大数据时代规范更重要吗，是的，大数据时代的规范是至关重要的，以确保数据可靠性和安全性。

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数据规范化的定义

数据规范化是一系列的规则和方法，它们涉及标准化、组织化和尽可能将数据条目转换为一致、统一的样式。

通常，它涉及将数据（例如数字和字符串）转换为可以在多个系统中重新使用的格式，为重用及可视化提供便利。

由于省去了大量的重新编码任务，它可以大大加快系统开发的速度。

另外，它使数据更容易可视化和理解，并帮助数据库访问者和数据库管理人员更容易、更有效地对其进行诊断和维护。

为什么数据规范化

数据规范化是一种处理数据的重要方法，它可以把不同类型的数据进行转换、标准化处理，从而有效提高数据分析的效率，提升信息整理和查询能力，特别是在集成多个源的数据时，数据规范化对管理数据库的高效访问和有效分析具有非常重要的作用。

另外，数据规范化可以提高数据的一致性，删除重复记录，减少产生错误的可能性。

它还可以加强数据库的安全性和特性，避免重复数据，并有助于处理和利用动态数据，有助于数据共享和交流。

在现代数据处理中，数据规范化发挥着重要的作用，即使在最新的数据分析和挖掘技术中，也能有效保证和改进数据处理的精确性和准确性，提高数据处理的效率和可靠性。