Normalización de datos

¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos es el proceso de limpiar los datos para seguir un formato de datos estandarizado particular en toda una empresa. Asegura que los datos de diferentes fuentes sean similares en cuanto a campos, secciones, registros, etc., facilitando la agrupación de datos.

Los datos no estructurados pueden analizarse de manera más eficiente una vez que pasan por la normalización de datos. Esto es, por lo tanto, la producción de datos limpios.

La gestión de datos se ha convertido en una parte crucial de las estrategias empresariales, y para lograrlo, las empresas se están enfocando en la normalización de datos. Muchas organizaciones comienzan el proceso de normalización extrayendo primero datos de diferentes sistemas utilizando herramientas de extracción de datos, que ayudan a consolidar y preparar la información en bruto antes de estandarizarla en formatos consistentes.

Tipos de normalización de datos

Dependiendo de para qué se utilice la normalización de datos o la industria en la que se encuentre una empresa, existen diferentes pautas llamadas "formas normales" para ayudarles a lograr la normalización de datos.

Las formas normales ayudan a diseñar una base de datos con un esquema estructurado para ayudar con la organización de datos. Ayuda a asegurar que los puntos de datos se categoricen en diferentes grupos según su complejidad.

• Primera forma normal (1NF): Dos puntos de datos no son idénticos, asegurando que no haya dos puntos de datos repetidos en un grupo. Cada columna necesita tener un nombre único para que cada celda de la tabla tenga un solo valor.
• Segunda forma normal (2NF): Sigue las reglas de 1NF y también tiene una clave primaria aplicada. Una clave primaria es un identificador único para cada registro en una tabla y ayuda a crear relaciones entre diferentes puntos de datos a través de tablas.
• Tercera forma normal (3NF): Sigue las reglas de 2NF y también solo debe depender de la clave primaria.
• Boyce y Codd NF (3.5NF o BCNF): Sigue la regla de 1NF, 2NF y 3NF, y también para cada dependencia funcional no trivial. El lado izquierdo es la superclave (es decir, X debería ser una superclave para X → Y).

Tomemos un ejemplo de crear una base de datos para almacenar información sobre música y artistas para entender mejor las formas normales:

1NF:

1NF incluye la eliminación de grupos repetidos para asegurar que cada celda tenga solo un valor. Las nuevas tablas de datos serán las siguientes:

Tabla de artistas:

Tabla de álbumes:

Tabla de canciones:

2da NF:

En el caso anterior, para Song_Name la clave primaria es Song_ID, Album_Name depende de Album_ID, y Artist_Name y Artist_ID. Dado que cada punto de datos tiene un identificador único, no se necesitan cambios.

3ra NF:

Aquí, observamos la dependencia transitiva. La dependencia transitiva indica que cambiar un atributo cambia indirectamente el valor de otro atributo. Por lo tanto, en el ejemplo anterior, la dependencia transitiva es Álbum->Artista->Nombre de la canción:

• El álbum depende del artista
• El artista depende del nombre de la canción

Esto crearía la nueva tabla de álbumes de la siguiente manera:

Songs_ID:

Beneficios de usar la normalización de datos

Los beneficios de usar la normalización de datos son los siguientes:

• Base de datos organizada: Al limpiar los datos y eliminar o eliminar redundancias, las empresas pueden liberar una gran cantidad de almacenamiento de datos, ayudando a que los sistemas funcionen más rápido.
• Reducción de la redundancia de datos: La normalización de datos ayuda a limpiar anomalías dentro de varios conjuntos de datos. Tener reglas y estándares de datos que se sigan en toda una organización permitirá ingresar correctamente todos los nuevos datos.
• Creación de datos limpios: Los datos limpios ayudarán a ahorrar horas y ayudarán a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos. Ayuda a varios departamentos, como ventas y marketing, a acceder a datos limpios como nombres de clientes correctos, direcciones de correo electrónico y títulos de trabajo, ayudando al crecimiento empresarial.
• Consultas más simples: Dado que la relación entre las tablas de datos está claramente definida bajo la normalización de datos, ayuda con consultas más simples.
• Comprensibilidad: La normalización de datos hace que los modelos creados sean mucho más fáciles de entender. Las relaciones entre ellos están claramente definidas, lo que ayuda a que sea fácil de entender para los ingenieros de bases de datos, científicos de datos, etc.

Mejores prácticas de normalización de datos

Para que la normalización de datos funcione, sigue estas mejores prácticas:

• Entender los datos: Comprender claramente la naturaleza de los datos que se están normalizando y los requisitos que se deben lograr es una práctica clave a implementar. Esto ayuda a configurar tablas, columnas, etc., y ayuda a identificar la relación entre cada uno, reduciendo así el potencial de datos duplicados.
• Comienza con 1NF: Los datos deben configurarse y limpiarse a nivel atómico. Crear un 1NF al inicio de la creación de la base de datos ayudará a prevenir datos repetitivos.
• Elige la clave primaria correcta: La clave primaria debe ser estable y única a lo largo del tiempo.
• Proceso sistemático: Sigue cada NF sistemáticamente para crear relaciones limpias y claras entre los puntos de datos.
• Documentación: Como mejor práctica, documenta las diversas relaciones entre los puntos de datos. Esto siempre puede ser utilizado como referencia por los ingenieros de datos cuando sea necesario.
• Respaldo: Crea y mantén copias de seguridad de datos consistentes para prevenir la pérdida de datos.

Aprende más sobre las diferencias únicas entre datos estructurados y no estructurados.