1、企业先购置一套配置较低，功能适用的系统，当未来业务有需要时可以方便的对系统进行扩展，使系统的处理能力逐步增加满足业务处理的需求。
2、在数据库系统的世界里，设计的艺术在于将数据与需求完美融合。以《数据库系统概论》（第五版）为核心，我们聚焦于第七章——从需求分析到维护的全程关系数据库设计。设计的核心在于遵循管理与数据基础的黄金法则，将结构与行为紧密结合，这其中包括多学科知识的应用与规范设计法，如新奥尔良模型和E-R图等。
3、减少数据冗余减少数据冗余是数据库不可或缺的一环，它可以避免数据的重复存储，提高数据的存储效率和一致性。关系模型关系模型是数据库的核心，它遵循数据库三级体系结构的黄金法则：关系模式、关系子模式和存储模式。
4、遵循数据分析标准流程 数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。
开展数据处理活动，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。
开展数据处理活动不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任。国家统筹发展和安全，坚持以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展。
《中华人民共和国数据安全法》是为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定的法律。
在我国境内开展数据活动的，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务等要求。法律依据：《中华人民共和国数据安全法》。
1、数据规范化是指将数据按照一定的规则和标准进行整理、格式化和标记的过程。这个过程涉及到统一数据的结构、格式、命名规则、数据类型等，以确保数据在不同系统、部门或组织之间的一致性和可比性。数据规范化的目的是为了提高数据的质量、可靠性和可用性。
2、数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。
3、数据规范化是一种重要的数据处理技术，它可以将不同类型、不同范围的数据转化为一种统一的格式，以便进行数据分析和比较。以下是数据规范化的几种方法：最小-最大规范化 这种方法将原始数据线性变换到[0，1]之间，保留了原始数据的相对关系。
4、第一范式（1NF）在关系模式R中中，如果每个属性值都是不可再分的原子属性，则称R是第一范式的关系[2]。