단어 뜻
- 데이터 또는 정보를 표준 또는 표준 형식으로 변환하는 프로세스를 말합니다. - 데이터 또는 정보의 일관성과 균일성을 보장하는 행위를 설명합니다. - 미리 정의된 규칙 또는 표준 집합에 따라 데이터를 구성하고 구조화하는 프로세스에 대해 이야기합니다.
- 중복성 또는 변칙성을 제거하기 위해 데이터 또는 정보를 변환하는 프로세스를 나타냅니다. - 데이터 또는 정보를 표준 또는 정규화된 상태로 가져오는 행위를 설명합니다. - 특정 규칙 또는 표준 집합을 준수하도록 데이터를 구성하고 구조화하는 프로세스에 대해 이야기합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 데이터 또는 정보를 구성하고 구조화하는 프로세스를 포함합니다.
- 2둘 다 데이터 또는 정보의 일관성과 균일성을 달성하는 것을 목표로 합니다.
- 3둘 다 데이터 관리 및 분석 분야에서 사용됩니다.
- 4둘 다 데이터의 중복성과 변칙을 제거하는 데 도움이 됩니다.
두 단어의 차이점은?
- 1초점: Canonicalizing는 데이터를 표준 형식으로 변환하는 데 중점을 두고 normalizing는 데이터를 정규화된 상태로 가져오는 데 중점을 둡니다.
- 2목적: Canonicalizing 일관성과 균일성을 보장하는 것을 목표로 하는 반면, normalizing 중복성과 변칙을 제거하는 것을 목표로 합니다.
- 3접근: Canonicalizing에는 미리 정의된 규칙 또는 표준 집합에 데이터를 매핑하는 것이 포함될 수 있지만 normalizing에는 데이터를 구조화하고 구성하기 위해 특정 기술을 적용하는 것이 포함될 수 있습니다.
- 4신청: Canonicalizing는 데이터 통합 및 데이터 교환과 같은 영역에서 일반적으로 사용되는 반면 normalizing는 데이터베이스 설계 및 데이터 모델링에 널리 사용됩니다.
- 5범위: Canonicalizing는 다양한 유형의 데이터 또는 정보에 적용할 수 있지만 normalizing는 주로 데이터베이스 컨텍스트에서 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Canonicalizing와 normalizing은 모두 데이터 관리 및 분석에 사용되는 프로세스입니다. 데이터 구성 및 구조화 측면에서 유사점을 공유하지만 중요한 차이점이 있습니다. Canonicalizing는 데이터를 표준 형식으로 변환하고 일관성을 보장하는 데 중점을 두는 반면, normalizing는 중복성과 변칙을 제거하여 데이터를 정규화된 상태로 만드는 것을 목표로 합니다.
