¿Por qué es importante la normalización de datos?

Los datos son el alma de una buena toma de decisiones. Sin embargo, cuando gestiona grandes cantidades de datos, es fácil almacenar información que es irrelevante para lo que necesita, llena de duplicados o completamente desestructurada. Esto hace que sea más difícil de usar y consume muchos recursos. Una forma de reducir estos problemas es mediante la normalización de datos.

¿Qué es la normalización de datos?

Al aplicar la normalización de datos, lo que busca es ponerlos en un orden utilizable y, al mismo tiempo, hacerlos consistentes y libres de errores. El nombre "normalización" proviene de las reglas que sigue el proceso: "formas normales". Estas reglas guían la creación de tablas múltiples e independientes y las relaciones entre ellas, y hay seis niveles posibles, comenzando con 1NF hasta 6NF. Sin embargo, la mayor parte de la normalización sólo llega hasta 3NF.

¿Como funciona?

Nos hemos referido a la normalización de datos como un proceso y esto se debe a que hay varios niveles que deben seguirse en un orden establecido. Como se mencionó anteriormente, la mayor parte de la normalización llega hasta 3NF, así que echemos un vistazo a los primeros tres niveles.

Primera forma normal (1NF)

Esta es la forma más básica. Se centra en eliminar datos duplicados y separarlos en tablas, cada una con una clave específica. Cada llamada debe contener valores únicos y únicos (también conocidos como valores atómicos).

Imagine que tiene un conjunto de datos con un número de producto y una columna para proveedores potenciales. En 1NF, separaría los proveedores en su propia tabla y luego vincularía los números de producto mediante una clave.

Segunda forma normal (2NF)

Con la primera forma normal implementada, puedes pasar a la segunda. Aquí, cualquier dato que pueda ser utilizado por varias tablas debe colocarse en una única tabla única.

Digamos que su tabla de proveedores incluye su dirección. Esta dirección también es necesaria en otras áreas de su base de datos, incluidas "facturas" y "pedidos entrantes". En lugar de repetir los mismos datos tres veces, 2NF extrae las direcciones en su propia tabla y las vincula con una clave externa.

Tercera forma normal (3NF)

En esta etapa, cualquier campo que no esté directamente relacionado con la clave principal no debería estar en esa tabla. No deberían tener dependencias indirectas y no deberían ser algo que pueda relacionarse con múltiples entradas.

Entonces, para nuestra tabla de proveedores, es posible que tenga una columna para su país y una columna para su moneda preferida. Su moneda depende de su país, lo que crea una dependencia. Para lograr 3NF, debemos separar esto en su propia tabla.

Y más allá…

Para conjuntos de datos complejos, es posible separar cada centímetro de información en su propia tabla, pero esto no es necesariamente práctico. A menos que tenga muchas dependencias específicas y necesite un nivel particular de detalle granular, es probable que 4NF, 5NF y 6NF sean un inconveniente en lugar de una ayuda. La normalización de datos en estos niveles consume recursos y ralentiza las consultas, a menudo con pocos beneficios.

¿Cuáles son las ventajas de la normalización de datos?

La normalización de datos tiene varias ventajas. Veámoslos uno por uno.

1. Mejor organización de la base de datos

Hay muchas formas de organizar sus datos, desde la arquitectura Medallion hasta Zachman Framework. Cualquiera que sea el método que elija, afectará a su organización, por lo que es importante asegurarse de que sea fácil de seguir. La normalización de datos ayuda a garantizar que las cosas no se complican: no hay registros duplicados ni tablas que no lleven a ninguna parte.

2. Reduce la redundancia

Como mencionamos, la normalización ayuda a reducir los duplicados. Esto es enormemente importante, porque la redundancia de datos obstruye las cosas. Si tiene más de una instancia de los mismos datos almacenados en dos lugares diferentes, está utilizando más espacio de almacenamiento del necesario. Multiplique esto innumerables veces y puede tener un problema importante de almacenamiento en términos de espacio en la nube o en disco.

El resultado puede ser costos más altos, procesamiento más lento y decisiones menos informadas , ya que el sistema tiene que analizar muchos más datos de los que necesita. Además, reducir las redundancias significa que tendrá menos anomalías de actualización, donde las actualizaciones solo se aplican a una instancia de un elemento de datos repetido en lugar de a todos ellos.

3. Datos más consistentes

Un problema importante para las empresas es tener equipos que trabajan con información ligeramente diferente. Esto se puede evitar mediante la implementación de datos normalizados, garantizando que sean los mismos sin importar quién los esté buscando. Ya no tendrá cuentas que utilicen tablas diferentes para Recursos Humanos; en cambio, todas estarán en la misma página.

4. Mejora la seguridad

La seguridad es una preocupación siempre presente para la mayoría de las empresas y la normalización de los datos puede desempeñar un papel muy importante. Cuando los datos se pueden localizar con mayor precisión, resulta más claro de dónde provienen, dónde se encuentran actualmente y quién tiene acceso a ellos.

Esto permite realizar pruebas de seguridad mejor informadas, así como la creación de políticas de acceso claras. Para tipos específicos de datos, también puede hacer que las violaciones sean más fáciles de detectar. Por ejemplo, imagine que realiza un seguimiento de cada intento fallido de inicio de sesión. En un conjunto de datos no estructurados, estos intentos estarán dispersos y serán difíciles de ver. En los datos normalizados, estarán muy claramente vinculados y serán mucho más fáciles de rastrear, por lo que si hay una dirección de correo electrónico interna que alguien está intentando forzar con fuerza bruta, lo notarás.

5. Reduce costos

Cuantos más datos almacene, mayores serán sus costos. Reduzca la necesidad de espacio en el servidor optimizando sus datos y podrá ahorrar dinero. También puede reducir el tiempo dedicado a buscar la información correcta, lo que libera a sus empleados para que puedan concentrarse en tareas más importantes y rentables.

Además, puede optimizar sus requisitos de capacitación. Dado que todos utilizan los mismos procesos y los mismos datos, puede realizar sesiones para grupos más grandes en lugar de tener que proporcionar sesiones de capacitación especializadas dirigidas a formas específicas de tratar con ciertos grupos de datos.

6. Es más fácil trabajar con los datos

Cuando hay menos errores y duplicaciones, tiene una recopilación de datos más manejable. Esto puede ser una gran ventaja cuando se trata de grandes conjuntos de datos. También garantiza que sus herramientas de análisis de datos y visualización de big data produzcan resultados más claros y pueda encontrar información más significativa.

Cuando es más fácil trabajar con los datos, se cometen menos errores. Esto significa que estará en una mejor posición para evitar anomalías de inserción (donde no puede agregar más datos porque faltan otros elementos de datos) y anomalías de eliminación (donde inadvertidamente pierde datos que necesita para una rutina debido a una eliminación en otro lugar). en la base de datos). En general, esto hace que sea más fácil (y más confiable) trabajar con sus datos.

¿Quién debería normalizar sus bases de datos?

Cualquiera que utilice grandes cantidades de datos para tomar decisiones basadas en datos.

Como puede ver por sus numerosos beneficios, la normalización de datos permite una mayor facilidad de uso y precisión. También reduce la probabilidad de que datos anómalos tengan un efecto no representativo.

Ejemplos particulares de industrias que deberían implementar la normalización de datos incluyen las finanzas y el comercio minorista. En estas áreas, el volumen de datos es enorme, por lo que requiere una estructuración que facilite un procesamiento significativo y coherente.

Todas las empresas son diferentes, por supuesto, pero, en general, los minoristas definitivamente deberían considerar normalizar sus datos, ya sea en una tabla de productos, en una tabla de clientes o en toda su base de datos. Los procesos con gran cantidad de datos, como la generación de leads y el análisis de centros de llamadas, pueden beneficiarse enormemente de cierto grado de normalización, especialmente en términos de eliminación de datos irrelevantes.

Tanto en las finanzas como en el comercio minorista, las consecuencias de los errores son enormes y normalmente muy costosas, por lo que se debe considerar cualquier enfoque que pueda ayudar a minimizar los errores.

¿Existe algún inconveniente en la normalización de datos?

Hay tres desventajas principales de la normalización de datos.

1. No se permiten duplicaciones de datos, por lo que debe unir tablas entre tablas donde se necesitan los mismos datos en más de una ubicación. Estas uniones pueden reducir la velocidad de consulta.
2. La indexación no es tan eficiente con las uniones de tablas. Esto reduce aún más la eficiencia de las consultas.
3. El proceso de normalización lleva tiempo, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos enormes. Agregue pasos adicionales, como utilizar herramientas de enriquecimiento de datos antes de comenzar, y estará ante una enorme inversión de tiempo.

Sin embargo, en la aplicación correcta, vale la pena realizar la normalización. Estas son algunas de las formas en que puede ayudarlo a tener éxito.

Mejores prácticas en normalización de datos

1. Dedique suficiente tiempo a analizar los datos para saber con qué está tratando, incluso para asegurarse de dónde deben permanecer intactos los datos de minorías y de que solo está tratando con datos de alta calidad.
2. Utilice niveles de normalización de forma incremental: comience gradualmente y vaya aumentando. En cualquier caso, debe utilizar los diferentes niveles de normalización de forma secuencial, pero vale la pena hacer una pausa entre cada uno para evaluar cómo funciona para usted.
3. Defina las relaciones entre bases de datos con precisión, con nombres claros de claves y columnas.
4. Documente el proceso de normalización para que quede claro para los demás qué sucedió con los datos y el propósito detrás de ellos.
5. Validar y verificar los datos normalizados para garantizar su exactitud y confiabilidad.
6. Seguir buenas prácticas de gestión de bases de datos y revisarlas y actualizarlas periódicamente según sea necesario.
7. Utilice herramientas y técnicas adecuadas para que procesos como la transmisión de datos garanticen que fluyan correctamente a través de estructuras de bases de datos normalizadas en toda la empresa.

Ser claro con tus datos

Cuando hay muchas colecciones de datos en diferentes formas en una empresa, puede resultar muy difícil obtener información valiosa y discernir patrones clave. La normalización de datos puede ayudar en este sentido al hacer que las tablas sean consistentes, haciendo que todo sea fácil de acceder y comprender. Por lo tanto, el valor se puede determinar más fácilmente y, por lo tanto, se pueden tomar decisiones.
La normalización puede traer enormes beneficios en términos de precisión de los datos y ahorro de costos, por lo que ciertamente vale la pena investigarla. Siempre que sea consciente de los inconvenientes, como tiempos de consulta más prolongados.

Entonces, volvamos a nuestra pregunta original: ¿por qué es importante la normalización de datos? Porque, si se hace correctamente, puede transformar la suerte de una organización rica en datos.

Fuente: Roller, J. (2024, marzo 20). Why is Data Normalization Important? IEEE Computer Society. https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/importance-of-data-normalization/