È la pratica dell'organizzazione sistematica che riduce la ridondanza e la duplicazione e migliora l'integrità. Si trova comunemente nei database relazionali, nell'analisi, nei sistemi di business intelligence (BI) e nello sviluppo di software. Per quanto riguarda le aziende, la normalizzazione dei dati favorisce l'accuratezza e l'uniformità delle informazioni, fondamentali per la pianificazione strategica e il processo decisionale. Per gli sviluppatori, è un mezzo per ottimizzare la struttura di archiviazione, migliorare le prestazioni del sistema e facilitare la programmazione della manutenzione.
L'obiettivo di questo articolo è quello di fornire una descrizione diretta di cosa sia la normalizzazione dei dati, discuterne i tipi principali e descriverne i principi insieme ad esempi applicativi.
Ha un impatto significativo sulla qualità delle informazioni ricevute e sull'efficienza della loro elaborazione. Facilita il processo analitico, in quanto la strutturazione delle informazioni aiuta l'aggregazione, il confronto e la visualizzazione. Questo aspetto è particolarmente importante nei sistemi di BI, dove gli approfondimenti dipendono fortemente dalla fonte sottostante. Inoltre, migliora la qualità eliminando i record duplicati e incoerenti, riducendo così al minimo il rischio di calcoli, report e previsioni imprecisi. Un altro vantaggio è che, se conservati in modo unificato, migliorano il monitoraggio e i controlli di pertinenza.
Inoltre, migliora le prestazioni del sistema grazie a:
In generale, come discusso in precedenza, la definizione di normalizzazione dei dati contiene la risposta alla domanda: aiuta a mantenere l'integrità, l'affidabilità, l'efficienza e la facilità di gestione attraverso l'elaborazione a più livelli.
Di norma, ogni livello di questo processo è una pietra miliare lungo il percorso verso una struttura e una coerenza più rigorosamente definite all'interno degli insiemi di informazioni. Tra i più importanti ricordiamo:
Esigere che tutti i valori di una tabella siano atomici (indivisibili), il che significa che non possono essere ulteriormente suddivisi. Per esempio, un campo per i numeri di telefono non deve memorizzare i numeri di telefono come un elenco separato da virgole; invece, ogni numero di telefono deve occupare una riga propria. Questo livello stabilisce uno standard di base che oggi tutti i database rispettano.
Interrompe la dipendenza parziale, il che significa che un attributo non deve dipendere solo da un sottoinsieme di una chiave composita. Ciò si applica nei casi in cui è necessario evitare la ripetizione delle informazioni, come nei sistemi di contabilità o nei software di inventario.
Rimuove le dipendenze da colonne non chiave (dipendenze transitive). Una dipendenza esiste quando una delle colonne non chiave dipende da un'altra colonna non chiave. Questo insieme di regole è fondamentale per i sistemi finanziari, medici e legali, poiché le dipendenze indirette possono causare errori.
Si tratta di una versione più rigorosa di 3NF, in quanto risolve anomalie ancora più avanzate utilizzando la ridistribuzione delle dipendenze. È applicabile a sistemi cruciali che richiedono un livello estremamente elevato di accuratezza delle informazioni.
Sono poco frequenti nei progetti applicativi, perché si occupano di dipendenze multivalenti e più complesse. Si trovano piuttosto nei database scientifici o di ricerca, dove il rigore formale e l'esattezza sono importanti.
La scelta di un modo specifico per normalizzare i dati dipende dagli obiettivi del progetto:
Quindi, cosa fa la normalizzazione dei dati in termini di diverse tecniche volte a organizzare le informazioni e a rimuovere la ridondanza.
Una delle tecniche essenziali è la strutturazione delle tabelle, che consiste nel dividere le informazioni in entità logicamente ben definite. Piuttosto che inserire tutto in un'unica tabella, le informazioni vengono segregate in tabelle individuali che contengono attributi ben definiti. È estremamente importante stabilire relazioni tra le tabelle. Questo può essere fatto attraverso le chiavi esterne, che mettono in relazione le informazioni contenute in oggetti diversi senza creare copie aggiuntive. Le chiavi primarie sono identificatori unici per la corretta identificazione dei record, tra cui numeri o UUID. Garantiscono che ogni record sia unico e assicurano la semplificazione delle query.
Un'altra procedura primaria è la normalizzazione dei valori, che prevede la creazione di una struttura uniforme che includa "Sì/No" invece di "Sì", "Vero" o "1". Questo è molto utile quando si inseriscono dati da diverse località. La normalizzazione e la standardizzazione hanno un rapporto simbiotico: l'efficienza di uno stile uniforme migliora tutti gli aspetti dell'elaborazione, dell'analisi e della garanzia di qualità.
Nel determinare i metodi più appropriati, si pensi a:
Un approccio corretto alla normalizzazione, che soddisfi sia le condizioni tecniche sia il contesto dell'ambiente in cui le informazioni saranno applicate, è detto accurato.
È ora possibile eseguirla utilizzando i software di normalizzazione dei dati che si occupano di database e reporting, nonché quelli che supportano l'integrazione. L'operazione può essere eseguita manualmente o attraverso le funzioni e le librerie disponibili all'interno dello strumento.
Nei database SQL come MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server, la normalizzazione può essere effettuata mediante la creazione di tabelle e delle loro relazioni, chiavi primarie e straniere. Esiste un supporto diretto per le strutture che sono state normalizzate, rendendo così possibili potenti schemi flessibili e scalabili.
Gli utenti di Excel di base possono eseguirla utilizzando diversi fogli insieme alle formule VLOOKUP o XLOOKUP. Questo metodo di normalizzazione attraverso riferimenti e documenti è adatto alle piccole imprese e alle analisi di base.
I sistemi di BI (Power BI, Tableau, Qlik) non eseguono processi automatici, ma offrono la gestione di modelli attraverso relazioni visive con dimensioni e fatti. Per garantire che i report non vengano distorti, tutte le fonti devono essere normalizzate prima di essere ingerite.
Negli strumenti ETL (Talend, Apache NiFi, Informatica), viene stabilito esplicitamente all'interno delle pipeline di elaborazione. Le regole di trasformazione o standardizzazione possono essere applicate prima che i dati vengano conservati.
In Python, gli sviluppatori hanno accesso a diverse librerie che facilitano l'automazione dei processi. Alcuni esempi sono:
La tabella seguente illustra le differenze tra i vari strumenti per quanto riguarda l'approccio procedurale alla normalizzazione dei dati.
| Strumento/Lingua | Metodo di normalizzazione dei dati | Area di applicazione |
|---|---|---|
| SQL (PostgreSQL, MySQL) | Creazione di tabelle, chiavi, relazioni | Database, soluzioni lato server |
| Excel | Suddivisione manuale, formule, riferimenti | Contabilità finanziaria, reporting |
| Power BI/Tableau | Modellazione visiva, relazioni | BI e analisi |
| Python (pandas) | Trasformazione, pulizia, standardizzazione | Preparazione e analisi delle informazioni |
| Talend/NiFi | Pipeline ETL con normalizzazione in volo | Integrazione e migrazione delle informazioni |
Questi strumenti possono essere scelti in base alla quantità di informazioni disponibili, al livello di automazione desiderato e agli obiettivi del progetto.
Per illustrare la diversità dei settori che si occupano di queste tecniche, ho raccolto esempi che dimostrano come i dettagli non raffinati siano stati strutturati in modo minuzioso e quali risultati siano stati raggiunti in una varietà di campi.
Problema: tutte le informazioni relative a transazioni, clienti e fornitori erano memorizzate in un'unica tabella. Un aggiornamento in una posizione comportava discrepanze altrove.
Normalizzazione: È stata suddivisa in tre tabelle: "Transazioni", "Clienti", "Fornitori". Utilizzava identificatori unici e chiavi esterne per definire le relazioni.
Risultato: Meno discrepanze nel reporting, preparazione più rapida dei bilanci e verifica semplificata delle revisioni.
Problema: ogni ordine contiene dettagli sul prodotto, il che rende l'aggiornamento delle descrizioni dei prodotti o dei prezzi un incubo di incoerenza.
Normalizzazione: Introdotte le tabelle "Prodotti", "Ordini" e "Clienti" con relazioni di chiave esterna.
Risultato: Aggiornamenti più rapidi delle descrizioni dei prodotti, tempi di risposta del carrello migliorati e reportistica sulle vendite migliorata.
Problema: le voci di clienti duplicate con nomi, indirizzi e preferenze diversi portavano a risultati distorti.
Normalizzazione: Implementazione di valori standardizzati per i campi e-mail, indirizzo e sesso; ordinamento dei set di informazioni in categorie, quindi deduplicazione.
Risultato: Maggiore accuratezza nella segmentazione, migliori tassi di apertura delle e-mail e minori costi di gestione delle campagne.
Ogni esempio fornito dimostra l'importanza della normalizzazione come mezzo per elevare lo standard dei dati e ottenere vantaggi aziendali di vasta portata.
Inoltre, tale processo può essere coinvolto nella procedura di web scraping. La maggior parte delle volte viene completata dopo aver raccolto i dettagli dalle pagine web o dalle schermate delle app, perché le informazioni vengono solitamente fornite in modo non organizzato. Per una migliore comprensione, la ricerca cos'è il raschiamento dello schermo e il modo in cui trasforma le informazioni grezze esterne in dettagli ordinati che possono essere analizzati.
Ora sappiamo come normalizzare i dati per controllare o gestire qualsiasi insieme di informazioni ottimizzando la ridondanza, l'accuratezza e la struttura. La normalizzazione è più evidente nei sistemi che si basano molto sui dati, ad esempio i database e i sistemi di business intelligence, nonché le pipeline di analisi e automazione avanzate.
Alcune delle pratiche chiave elencate sono:
Questi metodi migliorano l'integrità e rendono il sistema più facile da scalare, mantenere e gestire. La necessità di adottare una tecnica di questo tipo è evidente quando il volume dei dati cresce insieme alla complessità, alla volatilità e all'evoluzione dei processi aziendali.
Nel caso in cui non sia stato messo in pratica, iniziare un audit è un primo passo logico: cercare i duplicati con formati misti e campi ripetuti in gruppi. Quindi staccare le entità esaminate e costruire interrelazioni distinte. Anche questo livello è sufficiente a rafforzare la qualità delle informazioni e l'affidabilità del sistema.
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