Hoy en día habrás escuchado innumerables veces que tener datos es tener el poder. Pero, ¿para qué sirven los datos si no se almacenan y no se gestionan de manera adecuada?
Los datos son información, y para trabajar con ella de la mejor manera hay que comenzar por normalizar los datos.
¿Qué es normalizar datos?
El proceso de normalizar datos debería ser la base sobre la que trabajar antes de almacenar los datos y poder utilizarlos para la toma de decisiones.
Normalizar datos es una técnica que se aplica para reducir redundancias y errores. Su objetivo es unificar criterios para trabajar siempre con las mismas referencias. Por ejemplo, si tenemos un dato que es dirección, no será lo mismo almacenarlo con “calle”, “Calle”, “cl” o “C/”. Mediante el proceso de normalización haremos que todos ellos tengan una misma forma como podría ser, en este caso, “calle”.
¿Cómo es el proceso de normalizar datos?
Existen dos técnicas posibles:
La primera, como ya vimos en nuestro post sobre normalización de base de datos, toma datos similares y estos se clasifican en su primera, segunda y tercera forma normal. De esta manera, aunque existen varios niveles de normalización, hay tres que son los más habituales en las empresas. A mayor nivel de forma, mayor normalización. La primera forma normal tiene una asociación más estrecha en la forma de los datos, la segunda está menos estrechamente asociada, y la tercera menos aún que la segunda.
La segunda técnica a la hora de normalizar datos es aquella que toma un atributo de un conjunto de datos y lo reduce a un pequeño rango específico. Esto se puede lograr de varias maneras, pero las tres principales son:
- Normalización Min Max
- Normalización Z-score
- Normalización por escala decimal
Las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) poseen la mayoría de técnicas de procesamiento de datos que hace que el seguimiento de la práctica de limpieza de datos resulte mucho más eficiente. Además, estas herramientas de extracción, transformación y carga de datos permiten también a los usuarios especificar el tipo de transformación que desean realizar con sus datos. Así, a través de la técnica de normalización de datos junto a las herramientas ETL podemos conseguir la forma más precisa de obtener datos limpios de manera eficiente y que tengan valor para la analítica.
Normalizar datos puede ayudarte a impulsar tu negocio gracias a herramientas como Geocode.
Después de normalizar datos, ¿por qué desnormalizarlos?
La desnormalización es una estrategia que se utiliza en una base de datos que ha sido previamente normalizada para aumentar su rendimiento. Así, se agregan datos redundantes donde se cree que pueden ayudar más.
Se pueden emplear atributos adicionales en una tabla que ya exista, o agregar nuevas tablas. La finalidad es conseguir disminuir el tiempo que llevan las consultas y que los datos sean más accesibles.
A la hora de desnormalizar datos es importante estar seguro de que se desea aplicar este proceso. Así como también es importante conocer el beneficio por encima del daño que pueda sufrir la información. Algunas de las ventajas pueden ser mejorar el rendimiento de las consultas, la aceleración de presentación de informes o tener precalculados los valores que se utilicen con más frecuencia.
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