Normalização de Dados

O que é normalização de dados?

A normalização de dados é o processo de limpar dados para seguir um formato de dados padronizado em uma empresa. Isso garante que dados de diferentes fontes sejam semelhantes em relação a campos, seções, registros, etc., facilitando a agrupação de dados.

Dados não estruturados podem ser analisados de forma mais eficiente após passarem pela normalização de dados. Isso é, portanto, a produção de dados limpos.

O gerenciamento de dados tornou-se uma parte crucial das estratégias de negócios, e para alcançar isso, as empresas estão focando na normalização de dados. Muitas organizações começam o processo de normalização primeiro extraindo dados de diferentes sistemas usando ferramentas de extração de dados, que ajudam a consolidar e preparar informações brutas antes de padronizá-las em formatos consistentes.

Tipos de normalização de dados

Dependendo do uso da normalização de dados ou da indústria em que uma empresa está inserida, existem diferentes diretrizes chamadas "formas normais" para ajudá-las a realizar a normalização de dados.

As formas normais ajudam a projetar um banco de dados com um esquema estruturado para auxiliar na organização dos dados. Isso ajuda a garantir que os pontos de dados sejam categorizados em diferentes grupos com base em sua complexidade.

• Primeira forma normal (1NF): Dois pontos de dados não são idênticos, garantindo que não haja dois pontos de dados repetidos em um grupo. Cada coluna precisa ter um nome único para que cada célula da tabela tenha um único valor.
• Segunda forma normal (2NF): Segue as regras da 1NF e também tem uma chave primária aplicada. Uma chave primária é um identificador único para cada registro em uma tabela e ajuda a criar relações entre diferentes pontos de dados em tabelas.
• Terceira forma normal (3NF): Segue as regras da 2NF e também só precisa ser dependente da chave primária.
• Boyce e Codd NF (3.5NF ou BCNF): Segue a regra da 1NF, 2NF e 3NF, e também para cada dependência funcional não trivial. O lado esquerdo é a super chave (ou seja, X deve ser uma super chave para X → Y).

Vamos tomar um exemplo de criação de um banco de dados para armazenar informações sobre música e artistas para entender melhor as formas normais:

1NF:

1NF inclui a eliminação de grupos repetidos para garantir que cada célula tenha apenas um valor. As novas tabelas de dados serão as seguintes:

Tabela de Artistas:

Tabela de Álbuns:

Tabela de Músicas:

2ª NF:

No caso acima, para o Nome da Música, a chave primária é Song_ID, o Nome do Álbum depende de Album_ID, e Nome do Artista e Artist_ID. Como cada ponto de dados tem um identificador único, não são necessárias alterações.

3ª NF:

Aqui, olhamos para a dependência transitiva. A dependência transitiva indica que alterar um atributo indiretamente altera o valor de outro atributo. Portanto, no exemplo acima, a dependência transitiva é Álbum->Artista->Nome da Música:

• Álbum depende do Artista
• Artista depende do nome da música

Isso criaria a nova tabela de álbuns da seguinte forma:

Songs_ID:

Benefícios do uso da normalização de dados

Os benefícios do uso da normalização de dados são os seguintes:

• Banco de dados organizado: Ao limpar os dados e remover ou eliminar quaisquer redundâncias, as empresas podem liberar uma grande quantidade de armazenamento de dados, ajudando os sistemas a funcionarem mais rapidamente.
• Redução da redundância de dados: A normalização de dados ajuda a limpar anomalias dentro de vários conjuntos de dados. Ter regras e padrões de dados a serem seguidos em toda a organização garantirá que todos os novos dados sejam inseridos corretamente.
• Criação de dados limpos: Dados limpos ajudarão a economizar horas e ajudarão as empresas a tomarem decisões melhores e baseadas em dados. Isso ajuda vários departamentos, como vendas e marketing, a acessarem dados limpos, como nomes corretos de clientes, endereços de e-mail e cargos, ajudando no crescimento dos negócios.
• Consulta mais simples: Como o relacionamento entre as tabelas de dados é claramente definido sob a normalização de dados, isso ajuda em consultas mais simples.
• Compreensibilidade: A normalização de dados torna os modelos criados muito mais fáceis de entender. Os relacionamentos entre eles são claramente definidos, o que ajuda a tornar fácil entender esses dados para engenheiros de banco de dados, cientistas de dados, etc.

Melhores práticas de normalização de dados

Para fazer a normalização de dados funcionar, siga estas melhores práticas:

• Entenda os dados: Compreender claramente a natureza dos dados que estão sendo normalizados e os requisitos a serem alcançados é uma prática fundamental a ser implementada. Isso ajuda a configurar tabelas, colunas, etc., e ajuda a identificar o relacionamento entre cada um, reduzindo assim o potencial de dados duplicados.
• Comece com 1NF: Os dados devem ser configurados e limpos no nível atômico. Criar uma 1NF no início da criação do banco de dados ajudará a prevenir dados repetitivos.
• Escolha a chave primária certa: A chave primária deve ser estável e única ao longo do tempo.
• Processo sistemático: Siga cada NF sistematicamente para criar relacionamentos limpos e claros entre os pontos de dados.
• Documentação: Como uma prática recomendada, documente os vários relacionamentos entre os pontos de dados. Isso sempre pode ser usado como referência por engenheiros de dados quando necessário.
• Backup: Crie e mantenha backups de dados consistentes para evitar perda de dados.

Saiba mais sobre as diferenças únicas entre dados estruturados e não estruturados.