Su guía para la normalización de datos (con tipos y preguntas frecuentes)

La normalización de datos es una técnica que utilizan los profesionales de los datos para crear un sistema unificado de la información almacenada y ordenada en campos y tablas digitales. Este proceso sigue ciertas reglas que afectan a la forma de introducir, manipular, almacenar y analizar los datos. Entender cómo funciona esta técnica puede ayudarle a mantener un sistema de datos más organizado dentro de su organización.

En este artículo, explicamos qué significa la normalización de datos, compartimos por qué este proceso es importante y damos detalles sobre cada tipo de normalización de datos utilizado para categorizar conjuntos de datos.

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¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos es el proceso de organizar los datos en entradas similares para que los analistas puedan interpretar y categorizar la información más fácilmente. Este proceso cambia la forma de observar los datos y ver una distribución normal. Crea una norma sobre cómo se formatean los datos cuando se introducen en los bancos de datos de una organización. La normalización utiliza una curva de campana con una distribución estadística de elementos por debajo y por encima de la media. Los analistas suelen utilizarla para el aprendizaje automático.

Algunos ejemplos de distribuciones normales son:

  • Análisis lineal discriminante
  • Análisis de la varianza (ANOVA)
  • Bayas ingenuas gaussianas
  • Pruebas T
  • Transformación Box-Cox
  • Regresión lineal

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¿Por qué es importante la normalización de los datos?

La normalización de datos es importante porque ayuda a crear lo que se denomina en la industria como «datos limpios», que están libres de errores. La normalización de los datos puede reducir la redundancia en las colecciones de datos y hacer que la información sea más coherente. Añade cohesión a los conjuntos de datos y también puede dar lugar a datos de mayor calidad. La normalización de datos también puede ayudar a entender los diseños de las bases de datos relacionales.

La normalización de los datos crea más espacio en el disco y ayuda a minimizar los problemas de mantenimiento. Elimina la probabilidad de que los datos existan en más de un lugar. Esto se debe al hecho de que si los datos cambian en un lugar, tienen que cambiarse en todos los lugares.

Aquí hay algunas formas más de que la normalización de datos ayude a beneficiar a los datos de la empresa:

  • Garantiza que se puedan utilizar los datos de la misma manera en todas las bases de datos
  • Permite una automatización más fácil de los datos
  • Beneficios del análisis de marketing para clientes potenciales y campañas
  • Ayuda a que las aplicaciones integradas funcionen de forma más eficiente.

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Tipos de normalización de datos

La normalización de los datos sigue ciertas reglas. Estas reglas se clasifican como «formas normales» Los profesionales de los datos aplican cada forma para organizar la información de una manera específica. Los conjuntos de datos son entonces referidos en base a la más reciente normalización aplicada.

La normalización sugiere que cualquier información que pueda aplicarse a más de un registro debe trasladarse a su propia tabla. Cada forma normal sucesiva que se aplique debe cumplir las reglas de la forma anterior. Estos son los tipos de reglas de normalización que se utilizan para los datos:

Primera forma normal

El uso de la primera forma normal elimina las entradas de datos repetidas. Este proceso proporciona un único valor para cada celda. Crea registros únicos para cada conjunto de datos y utiliza una clave primaria para identificar los conjuntos de datos. Estas claves primarias ayudan a organizar los datos que, de otro modo, necesitarían múltiples campos.

Un ejemplo de este proceso podría utilizarse en una base de datos de clientes para anotar la dirección, la edad y el historial de compras de un cliente.

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Segunda forma normal

La segunda forma normal se utiliza para dividir los datos en varias filas y tablas separadas. Esta regla utiliza etiquetas de clave externa para crear nuevas relaciones. La segunda normal también utiliza valores que se aplican a múltiples registros. La normalización de los datos mediante la segunda regla añade una clave foránea distinta a un conjunto de datos que se corresponde con un valor de la primera normal de agrupación.

Por ejemplo, una empresa de plagas puede asignar un número a cada tipo de servicio que utiliza un cliente. Un número puede corresponder al servicio de termitas, mientras que otro indica la fumigación general de control de plagas en el perímetro de la casa. Al normalizar estos datos en la segunda forma, se utilizaría esta clave foránea y se aplicaría a la información sobre cada cliente.

Tercera forma normal

El uso de un tercer formulario normal se centra en eliminar cualquier campo que no dependa de la clave. Se utiliza con mayor eficacia para la información que cambia con frecuencia. Si se cambia la clave primaria mediante este paso, también hay que mover todos los datos relacionados a una tabla diferente.

Por ejemplo, un servicio de entrega de comida a domicilio puede querer organizar la información sobre las calles de los clientes identificando las partes de la ciudad donde viven la mayoría de ellos. Para hacerlo en la tercera forma normal, debe crear una tabla separada con información geográfica vinculada a la tabla primaria de direcciones de clientes.

Forma normal de Boyce-Codd

La forma normal Boyce-Codd se utiliza para eliminar las redundancias adicionales de una tercera forma normal. Los científicos de datos Raymond F. Boyce y Edgar F. Codd crearon esta forma en 1974 para abordar cualquier anomalía que se perdiera tras utilizar una tercera forma normal para normalizar los datos. Esta forma se considera una normalización más fuerte que la tercera.

Cuarta y quinta formas normales

Estas formas normales son las menos utilizadas para la normalización de datos. Sin embargo, en la cuarta forma normal, se elimina cualquier dependencia no trivial, excepto una clave candidata. Esto significa que, tras cumplir las reglas de las tres primeras formas normales, sólo puede incluirse una dependencia multivaluada.

La quinta forma normal no contiene ninguna dependencia de unión, que es una generalización para valores múltiples. La quinta normal desglosa la información en sub-relaciones. Debe cumplir todas las restricciones de las formas uno a cuatro.

Preguntas frecuentes sobre la normalización de datos

He aquí algunas respuestas a preguntas comunes sobre la normalización de datos:

¿Qué necesitan las empresas para normalizar los datos?

Cualquier empresa que utilice big data para hacer un seguimiento de la información de los clientes y analizar las tendencias necesita normalizar los datos para mantener las bases de datos limpias. La mayoría de las empresas recopilan conjuntos de datos específicos para ayudar a identificar diversos detalles sobre las compras de sus clientes, almacenar información relevante sobre ellos y organizar otras categorías de datos importantes. Las empresas que almacenan datos de los consumidores pueden utilizar la normalización para crear un proceso de análisis más sencillo. También ayuda a las empresas a eliminar errores en sus registros digitales.

1. ¿Con qué frecuencia se deben normalizar los datos?

Debe normalizar los datos siempre que sus características tengan un rango diferente y cuando necesite identificar y borrar los datos redundantes. Puede utilizar un software para establecer la normalización de los datos para correcciones diarias, semanales y mensuales, en función de las necesidades de datos de su empresa.

2. ¿Cómo afecta la normalización de los datos al marketing?

El marketing se basa en varios conjuntos de datos para establecer campañas e identificar los mercados objetivo. La normalización de datos puede utilizarse para generar datos para la segmentación del mercado, lo que permite a los profesionales del marketing analizar en profundidad los atributos de los clientes para determinar mejor cómo llegar a los clientes existentes y conseguir otros nuevos con sus esfuerzos. La normalización de datos también puede preparar los datos para insertarlos en las campañas de marketing por correo electrónico. Por ejemplo, si el nombre de un cliente no está en mayúsculas o está escrito en mayúsculas en un conjunto de datos, la normalización corrige estos errores y garantiza que se contacte con cada cliente utilizando la información correcta.