Czym jest normalizacja danych: Jak to działa

Stanowi praktykę organizowania w systematyczny sposób, który zmniejsza redundancję, powielanie i poprawia integralność. Jest powszechnie stosowana w relacyjnych bazach danych, analityce, systemach Business Intelligence (BI) i tworzeniu oprogramowania. W odniesieniu do firm normalizacja danych promuje dokładność i jednolitość informacji, co ma kluczowe znaczenie podczas planowania strategicznego i podejmowania decyzji. Dla programistów jest to sposób na optymalizację struktury pamięci masowej, zwiększenie wydajności systemu i ułatwienie programowania konserwacji.

Celem tego artykułu jest przekazanie prostego opisu tego, czym jest normalizacja danych, omówienie jej podstawowych typów i opisanie zasad wraz z przykładami zastosowań.

Dlaczego normalizacja danych jest ważna?

Ma to znaczący wpływ na jakość otrzymywanych informacji i wydajność ich przetwarzania. Ułatwia proces analityczny, ponieważ jego struktura pomaga w agregacji, porównywaniu i wizualizacji. Jest to szczególnie ważne w systemach BI, gdzie wgląd w dane w dużym stopniu zależy od ich źródła. Co więcej, poprawia to jego jakość, usuwając zduplikowane i niespójne rekordy, minimalizując w ten sposób ryzyko niedokładnych obliczeń, raportowania i prognozowania. Kolejną korzyścią jest to, że gdy są one przechowywane w ujednolicony sposób, usprawnia to monitorowanie i sprawdzanie trafności.

Dodatkowo poprawia wydajność systemu poprzez:

• minimalizując ilość wymaganych danych;
• zwiększenie szybkości wyszukiwania zapytań;
• zmniejszając obciążenie serwera podczas operacji na dużych zbiorach danych.

Ogólnie rzecz biorąc, jak wspomniano wcześniej, definicja normalizacji danych zawiera odpowiedź na pytanie, pomaga zachować integralność, niezawodność, wydajność i łatwość zarządzania poprzez wielopoziomowe przetwarzanie.

Rodzaje normalizacji danych

Z reguły każdy poziom takiego procesu jest kamieniem milowym na drodze do bardziej rygorystycznie zdefiniowanej struktury i spójności w zestawach informacji. Do najbardziej godnych uwagi należą:

1. Pierwsza forma normalna (1NF):

Wymagaj, aby wszystkie wartości w tabeli były atomowe (niepodzielne), co oznacza, że nie mogą być dalej dzielone. Na przykład pole numerów telefonów nie powinno przechowywać numerów telefonów jako listy oddzielonej przecinkami; zamiast tego każdy numer telefonu powinien zajmować własny wiersz. Poziom ten wyznacza podstawowy standard, który spełniają obecnie wszystkie bazy danych.

2. Druga postać normalna (2NF):

Łamie częściową zależność, co oznacza, że atrybut nie powinien zależeć tylko od podzbioru klucza złożonego. Ma to zastosowanie w przypadkach, w których należy unikać powtarzania informacji, takich jak systemy księgowe lub oprogramowanie do inwentaryzacji.

3. Trzecia postać normalna (3NF):

Usuwa niekluczowe zależności kolumn (zależności przechodnie). W tym przypadku zależność istnieje, gdy jedna z kolumn niekluczowych zależy od innej kolumny niekluczowej. Ten zestaw reguł ma kluczowe znaczenie dla systemów finansowych, medycznych i prawnych, ponieważ pośrednie zależności mogą prowadzić do błędów.

4. Boyce-Codd Normal Form (BCNF):

Jest to bardziej rygorystyczna wersja 3NF, ponieważ rozwiązuje jeszcze bardziej zaawansowane anomalie przy użyciu redystrybucji zależności. Ma to zastosowanie w systemach, które są kluczowe i wymagają niezwykle wysokiego poziomu dokładności informacji.

5. Czwarta i piąta forma normalna (4NF, 5NF):

Są one rzadko spotykane w projektach użytkowych, ponieważ dotyczą wielowartościowych i bardziej skomplikowanych zależności. Są one raczej spotykane w badaniach lub naukowych bazach danych, gdzie ważny jest formalny rygor i dokładność.

Wybór konkretnego sposobu normalizacji danych zależy od celów projektu:

• 2NF - 3NF może być wystarczające dla małych aplikacji biznesowych.
• BCNF lub wyższy jest powszechnie stosowany w systemach logicznych o dużym obciążeniu lub skomplikowanych, aby zmniejszyć ryzyko podczas skalowania.

Techniki używane do normalizacji danych

Co zatem robi normalizacja danych pod względem różnych technik mających na celu uporządkowanie informacji i usunięcie nadmiarowości.

Jedną z podstawowych technik jest strukturyzacja tabel, która polega na dzieleniu informacji na logicznie dobrze zdefiniowane jednostki. Zamiast umieszczać wszystko w jednej tabeli, jest ona segregowana na poszczególne tabele, które zawierają dobrze zdefiniowane atrybuty. Ustanowienie relacji między tabelami ma ogromne znaczenie. Można to zrobić za pomocą kluczy obcych, które łączą informacje w różnych obiektach bez tworzenia dodatkowych kopii. Klucze podstawowe to unikalne identyfikatory służące do prawidłowej identyfikacji rekordów, w tym numery lub identyfikatory UUID. Gwarantują one, że każdy rekord jest unikalny, aby zapewnić uproszczone zapytania.

Inną podstawową procedurą jest normalizacja wartości, która obejmuje ustanowienie jednolitej struktury, w tym "Tak/Nie" zamiast tak, prawda lub 1. Jest to bardzo przydatne w przypadku wprowadzania danych z różnych lokalizacji. Normalizacja i standaryzacja mają symbiotyczny związek: wydajność jednolitego stylu poprawia wszystkie aspekty przetwarzania, analizy i zapewnienia jakości.

Określając odpowiednie metody, należy wziąć pod uwagę

• równowaga między precyzją a prostolinijnością podczas raportowania;
• produktywność podczas pracy z aplikacjami;
• jednolitość w przypadku integracji.

Właściwe podejście do normalizacji, tak aby spełniało zarówno warunki techniczne, jak i kontekst środowiska, w którym informacje będą stosowane, jest uważane za dokładne.

Normalizacja danych w oprogramowaniu i narzędziach

Obecnie można to zrobić za pomocą oprogramowania do normalizacji danych, które zajmuje się bazami danych i raportowaniem, a także tych, które obsługują integrację. Można to zrobić ręcznie lub za pomocą funkcji i bibliotek dostępnych w narzędziu.

W bazach danych SQL, takich jak MySQL, PostgreSQL i Microsoft SQL Server, normalizację można przeprowadzić poprzez utworzenie tabel i ich relacji, kluczy podstawowych i obcych. Istnieje bezpośrednie wsparcie dla struktur, które zostały znormalizowane, dzięki czemu możliwe jest tworzenie wydajnych, elastycznych i skalowalnych schematów.

Podstawowi użytkownicy programu Excel mogą to zrobić przy użyciu różnych arkuszy wraz z formułami VLOOKUP lub XLOOKUP. Ta metoda korzystania z normalizacji za pomocą odwołań i dokumentów jest odpowiednia dla małych firm i podstawowych analiz.

Systemy BI (Power BI, Tableau, Qlik) nie wykonują automatycznych procesów, ale oferują zarządzanie modelami poprzez wizualne relacje z wymiarami i faktami. Aby upewnić się, że raporty nie są zniekształcone, wszystkie źródła muszą zostać znormalizowane przed ich pozyskaniem.

W narzędziach ETL (Talend, Apache NiFi, Informatica) jest to wyraźnie określone w potokach przetwarzania. Reguły dotyczące transformacji lub standaryzacji mogą być stosowane przed przechowywaniem danych.

Bliższe spojrzenie na biblioteki

W Pythonie programiści mają dostęp do kilku bibliotek, które ułatwiają automatyzację procesów. Przykłady obejmują:

• "pandas" - upraszcza konstruowanie tabel poprzez usuwanie zduplikowanych wpisów i standaryzację formatów;
• "sqlalchemy" - specjalizuje się w tworzeniu znormalizowanych modeli baz danych i oferuje możliwości interakcji;
• "datacleaner", "pyjanitor" - specjalizują się odpowiednio w kompleksowym przygotowywaniu i czyszczeniu informacji.

Poniższa tabela ilustruje, jak różne są poszczególne narzędzia w odniesieniu do ich proceduralnego podejścia do normalizacji danych.

Narzędzia te można wybrać na podstawie ilości dostępnych informacji, pożądanego poziomu automatyzacji i ustalonych celów projektu.

Praktyczne przykłady

Aby pokazać różnorodność branż zajmujących się takimi technikami, zebrałem przykłady pokazujące, w jaki sposób niewyrafinowane szczegóły zostały starannie ustrukturyzowane i jakie wyniki osiągnięto w różnych dziedzinach.

Finanse: Raportowanie w systemie rachunkowości

Problem: Wszystkie informacje dotyczące transakcji, klientów i dostawców były przechowywane w jednej tabeli. Aktualizacja w jednej lokalizacji powodowała rozbieżności w innych miejscach.

Normalizacja: Została podzielona na trzy tabele: "Transakcje", "Klienci", "Sprzedawcy". Użyto unikalnych identyfikatorów i kluczy obcych do zdefiniowania relacji.

Wynik: Mniej rozbieżności w raportach, przyspieszone przygotowanie bilansów i usprawniona weryfikacja audytowa.

Handel elektroniczny: Zarządzanie produktami i zamówieniami

Problem: Każde zamówienie zawiera szczegółowe informacje o produkcie, co sprawia, że aktualizacja opisów lub cen produktów jest koszmarem.

Normalizacja: Wprowadzono tabele "Produkty", "Zamówienia" i "Klienci" z relacjami klucza obcego.

Wynik: Szybsze aktualizacje opisów produktów, krótszy czas reakcji koszyka i ulepszone raportowanie sprzedaży.

Marketing: Segmentacja klientów

Problem: Zduplikowane wpisy klientów z różnymi nazwiskami, adresami i preferencjami prowadziły do zniekształconych wyników.

Normalizacja: Wdrożono znormalizowane wartości dla pól adresu e-mail, adresu i płci; posortowano zestawy informacji w kategorie, a następnie dokonano deduplikacji.

Wynik: Większa dokładność segmentacji, lepsze wskaźniki otwarć wiadomości e-mail i niższe koszty prowadzenia kampanii.

Każdy podany przykład dowodzi znaczenia normalizacji jako sposobu na podniesienie standardu danych i osiągnięcie daleko idących korzyści biznesowych.

Co więcej, taki proces może być zaangażowany w procedurę web scrapingu. Jest on najczęściej wykonywany po zebraniu szczegółów ze stron internetowych lub ekranów aplikacji, ponieważ informacje te są zwykle dostarczane w niezorganizowany sposób. Dla lepszego zrozumienia, badania czym jest skrobanie ekranu i sposób, w jaki przekształca zewnętrzne surowe informacje w uporządkowane szczegóły, które można analizować.

Wnioski

Obecnie wiemy, jak normalizować dane, aby kontrolować lub zarządzać dowolnym zestawem informacji, dzięki czemu redundancja, dokładność i struktura są zoptymalizowane. Jest to bardziej widoczne w przypadku systemów, które w dużym stopniu opierają się na danych, na przykład baz danych i systemów analityki biznesowej, a także zaawansowanej analityki i potoków automatyzacji.

Niektóre z wymienionych kluczowych praktyk to:

• struktura tabeli;
• tworzenie relacji między obiektami;
• standaryzacja wartości;
• stosowanie unikalnych identyfikatorów.

Metody te zwiększają integralność, jednocześnie ułatwiając skalowanie, utrzymanie i zarządzanie systemem. Konieczność przyjęcia takiej techniki jest oczywista, gdy ilość danych rośnie wraz z rosnącą złożonością, zmiennością i ewoluującymi procesami biznesowymi.

W przypadku, gdy nie zostało to zastosowane w praktyce, rozpoczęcie audytu jest logicznym pierwszym krokiem: szukaj duplikatów z mieszającymi się formatami i powtarzającymi się polami w grupach. Następnie należy oddzielić badane jednostki i skonstruować odrębne powiązania. Nawet ten poziom wystarczy, aby wzmocnić jakość informacji, a także niezawodność systemu.