Normalizzazione dei dati

Che cos'è la normalizzazione dei dati?

La normalizzazione dei dati è il processo di pulizia dei dati per seguire un particolare formato standardizzato all'interno di un'azienda. Garantisce che i dati provenienti da diverse fonti siano simili per quanto riguarda campi, sezioni, record, ecc., rendendo più facile raggruppare i dati.

I dati non strutturati possono essere analizzati in modo più efficiente una volta che subiscono la normalizzazione dei dati. Questo è, quindi, la produzione di dati puliti.

La gestione dei dati è diventata una parte cruciale delle strategie aziendali e, per raggiungere questo obiettivo, le aziende si concentrano sulla normalizzazione dei dati. Molte organizzazioni iniziano il processo di normalizzazione estraendo prima i dati da diversi sistemi utilizzando strumenti di estrazione dei dati, che aiutano a consolidare e preparare le informazioni grezze prima di standardizzarle in formati coerenti.

Tipi di normalizzazione dei dati

A seconda dell'uso della normalizzazione dei dati o del settore in cui opera un'azienda, esistono diverse linee guida chiamate "forme normali" per aiutarle a realizzare la normalizzazione dei dati.

Le forme normali aiutano a progettare un database con uno schema strutturato per aiutare con l'organizzazione dei dati. Aiuta a garantire che i punti dati siano categorizzati in diversi gruppi in base alla loro complessità.

• Prima forma normale (1NF): Due punti dati non sono identici, garantendo che non ci siano due punti dati ripetuti in un gruppo. Ogni colonna deve avere un nome univoco in modo che ogni cella della tabella abbia un solo valore.
• Seconda forma normale (2NF): Segue le regole della 1NF e ha anche una chiave primaria applicata. Una chiave primaria è un identificatore univoco per ogni record in una tabella e aiuta a creare relazioni tra diversi punti dati tra le tabelle.
• Terza forma normale (3NF): Segue le regole della 2NF e deve anche dipendere solo dalla chiave primaria.
• Boyce e Codd NF (3.5NF o BCNF): Segue la regola della 1NF, 2NF e 3NF, e anche per ogni dipendenza funzionale non banale. Il lato sinistro è la super chiave (cioè, X dovrebbe essere una super chiave per X → Y).

Prendiamo un esempio di creazione di un database per memorizzare informazioni su musica e artisti per comprendere meglio le forme normali:

1NF:

La 1NF include l'eliminazione di gruppi ripetuti per garantire che ogni cella abbia solo un valore. Le nuove tabelle dei dati saranno le seguenti:

Tabella Artista:

Tabella Album:

Tabella Canzone:

2nd NF:

Nel caso sopra, per Song_Name la chiave primaria è Song_ID, Album_Name dipende da Album_ID, e Artist_Name e Artist_ID. Poiché ogni punto dati ha un identificatore univoco, non sono necessarie modifiche.

3rd NF:

Qui, guardiamo alla dipendenza transitiva. La dipendenza transitiva indica che cambiando un attributo si cambia indirettamente il valore di un altro attributo. Pertanto, nell'esempio sopra, la dipendenza transitiva è Album->Artista->Nome Canzone:

• L'album dipende dall'artista
• L'artista dipende dal nome della canzone

Questo creerebbe la nuova tabella album come segue:

Songs_ID:

Vantaggi dell'uso della normalizzazione dei dati

I vantaggi dell'uso della normalizzazione dei dati sono i seguenti:

• Database organizzato: Pulendo i dati e rimuovendo o eliminando eventuali ridondanze, le aziende possono liberare una grande quantità di spazio di archiviazione dei dati, aiutando i sistemi a funzionare più velocemente.
• Riduzione della ridondanza dei dati: La normalizzazione dei dati aiuta a pulire le anomalie all'interno di diversi set di dati. Avere regole e standard per i dati da seguire in tutta l'organizzazione garantirà che tutti i nuovi dati siano inseriti correttamente.
• Creazione di dati puliti: I dati puliti aiuteranno a risparmiare ore e aiuteranno le aziende a prendere decisioni migliori basate sui dati. Aiuta diversi dipartimenti, come vendite e marketing, ad accedere a dati puliti come nomi corretti dei clienti, indirizzi email e titoli di lavoro, aiutando la crescita aziendale.
• Query semplificate: Poiché la relazione tra le tabelle dei dati è chiaramente definita sotto la normalizzazione dei dati, aiuta con query semplificate.
• Comprensibilità: La normalizzazione dei dati rende i modelli creati molto più facili da comprendere. Le relazioni tra di essi sono chiaramente definite, il che aiuta a rendere facile comprendere quei dati per ingegneri di database, data scientist, ecc.

Migliori pratiche per la normalizzazione dei dati

Per far funzionare la normalizzazione dei dati, segui queste migliori pratiche:

• Comprendere i dati: Comprendere chiaramente la natura dei dati da normalizzare e i requisiti da raggiungere è una pratica chiave da implementare. Questo aiuta a impostare tabelle, colonne, ecc., e aiuta a identificare la relazione tra ciascuno, riducendo così il potenziale di dati duplicati.
• Inizia con la 1NF: I dati devono essere impostati e puliti a livello atomico. Creare una 1NF all'inizio della creazione del database aiuterà a prevenire dati ripetitivi.
• Scegli la giusta chiave primaria: La chiave primaria deve essere stabile e unica nel tempo.
• Processo sistematico: Segui ogni NF in modo sistematico per creare relazioni chiare e pulite tra i punti dati.
• Documentazione: Come migliore pratica, documenta le varie relazioni tra i punti dati. Questo può sempre essere utilizzato come riferimento dagli ingegneri dei dati quando necessario.
• Backup: Crea e mantieni backup dei dati coerenti per prevenire la perdita di dati.

Scopri di più sulle differenze uniche tra dati strutturati e non strutturati.