराए गए डेटा को कम करता है, जिससे स्टोरेज दक्षता में सुधार होता है।
- डेटासेट में संगतता और अखंडता में सुधार करता है।
- एप्लिकेशन और उपकरणों के बीच डेटा को पूछताछ, विश्लेषण और स्वचालन में आसान बनाता है।
- प्रणालियों और उपकरणों के बीच अंतर-क्रिया में सुधार करता है।
- स्केलेबल और बनाए रखे जा सकने वाले डेटा आर्किटेक्चर का समर्थन करता है।
नुकसान
- सामान्यीकरण के लिए शुरुआत में डिज़ाइन के लिए महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता हो सकती है।
- अत्यधिक सामान्यीकरण डेटा प्राप्ति को जटिल बना सकता है।
- निश्चित उपयोग के मामलों में सख्त सामान्यीकरण का लाभ नहीं हो सकता (उदाहरण के लिए, प्रदर्शन-केंद्रित प्रणालियों)।
- डेटाबेस में अधिक जटिल जॉइन और संबंधों की आवश्यकता हो सकती है।
- यदि मूल डेटा अर्थशास्त्र अच्छी तरह से समझे बिना गलत ढंग से लागू किया जाए तो इसका उपयोग गलत हो सकता है।
उपयोग के मामले
- अतिरेक और असंगतियों से बचने के लिए संबंधात्मक डेटाबेस की संरचना।
- विश्लेषण और रिपोर्टिंग प्रवाह के लिए डेटा सेट तैयार करना।
- मशीन लर्निंग और एआई पूर्व प्रक्रिया के लिए इनपुट डेटा को मानकीकृत करना।
- एकीकृत प्रणालियों में डेटा के प्रारूपों की एकरूपता सुनिश्चित करना।
- स्वचालन और निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार।