1NF即第一范式，是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
2NF即第二范式，是指每个表必须有且仅有一个数据元素为主关键字(Primary key),其他数据元素与主关键字一一对应。
3NF即第三范式，是指表中的所有数据元素不但要能唯一地被主关键字所标识,而且它们之间还必须相互独立,不存在其他的函数关系。
举个简单例子：就拿excel表格来说，作为单一的工作表，就包含二维（行和列），而一个excel文件，通常包含多个工作表，打开excel文件时，在下方显示的“sheet1、sheet2”这些工作表页列，就是第三维。excel是最简单的数据库应用，一个xlsx文件只有三维，但你可以用若干个xlsx文件来组成一个项目，这些文件序列，你可以视为第四维。然后，你还可以把一组组xlsx文件放在一个个目录中，那么这些目录序列，你可以视为第五维。再往上，你还可以设置更上一级目录，那就是第六维……反正在excel中，任何一个单元格，都可以调用存储在本地电脑（甚至是网络电脑）任何地方的、任何一个excel文件中的、任何一个工作表的、任何一个单元格内容，所以说，虽然是一大堆的文件，你也可以当做是一个数据库来处理，只是不那么方便。……在数据库中，单一的数据库就能包含很多很多维，你也可以把这些维，当做树状目录的结构来理解，也可以当做一堆堆的xlsx文件集合来理解。磁盘的存储结构（不管是fat还是ntfs，还是linux或os或别的什么磁盘格式），都是一种大型的、多维的数据库，分区是一个维度，目录是一个维度，每一档下级目录又是一个维度。文件是一个维度，文件中的章节行段也是维度……数学中的维度概念，和通常意义上的空间维度，是两回事。空间维度可以用数学来解释，但数学维度，三维以上你就无法用空间来显示。但在数据库中，三维只是基本操作。……用excel来举例，已经是我能找
数据市场的最重要的目标之一是将数据部门从用于数据采集、集成、存储、处理和利用的基础技术中抽象出来。
数据管理功能通常是从技术角度设计的，其中考虑的最重要的功能通常是性能、集成能力、处理能力、数据量、容错、高可用性等。然而，许多设计并没有更多的从业务功能角度考虑到数据消费，数据治理或用户体验互操作性能力。
除此以外一个组织需要有一个横向的数据视野，更接近业务语言，促进潜在数据消费者的访问和利用，意味着这些功能设计必须由一个更高的层次视角来补充，允许实施和操作一个有效和高效的数据治理与技术无关的视野。
麦聪软件作为数据消费数据市场领域领导者，在业内率先开发出适合中国客户的企业内部数据市场产品可以加速用户在企业内部快速部署数据市场，提升数据消费能力赋能业务数字化。
