Il s'agit d'une pratique d'organisation systématique qui réduit la redondance et la duplication et améliore l'intégrité. Elle est couramment utilisée dans les bases de données relationnelles, l'analyse, les systèmes de veille stratégique (BI) et le développement de logiciels. En ce qui concerne les entreprises, la normalisation des données favorise l'exactitude et l'uniformité des informations, ce qui est essentiel lors de la planification stratégique et de la prise de décision. Pour les développeurs, c'est un moyen d'optimiser la structure de stockage, d'améliorer les performances du système et de faciliter la programmation de la maintenance.
L'objectif de cet article est de fournir une description simple de ce qu'est la normalisation des données, de discuter de ses principaux types et de décrire les principes ainsi que des exemples d'application. Dans une démarche data (BI, scraping, automatisation), Proxy Seller partage aussi des guides pratiques pour collecter des données plus proprement avant de les normaliser.
Elle a un impact significatif sur la qualité des informations reçues et sur l'efficacité de leur traitement. Elle facilite le processus d'analyse, car le fait de disposer d'informations structurées facilite l'agrégation, la comparaison et la visualisation. Cela est particulièrement important dans les systèmes de veille stratégique, où les informations dépendent fortement de la source sous-jacente. En outre, elle améliore la qualité en supprimant les enregistrements en double et incohérents, ce qui réduit le risque d'inexactitudes dans les calculs, les rapports et les prévisions. Un autre avantage est que lorsque les données sont conservées de manière unifiée, le suivi et les contrôles de pertinence s'en trouvent améliorés.
En outre, il améliore les performances du système:
En général, comme nous l'avons vu précédemment, la définition de la normalisation des données contient sa réponse dans la question suivante: elle aide à maintenir l'intégrité, la fiabilité, l'efficacité et la facilité de gestion par le biais d'un traitement à plusieurs niveaux.
En règle générale, chaque niveau d'un tel processus est un jalon sur la voie d'une structure et d'une cohérence plus rigoureusement définies au sein des ensembles d'informations. Les plus notables d'entre eux sont les suivants:
Exiger que toutes les valeurs d'un tableau soient atomiques (indivisibles), ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas être divisées davantage. Par exemple, un champ consacré aux numéros de téléphone ne doit pas stocker les numéros de téléphone sous la forme d'une liste séparée par des virgules; au lieu de cela, chaque numéro de téléphone doit occuper sa propre ligne. Ce niveau définit une norme de base que toutes les bases de données actuelles respectent.
rompt la dépendance partielle, ce qui signifie qu'un attribut ne doit pas dépendre uniquement d'un sous-ensemble d'une clé composite. Cela s'applique dans les cas où la répétition des informations doit être évitée, comme dans les systèmes de comptabilité ou les logiciels d'inventaire.
Supprime les dépendances des colonnes non clés (dépendances transitives). Il y a dépendance lorsque l'une des colonnes non clés dépend d'une autre colonne non clé. Cet ensemble de règles est essentiel pour les systèmes financiers, médicaux et juridiques, car les dépendances indirectes peuvent entraîner des erreurs.
Il s'agit d'une version plus stricte de la 3NF, car elle résout des anomalies encore plus avancées en utilisant la redistribution des dépendances. Elle s'applique aux systèmes cruciaux qui nécessitent un niveau extrêmement élevé de précision des informations.
On les trouve rarement dans les projets appliqués parce qu'ils traitent de dépendances multivaluées et plus complexes. On les trouve plutôt dans les bases de données scientifiques ou de recherche, où la rigueur formelle et l'exactitude sont importantes.
Le choix d'une méthode spécifique de normalisation des données dépend des objectifs du projet:
Qu'est-ce que la normalisation des données en termes de techniques visant à organiser l'information et à supprimer la redondance?
L'une des techniques essentielles est la structuration en tableaux, qui consiste à diviser les informations en entités logiquement bien définies. Plutôt que de tout placer dans un seul tableau, l'information est répartie dans des tableaux individuels qui contiennent des attributs bien définis. Il est extrêmement important d'établir des relations entre les tables. Cela peut se faire au moyen de clés étrangères, qui relient les informations contenues dans différents objets sans créer de copies supplémentaires. Les clés primaires sont des identifiants uniques permettant d'identifier correctement les enregistrements, notamment des numéros ou des UUID. Elles garantissent que chaque enregistrement est unique afin de simplifier les requêtes.
Une autre procédure primaire est la normalisation des valeurs, qui consiste à établir une structure uniforme comprenant "Oui/Non" au lieu de "oui", "vrai" ou "1". Cette procédure est très utile lorsqu'il s'agit d'introduire des données provenant de différents endroits. La normalisation et la standardisation ont une relation symbiotique: l'efficacité d'un style uniforme améliore tous les aspects du traitement, de l'analyse et de l'assurance qualité.
Lorsque vous déterminez les méthodes appropriées, pensez à
Une approche correcte de la normalisation, qui répond à la fois aux conditions techniques et au contexte de l'environnement dans lequel l'information sera appliquée, est considérée comme précise.
Il est désormais possible de l'effectuer à l'aide de logiciels de normalisation des données qui traitent des bases de données et des rapports, ainsi que de ceux qui prennent en charge l'intégration. Cette opération peut être réalisée manuellement ou à l'aide des fonctions et des bibliothèques disponibles dans l'outil.
Dans les bases de données SQL telles que MySQL, PostgreSQL et Microsoft SQL Server, la normalisation peut se faire par la création de tables et de leurs relations, de clés primaires et étrangères. Il existe un support direct pour les structures qui ont été normalisées, ce qui permet de créer des schémas puissants, flexibles et évolutifs.
Les utilisateurs de base d'Excel peuvent l'effectuer en utilisant différentes feuilles avec les formules VLOOKUP ou XLOOKUP. Cette méthode de normalisation à l'aide de références et de documents convient aux petites entreprises et à l'analyse de base.
Les systèmes de BI (Power BI, Tableau, Qlik) n'exécutent pas de processus automatiques mais offrent une gestion des modèles par le biais de relations visuelles avec les dimensions et les faits. Pour que les rapports ne soient pas déformés, toutes les sources doivent être normalisées avant d'être ingérées.
Dans les outils ETL (Talend, Apache NiFi, Informatica), elle est explicitement établie dans les pipelines de traitement. Et si vos sources incluent des données issues d’environnements mobiles ou d’applications, un proxy 4g France peut servir à reproduire un trafic mobile localisé en France lors de tests de collecte. Des règles de transformation ou de standardisation peuvent être appliquées avant la conservation des données.
En Python, les développeurs ont accès à plusieurs bibliothèques qui facilitent l'automatisation des processus. En voici quelques exemples:
Le tableau ci-dessous illustre les différences entre les outils en ce qui concerne leur approche procédurale de la normalisation des données.
| Outil/Langue | Méthode de normalisation des données | Domaine d'application |
|---|---|---|
| SQL (PostgreSQL, MySQL) | Création de tables, clés, relations | Bases de données, solutions côté serveur |
| Excel | Fractionnement manuel, formules, références | Comptabilité financière, reporting |
| Power BI/Tableau | Modélisation visuelle, relations | BI et analyse |
| Python (pandas) | Transformation, nettoyage, normalisation | Préparation et analyse des informations |
| Talend/NiFi | Pipelines ETL avec normalisation en vol | Intégration et migration d'informations |
Ces outils peuvent être sélectionnés en fonction de la quantité d'informations disponibles, du niveau d'automatisation souhaité et des objectifs fixés pour le projet.
Afin de montrer la diversité des industries utilisant ces techniques, j'ai rassemblé des exemples montrant comment des détails non raffinés ont été minutieusement structurés et quels résultats ont été obtenus dans une variété de domaines.
Problème: Toutes les informations concernant les transactions, les clients et les fournisseurs étaient stockées dans une seule table. Une mise à jour à un endroit entraînait des divergences ailleurs.
Normalisation: Il a été divisé en trois tableaux: "Transactions", "Clients", "Fournisseurs". Des identifiants uniques et des clés étrangères ont été utilisés pour définir les relations.
Résultat: Moins de divergences dans les rapports, préparation accélérée des bilans et vérification simplifiée des audits.
Problème: Chaque commande contient des détails sur le produit, ce qui fait de la mise à jour des descriptions de produits ou des prix un cauchemar en termes d'incohérence.
Normalisation: Introduction des tables "Produits", "Commandes" et "Clients" avec des relations de clé étrangère.
Résultat: Mise à jour plus rapide des descriptions de produits, amélioration des temps de réponse des paniers d'achat et amélioration des rapports sur les ventes.
Problème: la duplication des entrées de clients avec des noms, des adresses et des préférences différents a conduit à des résultats faussés.
Normalisation: Mise en œuvre de valeurs normalisées pour les champs relatifs à l'adresse électronique, à l'adresse et au sexe; tri des ensembles d'informations par catégories, puis déduplication.
Résultat: Plus grande précision de la segmentation, amélioration des taux d'ouverture des courriels et réduction des coûts d'exécution des campagnes.
Chaque exemple fourni prouve l'importance de la normalisation en tant que moyen d'élever le niveau des données et d'obtenir des avantages commerciaux considérables.
En outre, un tel processus peut être impliqué dans la procédure de web scraping. Dans ce cas, un proxy residentiel peut aider à collecter des données de manière plus stable, surtout quand les sites filtrent agressivement les requêtes automatisées. Elle est le plus souvent réalisée après avoir récolté des détails sur des pages web ou des écrans d'applications, car les informations sont généralement présentées de manière désorganisée. Pour une meilleure compréhension, la recherche qu'est-ce que le grattage d'écran et la manière dont il transforme les informations brutes externes en détails ordonnés qui peuvent être analysés.
Aujourd'hui, nous savons comment normaliser les données pour contrôler ou gérer tout ensemble d'informations en optimisant la redondance, la précision et la structure. La normalisation est plus prononcée avec les systèmes qui reposent fortement sur les données, par exemple les bases de données et les systèmes de veille stratégique, ainsi que les pipelines d'analyse et d'automatisation avancés. Lorsque l’analyse dépend aussi de la localisation (SEO, disponibilité, prix, contenu), un proxy France peut aider à collecter des jeux de données cohérents “vus depuis la France” avant de les normaliser.
Voici quelques-unes des pratiques clés répertoriées:
Ces méthodes renforcent l'intégrité tout en facilitant l'évolution, la maintenance et la gestion du système. La nécessité d'adopter une telle technique est évidente lorsque le volume de données augmente en même temps que la complexité, la volatilité et l'évolution des processus d'entreprise.
Dans le cas où il n'a pas été mis en pratique, le lancement d'un audit est une première étape logique: rechercher les doublons en mélangeant les formats et en répétant les champs dans les groupes. Ensuite, détachez les entités examinées et établissez des interrelations distinctes. Ce niveau suffit déjà à renforcer la qualité de l'information et la fiabilité du système.
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