¿Qué es la normalización de bases de datos? Tipos y ejemplos.

Sin una adecuada recolección y análisis de datos, la toma de decisiones en cualquier organización a menudo se descontrola.

Las decisiones tomadas sin datos dependen más de la intuición que de la lógica. Aunque a veces es mejor seguir tu instinto, los datos te dan un control de la realidad, haciendo que tu decisión sea mejor y más rentable.

Tu empresa necesita procesos efectivos de gestión de datos para extraer valor de sus datos. La normalización de bases de datos es una parte de ese proceso, permitiéndote usar la información para impulsar la inteligencia empresarial.

Las bases de datos relacionales proporcionan la estructura y las herramientas necesarias para implementar este proceso de manera efectiva. Muchas empresas también utilizan software de preparación de datos para lograr la normalización. También les proporciona una plataforma para integrar fuentes de datos dispares.

¿Por qué necesitamos la normalización en bases de datos?

La normalización es un proceso en tu canal de datos que mejora la visibilidad, accesibilidad y observabilidad de los datos. Optimiza los datos para ayudarte a obtener su máximo valor. Junto con varios otros casos de uso comunes, la normalización de bases de datos es esencial en el procesamiento de transacciones en línea (OLTP), donde la calidad de los datos y la capacidad de descubrimiento son las máximas prioridades.

Si miramos las páginas de la historia, Edgar F. Codd, el padre del modelo de base de datos relacional (RDB), propuso el RDB en 1970, cuando el término "normalización de datos" apareció por primera vez.

En 1971, Codd describió los principales objetivos de la normalización de bases de datos más allá de la primera forma normal (1NF) como:

• Liberar las colecciones de datos de dependencias indeseables de inserción, actualización y eliminación.
• Reducir la necesidad de reestructurar la base de datos al agregar más información.
• Mejorar los modelos informativos y relacionales.
• Neutralizar el modelo relacional para consultar el valor, haciendo que el valor sea modificable.

El propósito principal aquí es disminuir los errores de funcionalidad y precisión, haciendo que las bases de datos sean más eficientes de navegar.

¿Cómo funciona la normalización de bases de datos?

Cada base de datos y caso de uso puede diferir, requiriendo diferentes estándares de normalización de datos.

Fundamentalmente, la normalización se trata de crear un formato estándar para todos los datos recopilados por tus procesos empresariales.

Estos son algunos ejemplos de normalización de bases de datos:

• Miss KATY se convierte en Ms. Katy
• +91 7897654678 se convierte en +91-789-765-4678
• VP sales se convierte en Vice President of Sales
• 24 Canillas RD se escribirá como 24 Canillas Road
• GoogleBiz se escribirá como Google Biz, Inc.
• December 25, 2024, se escribirá como 12/25/2024

La normalización de bases de datos no se limita a cambios de formato. Se aplican varias reglas para asegurar que las entradas no sean repetitivas y sigan directrices estándar.

Formas normales en DBMS

Existen diferentes formas de normalización de bases de datos que encontrarás, incluyendo:

Primera Forma Normal (1NF)

Esta es la forma más básica de normalización de bases de datos. En 1NF, cada celda de la tabla debe contener solo un valor, y cada columna debe tener un nombre único. Esta forma ayuda a eliminar datos duplicados y simplifica las consultas.

Ejemplo: Supongamos que necesitas almacenar datos de personas que compran galletas en una panadería. Haz una tabla para registrar el nombre de la persona, número de contacto, ID de correo electrónico y si compraron galletas.

Antes de 1NF:

Después de 1NF:

Segunda Forma Normal (2NF)

La segunda forma de normalización ayuda a reducir la redundancia de datos asegurando que cada atributo no clave dependa de la clave primaria. En pocas palabras, cada columna debe estar directamente relacionada con la clave primaria.

Ejemplo: Registras el nombre de una persona, número de contacto e ID de correo electrónico, así como si compraron galletas y el tipo de galleta. Los tipos de galletas se registran en otra tabla con una clave externa correspondiente al nombre de cada persona.

Antes de 2NF:

Después de 2NF (separando los detalles del cliente de los detalles del producto):

Tercera Forma Normal (3NF)

Basada en el concepto de 2NF, 3NF requiere que todos los atributos no clave sean independientes. Asegura que cada columna esté directamente relacionada con la clave primaria y no con otra columna de la tabla.

Ejemplo: Registras el nombre de una persona, número de contacto e ID de correo electrónico, pero vuelves y cambias el nombre de la persona. Desafortunadamente, cuando haces esto, el género cambia en consecuencia. Para evitar esto, en 3NF, el género se le da una clave externa y se almacena en una tabla separada.

Antes de 3NF:

Después de 3NF:

Forma Normal de Boyce y Codd (BCNF)

Es una versión más avanzada de la Tercera Forma Normal, o 3.5NF. Es simplemente una tabla 3NF sin claves candidatas superpuestas.

Una clave candidata es una columna o una combinación de columnas que identifica de manera única cada fila de la tabla, reduciendo duplicados o registros ambiguos en una tabla.

En un sistema de gestión de bases de datos, para que una columna relacional esté en BCNF, ya debe estar en 3NF. Además, para cada dependencia funcional, por ejemplo (X -> Y), X es una clave candidata o una superclave.

Antes de BCNF:

Después de BCNF (dividiendo en dos tablas):

Normalización de datos avanzada

Más allá de BCNF, la Cuarta Forma Normal (4NF) y la Quinta Forma Normal (5NF) son formas avanzadas de normalización de datos.

La primera elimina las dependencias multivaluadas de una tabla, mientras que la segunda divide una tabla en tablas más pequeñas para disminuir la redundancia de datos.

Normalización de bases de datos vs. desnormalización

La normalización de datos reduce anomalías y redundancias en un conjunto de datos. Asegura que los datos se alineen con el formato estándar de la tabla, facilitando a los ingenieros o usuarios empresariales realizar operaciones de datos para obtener información y tomar decisiones informadas.

Por el contrario, la recolección de datos que no está en un formato particular está desnormalizada por defecto.

La desnormalización de datos es la introducción intencional de datos redundantes en tablas de bases de datos para optimizar el rendimiento de las consultas. Sin embargo, trabajar con consultas más analíticas a menudo implica un compromiso entre las operaciones de lectura y escritura.

La desnormalización de datos combina datos de múltiples tablas en una sola tabla que se puede consultar más rápido. Es relevante cuando hay varias consultas de unión en una base de datos.

Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico podría desnormalizar los datos de productos para un acceso más rápido, combinando detalles de productos y reseñas en una sola tabla, reduciendo la necesidad de múltiples uniones al mostrar productos en el sitio web.

Beneficios de la normalización de bases de datos

La normalización de bases de datos facilita la gestión de datos y su procesamiento para obtener información. Hay mejoras significativas en velocidad y eficiencia. Los beneficios se extienden más allá de estos para incluir:

Reducir anomalías en los datos

La normalización de bases de datos reduce las anomalías, previniendo errores que surgen al agregar, modificar o eliminar datos. También asegura que los datos recién ingresados sean consistentes con el formato estándar, previniendo entradas duplicadas.

Además, puedes realizar la operación de eliminación sin preocuparte por alterar otros registros en una base de datos.

Libera espacio

Recopilar datos sin un método optimizado puede llevar a almacenar datos redundantes e indeseados. Normalizar tus datos te ayuda a eliminar datos duplicados en toda tu base de datos.

Identificar y eliminar datos repetidos y redundantes libera espacio de almacenamiento y mejora el rendimiento y la velocidad de tu sistema.

Mejora el tiempo de respuesta de las consultas

Los datos normalizados aumentan la velocidad de tu sistema de información y reducen los retrasos en la respuesta a consultas. Esto es útil cuando varios equipos de la misma empresa están trabajando con la misma base de datos comúnmente utilizada.

Mejora las capacidades de examen cruzado

La normalización de bases de datos beneficia a las empresas que recopilan datos de diversas fuentes, especialmente cuando registran, transmiten o analizan datos de plataformas software como servicio (SaaS) o recursos digitales como plataformas de redes sociales o foros en línea.

Optimiza el proceso de ventas

Con la normalización de bases de datos, puedes segmentar efectivamente tus clientes potenciales según una variedad de criterios y de acuerdo con las necesidades de tu negocio. Hace que la consulta de datos sea rápida y fácil, asegurando que las plataformas de datos de clientes sean confiables para los usuarios.

Desafíos de la normalización de bases de datos

Aunque la normalización de bases de datos es beneficiosa en algunos casos de uso, las formas de normalización de bases de datos crean grandes inconvenientes en situaciones específicas.

Impacto en el rendimiento

Las formas complejas de normalización de bases de datos impactan el rendimiento de la base de datos, haciéndola más lenta. Esto es común cuando necesitas navegar a través de grandes volúmenes de datos.

Los datos normalizados utilizan varias tablas, requiriendo más tiempo para escanear y afectando el rendimiento.

Complejidad aumentada

Hacer que tu equipo se adapte al uso de la base de datos normalizada se vuelve complicado.

La mayoría de los datos que siguen un formato NF se guardan como un valor numérico. La tabla contiene códigos en lugar de información, lo que la hace complicada para que el equipo la interprete sin referirse frecuentemente a las tablas de consulta.

Requiere conocimiento y experiencia

Necesitas a alguien experimentado para manejar las formas de normalización de bases de datos. Como estas formas están apiladas en niveles, si la primera forma de normalización falla, los niveles subsiguientes producirán más anomalías en lugar de producir datos limpios y optimizados.

Desnormalización preferida

Los arquitectos de datos y desarrolladores diseñan bases de datos NoSQL orientadas a documentos y sistemas no relacionales que se pueden usar sin almacenamiento en disco. Para abordar esta situación, una combinación de datos normalizados y desnormalizados se está convirtiendo en el mejor enfoque para el almacenamiento y consulta de datos.

Mejores prácticas de normalización de bases de datos

Aquí hay algunas mejores prácticas a considerar al optimizar tu base de datos con formas de normalización de datos.

Identificar tipos de datos

Existen varios tipos de datos, como numéricos, categóricos, ordinales o textuales. Estos tipos pueden afectar cómo escalas, codificas o analizas tus datos. Es importante identificar tu tipo de datos antes de comenzar el proceso de normalización para que puedas elegir el mejor método de normalización para cada variable.

Elegir métodos de escalado apropiados

El escalado es ajustar el rango de datos numéricos para asegurar que tengan escalas o unidades similares. Elegir el método de escalado apropiado te ayuda a evitar información parcial y sesgos, mejorando el rendimiento y la predictibilidad analítica de tus datos.

Manejar valores faltantes

Algunos valores a menudo se pierden al registrar o no están disponibles para algunas variables. Tales escenarios pueden afectar la calidad, precisión y completitud de tu conjunto de datos, causando errores en el proceso de análisis de datos.

Dependiendo de la naturaleza y cantidad de valores perdidos, elimínalos, reemplázalos o ignóralos al realizar cualquier consulta.

Aplicar estándares comunes

Antes de comenzar el proceso de normalización de datos, deben estar en su lugar estándares comunes para evitar confusión, inconsistencia y ambigüedad en los datos. Estos estándares indicarán cómo representar, formatear o codificar datos para mantener la consistencia en toda la tabla.

Prepara tus datos para el negocio

La consistencia y la uniformidad son las claves para evitar discrepancias en los datos, lo cual es cierto en todas las industrias. La normalización de bases de datos prepara tus datos mientras los hace consistentes e impulsa tu inteligencia empresarial.

Puedes probar la normalización de datos utilizando software gratuito de preparación de datos y dejar que tus datos decidan qué decisiones empresariales son lógicas.

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Editado por Monishka Agrawal