Sans une collecte et une analyse de données adéquates, la prise de décision dans toute organisation devient souvent chaotique.
Les décisions prises sans données reposent davantage sur l'intuition que sur la logique. Bien qu'il soit parfois préférable de suivre son instinct, les données vous offrent une vérification de la réalité, rendant votre décision meilleure et plus rentable.
Votre entreprise a besoin de processus de gestion des données efficaces pour extraire de la valeur de ses données. La normalisation des bases de données fait partie de ce processus, vous permettant d'utiliser l'information pour alimenter l'intelligence d'affaires.
Qu'est-ce que la normalisation des bases de données ?
La normalisation des bases de données est un principe de conception de bases de données qui réorganise et nettoie les données pour les rendre cohérentes avec un format standard pour le stockage de données structurées. Elle rend les données plus faciles à interroger et à analyser, stimulant l'intelligence d'affaires.
Les bases de données relationnelles fournissent la structure et les outils nécessaires pour mettre en œuvre ce processus efficacement. De nombreuses entreprises utilisent également des logiciels de préparation de données pour atteindre la normalisation. Cela leur offre également une plateforme pour intégrer des sources de données disparates.
Pourquoi avons-nous besoin de la normalisation dans les bases de données ?
La normalisation est un processus dans votre pipeline de données qui améliore la visibilité, l'accessibilité et l'observabilité des données. Elle optimise les données pour vous aider à en tirer le maximum de valeur. Avec plusieurs autres cas d'utilisation courants, la normalisation des bases de données est essentielle dans le traitement des transactions en ligne (OLTP), où la qualité des données et la découvrabilité sont les priorités absolues.
Si nous regardons les pages d'histoire, Edgar F. Codd, le père du modèle de base de données relationnelle (RDB), a proposé le RDB en 1970, lorsque le terme « normalisation des données » est apparu pour la première fois.
En 1971, Codd a décrit les principaux objectifs de la normalisation des bases de données au-delà de la première forme normale (1NF) comme suit :
- Libérer les collections de données des dépendances indésirables d'insertion, de mise à jour et de suppression.
- Réduire le besoin de restructurer la base de données lors de l'ajout de nouvelles informations.
- Améliorer les modèles informationnels et relationnels.
- Neutraliser le modèle relationnel pour interroger la valeur, rendant la valeur modifiable.
Le principal objectif ici est de diminuer les erreurs de fonctionnalité et de précision, rendant les bases de données plus efficaces à naviguer.
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Comment fonctionne la normalisation des bases de données ?
Chaque base de données et cas d'utilisation peut différer, nécessitant différentes normes de normalisation des données.
Fondamentalement, la normalisation consiste à créer un format standard pour toutes les données collectées par vos processus métier.
Voici quelques exemples de normalisation des bases de données :
- Miss KATY devient Mme Katy
- +91 7897654678 devient +91-789-765-4678
- VP sales devient Vice-président des ventes
- 24 Canillas RD sera écrit 24 Canillas Road
- GoogleBiz sera écrit par Google Biz, Inc.
- 25 décembre 2024 sera écrit comme 25/12/2024
La normalisation des bases de données ne se limite pas aux changements de formatage. Plusieurs règles s'appliquent pour garantir que les entrées ne sont pas répétitives et suivent des directives standard.
Formes normales dans le SGBD
Il existe différentes formes de normalisation des bases de données que vous rencontrerez, notamment :
Première forme normale (1NF)
C'est la forme la plus basique de normalisation des bases de données. En 1NF, chaque cellule de table doit contenir une seule valeur, et chaque colonne doit avoir un nom unique. Cette forme aide à éliminer les données en double et simplifie les requêtes.
Exemple : Supposons que vous deviez stocker les données des personnes achetant des biscuits dans une boulangerie. Créez une table pour enregistrer le nom d'une personne, son numéro de contact, son identifiant de messagerie et si elle a acheté des biscuits.
Avant 1NF :
| Nom du client | Produit acheté | Numéro de contact |
| Alice | Biscuits, gâteau | 555-1234 |
| Bob | Biscuits | 555-5678 |
Après 1NF :
| Nom du client | Produit acheté | Numéro de contact |
| Alice | Biscuits | 555-1234 |
| Alice | Gâteau | 555-1234 |
| Bob | Biscuits | 555-5678 |
Deuxième forme normale (2NF)
La deuxième forme de normalisation aide à réduire la redondance des données en s'assurant que chaque attribut non clé dépend de la clé primaire. En termes simples, chaque colonne doit être directement liée à la clé primaire.
Exemple : Vous enregistrez le nom d'une personne, son numéro de contact et son identifiant de messagerie, ainsi que si elle a acheté des biscuits et le type de biscuit. Les types de biscuits sont enregistrés dans une autre table avec une clé étrangère correspondante au nom de chaque personne.
Avant 2NF :
| Nom du client | Produit acheté | Adresse du client |
| Alice | Biscuits | 123 Main St |
| Alice | Gâteau | 123 Main St |
| Bob | Biscuits | 456 Oak St |
Après 2NF (séparation des détails du client des détails du produit) :
| Table des clients | |
| Nom du client | Adresse du client |
| Alice | 123 Main St |
| Bob | 456 Oak St |
| Table des produits | |
| Nom du client | Achats de produits |
| Alice | Biscuits |
| Alice | Gâteau |
| Bob | Biscuits |
Troisième forme normale (3NF)
Basée sur le concept de 2NF, la 3NF exige que tous les attributs non clés soient indépendants. Elle garantit que chaque colonne est directement liée à la clé primaire et à aucune autre colonne de la table.
Exemple : Vous enregistrez le nom d'une personne, son numéro de contact et son identifiant de messagerie, mais vous revenez en arrière et changez le nom de la personne. Malheureusement, lorsque vous faites cela, le sexe change en conséquence. Pour éviter cela, en 3NF, le sexe reçoit une clé étrangère et est stocké dans une table séparée.
Avant 3NF :
| Nom du client | Téléphone du client | Sexe du client |
| Alice | 555-1234 | Femme |
| Bob | 555-5678 | Homme |
Après 3NF :
| Table de contact des clients | |
| Nom du client | Téléphone du client |
| Alice | 555-1234 |
| Bob | 555-5678 |
| Table de sexe des clients | |
| Nom du client | Sexe du client |
| Alice | Femme |
| Bob | Homme |
Forme normale de Boyce-Codd (BCNF)
C'est une version plus avancée de la Troisième Forme Normale, ou 3.5NF. C'est simplement une table 3NF sans clés candidates qui se chevauchent.
Une clé candidate est une colonne ou une combinaison de colonnes identifiant de manière unique chaque ligne de la table, réduisant les doublons ou les enregistrements ambigus dans une table.
Dans un système de gestion de base de données, pour qu'une colonne relationnelle soit en BCNF, elle doit déjà être en 3NF. De plus, pour chaque dépendance fonctionnelle, par exemple (X -> Y), X est une clé candidate ou une super clé.
Avant BCNF :
| Nom du cours | Instructeur | Durée du cours |
| Math 101 | Dr. Smith | 12 semaines |
| Histoire 201 | Dr. Doe | 15 semaines |
Après BCNF (division en deux tables) :
| Table des cours | |
| Nom du cours | Durée du cours |
| Math 101 | 12 semaines |
| Histoire 201 | 15 semaines |
| Table des instructeurs | |
| Instructeur | Nom du cours |
| Dr. Smith | Math 101 |
| Dr. Doe | Histoire 201 |
Normalisation avancée des données
Au-delà de BCNF, la Quatrième Forme Normale (4NF) et la Cinquième Forme Normale (5NF) sont des formes avancées de normalisation des données.
La première élimine les dépendances multivaluées d'une table, tandis que la seconde divise une table en tables plus petites pour diminuer la redondance des données.
Normalisation des bases de données vs. dénormalisation
La normalisation des données réduit les anomalies et les redondances dans un ensemble de données. Elle garantit que les données s'alignent avec le format standard de la table, facilitant les opérations de données pour les ingénieurs ou les utilisateurs commerciaux afin de générer des insights et de prendre des décisions éclairées.
Inversement, la collecte de données non formatée est par défaut dénormalisée.
La dénormalisation des données est l'introduction intentionnelle de données redondantes dans les tables de base de données pour optimiser les performances des requêtes. Cependant, travailler avec des requêtes plus analytiques implique souvent un compromis entre les opérations de lecture et d'écriture.
La dénormalisation des données combine les données de plusieurs tables en une seule table qui peut être interrogée plus rapidement. Elle est pertinente lorsqu'il y a plusieurs requêtes de jointure dans une base de données.
Par exemple, un site de commerce électronique pourrait dénormaliser les données de produit pour un accès plus rapide, en combinant les détails du produit et les avis dans une seule table, réduisant ainsi le besoin de multiples jointures lors de l'affichage des produits sur le site.
Avantages de la normalisation des bases de données
La normalisation des bases de données facilite la gestion des données et leur traitement pour obtenir des insights. Il y a des améliorations significatives en termes de vitesse et d'efficacité. Les avantages vont au-delà de ceux-ci pour inclure :
Réduire les anomalies dans les données
La normalisation des bases de données réduit les anomalies, empêchant les erreurs qui surviennent lors de l'ajout, de la modification ou de la suppression de données. Elle garantit également que les nouvelles données saisies sont cohérentes avec le format standard, évitant les entrées en double.
De plus, vous pouvez effectuer l'opération de suppression sans vous soucier de perturber d'autres enregistrements dans une base de données.
Libère de l'espace
Collecter des données brutes sans méthode rationalisée peut entraîner un stockage redondant et indésirable de données. Normaliser vos données vous aide à éliminer les données en double dans votre base de données.
Identifier et supprimer les données répétées et redondantes libère de l'espace de stockage et améliore les performances et la vitesse de votre système.
Améliore le temps de réponse des requêtes
Les données normalisées augmentent la vitesse de votre système d'information et réduisent les délais de réponse aux requêtes. Cela est utile lorsque plusieurs équipes de la même entreprise travaillent avec la même base de données couramment utilisée.
Améliore les capacités de contre-examen
La normalisation des bases de données profite aux entreprises qui collectent des données de diverses sources, en particulier lorsqu'elles enregistrent, diffusent ou analysent des données provenant de logiciels en tant que service (SaaS) ou de ressources numériques comme les plateformes de médias sociaux ou les forums en ligne.
Rationalise le processus de vente
Avec la normalisation des bases de données, vous pouvez segmenter efficacement vos prospects en fonction de divers critères et selon les besoins de votre entreprise. Elle rend les requêtes de données rapides et faciles, garantissant que les plateformes de données clients sont fiables pour les utilisateurs.
Défis de la normalisation des bases de données
Bien que la normalisation des bases de données soit bénéfique dans certains cas d'utilisation, les formes de normalisation des bases de données créent des inconvénients majeurs dans des situations spécifiques.
Impact sur les performances
Les formes complexes de normalisation des bases de données impactent les performances de la base de données, la rendant plus lente. Cela est courant lorsque vous devez naviguer à travers de gros volumes de données.
Les données normalisées utilisent plusieurs tables, nécessitant plus de temps pour être scannées et affectant les performances.
Complexité accrue
Amener votre équipe à utiliser la base de données normalisée devient compliqué.
La plupart des données qui suivent un format NF sont enregistrées sous forme de valeur numérique. La table contient des codes plutôt que des informations, rendant l'interprétation compliquée pour l'équipe sans se référer fréquemment aux tables de requêtes.
Exige des connaissances et de l'expertise
Vous avez besoin de quelqu'un d'expérimenté pour gérer les formes de normalisation des bases de données. Comme ces formes sont empilées en niveaux, si la première forme de normalisation s'effondre, les niveaux suivants produiront plus d'anomalies plutôt que de produire des données propres et optimisées.
Dénormalisation préférée
Les architectes de données et les développeurs conçoivent des bases de données NoSQL orientées document et des systèmes non relationnels qui peuvent être utilisés sans stockage sur disque. Pour répondre à cette situation, un mélange de données normalisées et dénormalisées devient la meilleure approche de stockage et de requête de données.
Meilleures pratiques de normalisation des bases de données
Voici quelques meilleures pratiques à considérer lors de l'optimisation de votre base de données avec des formes de normalisation des données.
Identifier les types de données
Il existe divers types de données, tels que numériques, catégoriels, ordinaux ou textuels. Ces types peuvent affecter la façon dont vous mettez à l'échelle, encodez ou analysez vos données. Il est important d'identifier votre type de données avant de commencer le processus de normalisation afin de choisir la meilleure méthode de normalisation pour chaque variable.
Choisir des méthodes de mise à l'échelle appropriées
La mise à l'échelle consiste à ajuster la plage des données numériques pour s'assurer qu'elles ont des échelles ou des unités similaires. Choisir la méthode de mise à l'échelle appropriée vous aide à éviter les informations partielles et les biais, améliorant les performances et la prévisibilité analytique de vos données.
Gérer les valeurs manquantes
Certaines valeurs sont souvent manquées lors de l'enregistrement ou indisponibles pour certaines variables. De tels scénarios peuvent affecter la qualité, l'exactitude et l'exhaustivité de votre ensemble de données, causant des erreurs dans le processus d'analyse des données.
En fonction de la nature et de la quantité des valeurs manquantes, supprimez, remplacez ou ignorez-les lors de l'exécution de toute requête.
Appliquer des normes communes
Avant de commencer le processus de normalisation des données, des normes communes doivent être en place pour éviter la confusion, l'incohérence et l'ambiguïté dans les données. Ces normes indiqueront comment représenter, formater ou encoder les données pour maintenir la cohérence à travers la table.
Préparez vos données pour les affaires
La cohérence et l'uniformité sont les clés pour éviter les divergences de données, ce qui est vrai dans tous les secteurs. La normalisation des bases de données prépare vos données tout en les rendant cohérentes et en alimentant votre intelligence d'affaires.
Vous pouvez essayer la normalisation des données en utilisant des logiciels de préparation de données gratuits et laisser vos données décider quelles décisions commerciales sont logiques.
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Édité par Monishka Agrawal
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
