¿Por qué es importante normalizar los datos? 10 razones clave

La gestión de la base de datos es un componente esencial de las operaciones empresariales eficientes porque puede ayudar a certificar la exactitud de la información de la base de datos. Mantener una base de datos estructurada puede ayudar a los departamentos a utilizar y comprender la información de la base de datos y a tomar decisiones prácticas en el departamento. La implementación de métodos de normalización de datos puede ayudarle a mejorar la integridad de los datos de su empresa. En este artículo, definimos la normalización de datos, explicamos los diferentes tipos y fases, compartimos 10 razones y consejos para normalizar los datos y proporcionamos ejemplos.

¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos es el proceso de tomar una base de datos no estructurada y formatearla para estandarizar la información. Esto puede ayudar a reducir la redundancia de datos y mejorar la integridad general de los mismos. Las organizaciones pueden tener diferentes criterios para normalizar los datos y la información. Por ejemplo, una empresa puede normalizar los campos de datos para incluir los nombres de la empresa, los nombres de las cuentas, la información básica de la dirección o los números de teléfono. Esto puede facilitar a la empresa la lectura y el análisis de la información en la base de datos.

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Tipos de normalización de datos

Los analistas de datos pueden aplicar métodos de normalización establecidos a sus bases de datos para aumentar la precisión de los datos. Estos métodos de normalización se clasifican generalmente del nivel uno al nivel cuatro, pero pueden llegar hasta el nivel ocho si los analistas necesitan métodos más amplios. Cada nivel tiene sus propios pasos específicos para normalizar los datos, lo que reduce la probabilidad de pasar por alto datos inexactos.

Estos son los diferentes tipos de métodos de normalización de datos:

  • Primera forma normal (1NF): Este nivel de normalización elimina los datos duplicados y puede crear tablas separadas para grupos de datos relacionados. Esta es la forma más básica de normalizar los datos.

  • Segunda forma normal (2NF): Este nivel de normalización elimina los subgrupos de datos presentes en varias filas de una tabla y crea nuevas tablas con conexiones entre ellas.

  • Tercera forma normal (3NF): Este nivel elimina las columnas que no se relacionan con la clave principal, o primera columna, de datos. Todas las columnas deben proporcionar información que se relacione con la primera columna de información.

  • Cuarta forma normal (4NF): Este nivel elimina todas las dependencias entre varios valores, lo que significa que si un valor cambia, no cambiará otros datos. Esto puede evitar que se generen registros duplicados de múltiples valores de una cuenta.

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Fases de la normalización de datos

Conocer los diferentes tipos de normalización de datos puede ayudarle a decidir cuáles son las mejores técnicas para aplicar en su organización. Estas son las tres fases de normalización que pueden ayudarle a normalizar sus datos:

  • Primera fase: Cree tablas para cada valor o localice los campos duplicados en una tabla y colóquelos en una tabla diferente. Si decide trasladar los campos duplicados a otra tabla, considere la posibilidad de vincular una clave a la misma.
  • Segunda fase: Cree conexiones entre los valores de diferentes tablas. Por ejemplo, puede vincular los nombres de las cuentas con los números de teléfono para asegurarse de que vincula la información de contacto exacta con cada nombre de cuenta.
  • Tercera fase: Añada conexiones entre las principales columnas clave y las que no lo son. Esto puede ayudarle a conectar los datos para que la información siga siendo precisa y fácil de entender.

10 razones por las que es importante normalizar los datos

Aquí tienes 10 razones para normalizar tus datos:

1. Corrige los datos duplicados y las anomalías

Cuando aplica métodos de normalización a su base de datos, puede identificar y corregir rápidamente la información duplicada para que no afecte al resto de la base de datos. La normalización de datos agrupa los datos duplicados, lo que facilita su identificación. Los métodos de normalización también pueden ayudar a identificar las anomalías, ya que les permite permanecer en la parte superior o inferior de su base de datos.

2. Elimina las conexiones de datos no deseadas

Los métodos de normalización de datos ayudan a eliminar las conexiones de datos que no se relacionan con los datos principales que utiliza la organización. Estos métodos pueden separar los datos en diferentes tablas que ya no están conectadas entre sí. Por ejemplo, puede introducir los nombres de las cuentas de los clientes y la información de los ingresos juntos en una base de datos. La normalización de los datos puede separar los nombres de las cuentas de la información sobre los ingresos para poder analizar esta información por separado si los valores cambian.

3. Evita el borrado de datos

El uso de métodos de normalización de datos bien establecidos puede ayudar a evitar que se eliminen datos que se relacionan con los datos clave principales. La normalización de datos lo hace formando conexiones de datos entre los datos principales y los datos que afectan directamente a los datos principales. Estas conexiones pueden resaltar los datos innecesarios sin afectar a la información importante.

4. Optimiza el espacio de almacenamiento de datos

La normalización de los datos puede ayudar a eliminar los datos innecesarios de las bases de datos. Por ejemplo, los métodos de normalización pueden reducir los valores duplicados en una base de datos. La eliminación de grandes gigas de datos redundantes puede permitirle disponer de más espacio de almacenamiento para datos futuros.

5. Añade nuevos datos

Normalizar su base de datos antes de añadir nuevos datos puede ayudar a la base de datos a ordenar y reducir los nuevos datos. Esto puede ayudar a que la base de datos sólo conserve los datos relevantes, lo que puede reducir el tiempo que se tarda en añadir información a su base de datos. Esto también puede mejorar la capacidad de la empresa para analizar la información actualizada de la base de datos y tomar decisiones eficaces basadas en esos datos.

6. Mejora el acceso y la interpretación de los datos

La normalización de los conjuntos de datos puede ayudar a los usuarios a interpretar y utilizar su base de datos de forma sencilla y eficaz. Esto puede ser útil si muchos usuarios son ajenos a su departamento. La normalización de los datos puede facilitar la explicación del uso y el análisis de la base de datos a los nuevos usuarios, lo que puede darle más tiempo para revisar y añadir datos.

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7. Crea un mapa lógico de datos

Tomar una base de datos no estructurada y crear una hoja de cálculo más organizada e intuitiva puede ayudar a que una base de datos sea útil para los departamentos o personas que utilizan la información. También puede ayudar a organizar la información rápidamente y hacerla accesible. Además, la normalización de los datos puede ayudar a garantizar que no se dupliquen los datos o que la información no esté actualizada.

8. Aumenta la consistencia de los datos

La normalización de los datos puede ayudar a mejorar la fiabilidad de la información en una base de datos. Puede eliminar conjuntos de datos duplicados en diferentes departamentos y evitar que los conjuntos de datos obsoletos sobrescriban la información precisa. La normalización de datos también puede mejorar la jerarquía de datos de su base de datos, ya que puede eliminar los vínculos inexactos entre las tablas.

9. Crea conexiones de datos

Una de las ventajas de normalizar los datos es que puede ayudar a mostrar a los departamentos cómo se relacionan los datos de las diferentes tablas. También puede ayudar a facilitar el reconocimiento de las conexiones de los datos y a identificar las incoherencias de los datos o la inaccesibilidad de la información. Además, es un componente importante para implementar rápidamente sistemas de software de gestión de datos.

10. Ahorro de tiempo y dinero

Una vez que haya normalizado los datos, es posible que descubra que puede ahorrar tiempo y dinero a la empresa. Los departamentos pueden recuperar la información más rápidamente porque los datos son probablemente más accesibles de forma lógica. La normalización de los datos también puede reducir el tiempo necesario para añadir nueva información porque ya se ha garantizado la exactitud de los datos existentes.

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Consejos a tener en cuenta antes de normalizar los datos

Antes de implementar procesos de normalización de datos en sus bases de datos, hay algunas cosas que podría considerar, como por ejemplo:

  • Comprobar si utiliza bases de datos NoSQL, o no sólo Structured Query Language
  • Verificar que su organización dispone de los recursos adecuados
  • Teniendo en cuenta la complejidad de los diseños de sus conjuntos de datos
  • Crear una base de datos de prueba antes de la implementación completa

Ejemplos de normalización de datos

He aquí algunos ejemplos de cómo podría normalizar los datos de su base de datos:

Claridad de los datos

La base de datos de John&apos incluye números de teléfono en varios formatos, como "5553217894" y "(555) 3217894."Para que el formato sea coherente, John da formato a todos los números de teléfono utilizando guiones, como "555-321-7894."Enumerar los números de teléfono en este formato ayuda a los departamentos de la empresa a marcar correctamente los números de los clientes porque John separa el grupo de números en tres secciones distintas.

Prevención de la duplicación de información

La base de datos de María enumera los nombres de los clientes de las cuentas abiertas utilizando abreviaturas para los segundos nombres, como "John A. Wright"; María decide deletrear la totalidad de los nombres de los clientes en su base de datos para ayudar a clarificar esta información, como utilizar "John Andrew Wright" en su lugar. Formatear la información de los nombres de esta manera mejora la precisión de la recuperación de la información y evita que se añada información duplicada en la base de datos de María.

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