Qué es la normalización de datos: Cómo funciona

Constituye la práctica de organizar de una manera sistemática que reduce la redundancia, la duplicación y mejora la integridad. Es habitual en bases de datos relacionales, análisis, sistemas de inteligencia empresarial (BI) y desarrollo de software. En lo que respecta a las empresas, la normalización de datos promueve la exactitud y uniformidad de la información, lo que es fundamental durante la planificación estratégica y la toma de decisiones. Para los desarrolladores, es un medio de optimizar la estructura de almacenamiento, mejorar el rendimiento del sistema y facilitar la programación del mantenimiento.

El objetivo de este artículo es ofrecer una descripción sencilla de lo que es la normalización de datos, discutir sus principales tipos y describir los principios junto con ejemplos de aplicación.

¿Por qué es importante la normalización de datos?

Influye significativamente en la calidad de la información recibida y en la eficacia de su tratamiento. Facilita el proceso analítico, ya que tenerla estructurada ayuda a la agregación, comparación y visualización. Esto es especialmente importante en los sistemas de BI, donde la información depende en gran medida de la fuente subyacente. Además, mejora su calidad al eliminar los registros duplicados e incoherentes, minimizando así el riesgo de cálculos, informes y previsiones inexactos. Otra ventaja es que, cuando se mantiene de forma unificada, mejora la supervisión y las comprobaciones de relevancia.

Además, mejora el rendimiento del sistema:

• minimizando la cantidad de datos necesarios;
• mejorar la velocidad de recuperación de las consultas;
• reducir la carga que soporta el servidor durante las operaciones con grandes conjuntos de datos.

En general, como ya se ha comentado, la definición de normalización de datos contiene su respuesta en la pregunta, ayuda a mantener la integridad, la fiabilidad, la eficiencia y la facilidad de gestión a través del procesamiento multinivel.

Tipos de normalización de datos

Por regla general, cada nivel de un proceso de este tipo es un hito en el camino hacia una estructura y coherencia más rigurosamente definidas dentro de los conjuntos de información. Entre los más notables figuran:

1. Primera forma normal (1NF):

Exige que todos los valores de una tabla sean atómicos (indivisibles), lo que significa que no pueden dividirse más. Por ejemplo, un campo de números de teléfono no debe almacenar los números de teléfono como una lista separada por comas, sino que cada número de teléfono debe ocupar su propia fila. Este nivel establece una norma básica que cumplen todas las bases de datos actuales.

2. Segunda forma normal (2NF):

Rompe la dependencia parcial, lo que significa que un atributo no debe depender sólo de un subconjunto de una clave compuesta. Esto se aplica en casos en los que debe evitarse la repetición de información, como los sistemas de contabilidad o los programas de inventario.

3. Tercera forma normal (3NF):

Elimina las dependencias de columnas no clave (dependencias transitivas). En este caso, existe una dependencia cuando una de las columnas no clave depende de otra columna no clave. Este conjunto de reglas es fundamental para los sistemas financieros, médicos y jurídicos, ya que las dependencias indirectas pueden dar lugar a errores.

4. Forma normal de Boyce-Codd (BCNF):

Es una versión más estricta de 3NF, ya que resuelve anomalías aún más avanzadas utilizando la redistribución de dependencias. Es aplicable a sistemas que son cruciales y requieren un nivel extremadamente alto de precisión de la información.

5. Cuarta y quinta formas normales (4NF, 5NF):

No es frecuente encontrarlas en proyectos aplicados, ya que tratan con dependencias multivaluadas y más intrincadas. Suelen encontrarse más bien en bases de datos científicas o de investigación, donde el rigor formal y la exactitud son importantes.

La selección de una forma específica de normalizar el significado de los datos que debe tener en cuenta depende de los objetivos del proyecto:

• 2NF - 3NF puede ser suficiente para aplicaciones de pequeñas empresas.
• BCNF o superior es comúnmente adoptado por sistemas lógicos complicados o de alta carga para mitigar los riesgos al escalar.

Técnicas de normalización de datos

Entonces, ¿qué hace la normalización de datos en términos de diferentes técnicas destinadas a organizar la información y la eliminación de la redundancia.

Una de las técnicas esenciales es la estructuración de tablas, que consiste en dividir la información en entidades lógicamente bien definidas. En lugar de colocarlo todo en una única tabla, se segrega en tablas individuales que contienen atributos bien definidos. Establecer relaciones entre tablas es de suma importancia. Esto puede hacerse mediante claves externas, que relacionan la información de distintos objetos sin crear copias adicionales. Las claves primarias son identificadores únicos para la correcta identificación de los registros, entre los que se incluyen números o UUID. Garantizan que cada registro sea único para simplificar las consultas.

Otro procedimiento primordial es la normalización de los valores, que consiste en establecer una estructura uniforme que incluya "Sí/No" en lugar de sí, verdadero o 1. Esto resulta muy útil cuando se introducen datos procedentes de diversos lugares. La normalización y la estandarización tienen una relación simbiótica: la eficacia de tener un estilo uniforme mejora todos los aspectos del tratamiento, el análisis y la garantía de calidad.

A la hora de determinar los métodos adecuados, piense en:

• equilibrio entre precisión y franqueza a la hora de informar;
• productividad a la hora de gestionar las aplicaciones;
• uniformidad a la hora de abordar la integración.

Se dice que un enfoque adecuado de normalización, de modo que cumpla tanto las condiciones técnicas como el contexto del entorno en el que se aplicará la información, es preciso.

Normalización de datos en software y herramientas

Ahora es posible llevarla a cabo utilizando los programas de normalización de datos que se ocupan de las bases de datos y los informes, así como los que admiten la integración. Puede hacerse manualmente o mediante las funciones y bibliotecas disponibles en la herramienta.

En bases de datos SQL como MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server, la normalización puede realizarse mediante la creación de tablas y sus relaciones, claves primarias y foráneas. Existe un soporte directo para las estructuras que se han normalizado, lo que posibilita esquemas escalables flexibles y potentes.

Los usuarios básicos de Excel pueden realizarlo utilizando diferentes hojas junto con fórmulas VLOOKUP o XLOOKUP. Este método de uso de la normalización mediante referencias y documentos es adecuado para pequeñas empresas y análisis básicos.

Los sistemas de BI (Power BI, Tableau, Qlik) no realizan procesos automáticos, sino que ofrecen gestión de modelos mediante relaciones visuales con dimensiones y hechos. Para garantizar que los informes no se distorsionan, todas las fuentes deben normalizarse antes de ser ingestadas.

En las herramientas ETL (Talend, Apache NiFi, Informatica), se establece explícitamente dentro de los pipelines de procesamiento. Pueden aplicarse reglas de transformación o normalización antes de conservar los datos.

Las bibliotecas, más cerca

En Python, los desarrolladores tienen acceso a varias bibliotecas que facilitan la automatización de los procesos. Algunos ejemplos son:

• "pandas" - simplifica la construcción de tablas eliminando entradas duplicadas y estandarizando formatos;
• "sqlalchemy" - se especializa en la creación de modelos normalizados de bases de datos y ofrece capacidades de interacción;
• "datacleaner", "pyjanitor" - especializados en la preparación y limpieza exhaustiva de información, respectivamente.

La tabla siguiente ilustra las diferencias entre las distintas herramientas en lo que respecta al procedimiento de normalización de datos.

Estas herramientas pueden seleccionarse en función de la cantidad de información disponible, el nivel de automatización deseado y los objetivos fijados para el proyecto.

Ejemplos prácticos

Para mostrar la diversidad de sectores que utilizan estas técnicas, he reunido ejemplos que demuestran cómo se estructuraron minuciosamente detalles sin refinar y qué resultados se obtuvieron en diversos campos.

Finanzas: Informes en un sistema contable

Problema: Toda la información relativa a transacciones, clientes y proveedores se almacenaba en una única tabla. Una actualización en un lugar provocaba discrepancias en otro.

Normalización: Se dividió en tres tablas: "Transacciones", "Clientes", "Proveedores". Utilizaba identificadores únicos y claves externas para definir las relaciones.

Resultado: Menos discrepancias en los informes, preparación acelerada de los balances y agilización de la verificación de auditoría.

Comercio electrónico: Gestión de productos y pedidos

Problema: Cada pedido contiene detalles sobre el producto, lo que convierte la actualización de las descripciones o los precios de los productos en una pesadilla de incoherencias.

Normalización: Introducidas las tablas "Productos", "Pedidos" y "Clientes" con relaciones de clave foránea.

Resultado: Actualizaciones más rápidas de las descripciones de los productos, mejora de los tiempos de respuesta de la cesta de la compra y mejora de los informes de ventas.

Marketing: Segmentación de clientes

Problema: las entradas duplicadas de clientes con nombres, direcciones y preferencias diferentes provocaban resultados distorsionados.

Normalización: Se han normalizado los valores de los campos de correo electrónico, dirección y sexo; se han clasificado los conjuntos de información por categorías y se han deduplicado.

Resultado: Mayor precisión en la segmentación, mejora de las tasas de apertura de los correos electrónicos y reducción de los costes de las campañas.

Cada ejemplo sirve para demostrar la importancia de la normalización como medio para elevar el nivel de los datos y lograr beneficios empresariales de gran alcance.

Además, un proceso de este tipo puede estar implicado en el procedimiento de web scraping. La mayoría de las veces se lleva a cabo después de recopilar datos de páginas web o pantallas de aplicaciones, ya que la información suele estar desorganizada. Para una mejor comprensión, la investigación qué es el raspado de pantalla y la forma en que transforma la información bruta externa en detalles ordenados que pueden analizarse.

Conclusión

Ahora sabemos cómo normalizar los datos para controlar o gestionar cualquier conjunto de información mediante el cual se optimiza la redundancia, la precisión y la estructura. Es más pronunciado con sistemas que dependen en gran medida de los datos, por ejemplo, bases de datos y sistemas de inteligencia empresarial, así como análisis avanzados y canalizaciones de automatización.

Algunas de las prácticas clave enumeradas son:

• estructuración de la mesa;
• crear relaciones entre objetos;
• normalización de valores;
• uso de identificadores únicos.

Estos métodos mejoran la integridad al tiempo que facilitan la ampliación, el mantenimiento y la gestión del sistema. La necesidad de adoptar una técnica de este tipo es evidente cuando el volumen de datos crece a la par que la complejidad, la volatilidad y la evolución de los procesos empresariales.

En caso de que no se haya puesto en práctica, iniciar una auditoría es un primer paso lógico: buscar duplicados con formatos mixtos y campos repetidos en grupos. A continuación, separar las entidades examinadas y construir distintas interrelaciones. Incluso este nivel es suficiente para reforzar la calidad de la información, así como la fiabilidad del sistema.