Normalización de datos

La normalización de datos es el proceso de organizar los datos en una base de datos de manera que se reduzca la redundancia y se mejore la integridad de los datos. Este proceso implica dividir tablas grandes en tablas más pequeñas y relacionadas, estableciendo relaciones entre ellas mediante claves primarias y foráneas.

El objetivo principal de la normalización es:

• Eliminar la redundancia de datos

• Reducir anomalías de actualización, inserción y eliminación

• Mejorar la integridad de los datos

• Simplificar las consultas

• Facilitar el mantenimiento de la base de datos

Ejemplo de normalización

Tabla no normalizada:

ID_Pedido Cliente Teléfono_Cliente Producto Precio Cantidad     

1001 Ana López 555-1234 Laptop 1200 1   

1001 Ana López 555-1234 Mouse 25 2   

1002 Juan Pérez 555-5678 Laptop 1200 1   

1003 Ana López 555-1234 Teclado 45 1

Problemas:

• Redundancia: Información de Ana López repetida

• Anomalías: Si cambia el teléfono de Ana, hay que actualizarlo en múltiples filas

• Desperdicio de espacio

Tablas normalizadas (3NF):

Tabla Clientes:

ID_Cliente Nombre Teléfono     

C001 Ana López 555-1234

C002 Juan Pérez 555-5678

Tabla Productos:

ID_Producto Nombre Precio     

P001 Laptop 1200   

P002 Mouse 25   

P003 Teclado 45

Tabla Pedidos:

ID_Pedido ID_Cliente     

1001 C001   

1002 C002   

1003 C001

Tabla Detalles_Pedido:

ID_Pedido ID_Producto Cantidad     

1001 P001 1   

1001 P002 2   

1002 P001 1   

1003 P003 1

Técnicas y herramientas para la normalización de datos

Formas Normales

1. Primera Forma Normal (1NF): Eliminar grupos repetitivos
   Cada columna debe contener un valor atómico (indivisible)
   Cada fila debe ser única
   

2. Segunda Forma Normal (2NF): Cumplir 1NF
   Todos los atributos no clave deben depender completamente de la clave primaria
   

3. Tercera Forma Normal (3NF): Cumplir 2NF
   Eliminar dependencias transitivas (atributos no clave que dependen de otros atributos no clave)
   

4. Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF): Una versión más estricta de 3NF
   Cada determinante debe ser una clave candidata
   

5. Cuarta Forma Normal (4NF): Eliminar dependencias multivaluadas
   

6. Quinta Forma Normal (5NF): Eliminar dependencias de join
   

Herramientas para normalización

1. Herramientas de modelado de datos: Erwin Data Modeler
   MySQL Workbench
   Oracle SQL Developer Data Modeler
   PowerDesigner
   Lucidchart
   

2. Herramientas ETL (Extract, Transform, Load): Talend
   Informatica PowerCenter
   Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services)
   Apache NiFi
   AWS Glue
   

3. Herramientas de perfilado de datos: Informatica Data Quality
   Talend Data Quality
   Ataccama ONE
   IBM InfoSphere Information Analyzer
   

Normas y estándares

1. ISO/IEC 11179: Estándar para registros de metadatos que facilita la normalización y el intercambio de datos entre organizaciones.

2. DAMA-DMBOK: Marco de referencia para la gestión de datos que incluye prácticas para normalización.

3. COBIT: Marco de gobierno y gestión de TI que incluye procesos para la gestión de datos.

4. The Open Group Architecture Framework (TOGAF): Marco de arquitectura empresarial que incluye modelos de datos normalizados.

5. CMMI-DEV: Modelo de madurez que incluye prácticas para gestión de datos y normalización.

Análisis para normalizar datos

Pasos fundamentales

1. Análisis de requisitos: Identificar qué información se necesita almacenar
   Definir el propósito de la base de datos
   Establecer los límites del sistema
   

2. Identificación de entidades y atributos: Definir entidades principales (clientes, productos, pedidos)
   Identificar atributos de cada entidad
   Determinar claves primarias
   

3. Identificación de relaciones: Establecer relaciones entre entidades
   Determinar cardinalidad (uno a uno, uno a muchos, muchos a muchos)
   

4. Mapeo de dependencias funcionales:Identificar qué atributos dependen de otros
   Documentar estas dependencias
   

5. Aplicación de formas normales: Comenzar con 1NF y avanzar hasta el nivel necesario (generalmente 3NF es suficiente)
   Evaluar el impacto en el rendimiento
   

6. Denormalización selectiva: Evaluar si es necesario denormalizar para mejorar el rendimiento
   Documentar las decisiones de denormalización
   

7. Validación del modelo:Asegurarse de que el modelo soporta todos los requisitos
   Revisar con los stakeholders
   

8. Documentación:Crear un diccionario de datos
   Documentar el modelo de datos y las decisiones de normalización
   

Consideraciones adicionales

• Balance entre normalización y rendimiento: La normalización completa puede afectar el rendimiento debido a la necesidad de joins
  Considerar el volumen de datos y patrones de acceso
  

• Datos históricos: Evaluar si se necesita mantener datos históricos
  Considerar técnicas de modelado para datos históricos (SCD - Slowly Changing Dimensions)
  

• Escalabilidad: Considerar el crecimiento futuro de los datos
  Evaluar si el modelo normalizado escalará adecuadamente
  

• Gestión de cambios: Establecer procedimientos para gestionar cambios en el modelo de datos
  Documentar el impacto de los cambios en aplicaciones y procesos existentes
  

• Calidad de datos: Implementar reglas de validación y restricciones de integridad
  Establecer procesos para la limpieza de datos
  

• Seguridad y privacidad:Considerar requisitos de seguridad en el diseño del modelo
  Implementar controles de acceso a nivel de tabla y columna
  

La normalización es un proceso crítico en el diseño de bases de datos que garantiza la integridad y consistencia de los datos, facilitando su mantenimiento a largo plazo y mejorando la eficiencia de las operaciones de la base de datos.