Su guía para la normalización de datos (con tipos y preguntas frecuentes)

La normalización de datos es una técnica que utilizan los profesionales de datos para crear un sistema unificado para la información almacenada y clasificada en campos y tablas digitales. Este proceso sigue ciertas reglas que afectan la forma en que se ingresan, manipulan, almacenan y analizan los datos. Comprender cómo funciona esta técnica puede ayudarlo a mantener un sistema de datos más organizado dentro de su organización. En este artículo, explicamos qué significa la normalización de datos, compartimos por qué este proceso es importante y brindamos detalles sobre cada tipo de normalización de datos utilizada para categorizar conjuntos de datos.

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¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos es el proceso de organizar datos en entradas similares para que los analistas puedan interpretar y clasificar la información más fácilmente. Este proceso cambia la forma en que observa los datos y ve una distribución normal. Crea un estándar sobre cómo se formatean los datos cuando se ingresan en los bancos de datos de una organización. La normalización utiliza una curva de campana con una distribución estadística de elementos por debajo y por encima de la media. Los analistas suelen utilizarlo para el aprendizaje automático.

Algunos ejemplos de distribuciones normales incluyen:

  • Análisis discriminante lineal

  • Análisis de varianza (ANOVA)

  • Bayes ingenuo gaussiano

  • Pruebas t

  • Transformación Box-Cox

  • regresión lineal

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¿Por qué es importante la normalización de datos?

La normalización de datos es importante porque ayuda a crear lo que en la industria se conoce como “datos limpios”, que están libres de errores. La normalización de los datos puede reducir la redundancia en las recopilaciones de datos y hacer que la información sea más consistente. Agrega cohesión a los conjuntos de datos y también puede conducir a datos de mayor calidad. La normalización de datos también puede ayudarlo a comprender los diseños en bases de datos relacionales.

La normalización de datos crea más espacio en disco y ayuda a minimizar los problemas de mantenimiento. Elimina la probabilidad de que existan datos en más de un lugar. Esto se debe al hecho de que si los datos cambian en una ubicación, deben cambiarse en todas las ubicaciones.

Aquí hay algunas formas más en que la normalización de datos ayuda a beneficiar los datos de la empresa:

  • Garantiza que puede usar los datos de la misma manera en todas las bases de datos

  • Permite una automatización de datos más fácil

  • Análisis de marketing de beneficios para clientes potenciales y campañas.

  • Ayuda a que las aplicaciones integradas se ejecuten de manera más eficiente

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Tipos de normalización de datos

La normalización de datos sigue ciertas reglas. Estas reglas se clasifican como “formas normales”. Los profesionales de datos aplican cada formulario para organizar la información de una manera específica. A continuación, se hace referencia a los conjuntos de datos en función de la normalización aplicada más reciente.

La normalización sugiere que cualquier información que se pueda aplicar a más de un registro se debe mover a su propia tabla. Cada forma normal sucesiva aplicada debe cumplir las reglas de la forma anterior. Estos son los tipos de reglas de normalización que se utilizan para los datos:

Primera forma normal

El uso de la primera forma normal elimina las entradas de datos repetidas. Este proceso da un valor único para cada celda. Crea registros únicos para cada conjunto de datos y utiliza una clave principal para identificar conjuntos de datos. Estas claves principales ayudan a organizar los datos que, de otro modo, necesitarían varios campos.

Un ejemplo de este proceso podría usarse dentro de una base de datos de clientes para anotar la dirección, la edad y el historial de compras de un cliente.

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Segunda forma normal

La segunda forma normal se usa para dividir datos en múltiples filas y tablas separadas. Esta regla utiliza etiquetas de clave externa para crear nuevas relaciones. La segunda normal también usa valores que se aplican a múltiples registros. La normalización de datos con la segunda regla agrega una clave externa distinta a un conjunto de datos que se corresponde con un valor en las primeras agrupaciones normales.

Por ejemplo, una empresa de plagas puede asignar un número a cada tipo de servicio que utiliza un cliente. Un número puede corresponder con el servicio de termitas, mientras que otro indica un rociado general para el control de plagas alrededor del perímetro de la casa. La normalización de estos datos en el segundo formulario usaría esta clave externa y la aplicaría a la información sobre cada cliente.

Tercera forma normal

El uso de una tercera forma normal se enfoca en eliminar cualquier campo que no dependa de la clave. Se utiliza con mayor eficacia para la información que cambia con frecuencia. Si cambia la clave principal a través de este paso, también debe mover todos los datos relacionados a una tabla diferente.

Por ejemplo, un servicio de comida a domicilio puede querer organizar la información de las calles de los clientes identificando las partes de la ciudad donde vive la mayoría de los clientes. Para hacer esto en la tercera forma normal, debe crear una tabla separada con información geográfica vinculada a la tabla principal para direcciones de clientes.

Forma normal de Boyce-Codd

La forma normal de Boyce-Codd se utiliza para eliminar redundancias adicionales de una tercera forma normal. Los científicos de datos Raymond F. Boyce y Edgar F. Codd crearon este formulario en 1974 para abordar cualquier anomalía perdida después de usar un tercer formulario normal para normalizar los datos. Esta forma se considera una normalización más fuerte que la tercera.

Cuarta y quinta formas normales

Estas formas normales son las menos utilizadas para la normalización de datos. Sin embargo, en la cuarta forma normal, se eliminan todas las dependencias no triviales excepto una clave candidata. Esto significa que después de cumplir con las reglas de las primeras tres formas normales, solo puede incluir una dependencia de varios valores.

Una quinta forma normal no contiene dependencia de unión, que es una generalización para valores múltiples. La quinta normal descompone la información en subrelaciones. Debe cumplir con todas las restricciones de los formularios uno a cuatro.

Preguntas frecuentes sobre normalización de datos

Aquí hay algunas respuestas a preguntas comunes sobre la normalización de datos:

¿Qué necesitan las empresas para normalizar los datos?

Cualquier empresa que utilice big data para realizar un seguimiento de la información de los clientes y analizar tendencias necesita normalizar los datos para mantener bases de datos limpias. La mayoría de las empresas recopilan conjuntos de datos específicos para ayudar a identificar varios detalles sobre las compras de sus clientes, almacenar información relevante sobre los clientes y organizar otras categorías de datos importantes. Las empresas que almacenan datos de consumidores pueden usar la normalización para crear un proceso de análisis más sencillo. También ayuda a las empresas a eliminar errores en sus registros digitales.

¿Con qué frecuencia debe normalizar los datos?

Debe normalizar los datos siempre que sus características tengan un rango diferente y cuando necesite identificar y borrar datos redundantes. Puede usar el software para configurar la normalización de datos para correcciones diarias, semanales y mensuales, según las necesidades de datos de su empresa.

¿Cómo afecta la normalización de datos al marketing?

El marketing se basa en varios conjuntos de datos para establecer campañas e identificar mercados objetivo. La normalización de datos se puede utilizar para generar datos para la segmentación del mercado, lo que permite a los profesionales de marketing analizar en profundidad los atributos de los clientes para determinar mejor cómo llegar a los clientes existentes y obtener nuevos a través de sus esfuerzos. La normalización de datos también puede preparar datos para insertarlos en campañas de marketing por correo electrónico. Por ejemplo, si el nombre de un cliente no tiene mayúsculas o está escrito en mayúsculas en un conjunto de datos, la normalización corrige estos errores y garantiza que se contacte a cada cliente con la información correcta.

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