Toda empresa usa coleta de dados, independentemente do tamanho. Empresas de grande porte estabeleceram métodos, mas empresas menores e startups estão percebendo cada vez mais seu valor em decisões informadas e crescimento. A normalização de dados ajuda a simplificar o gerenciamento de dados e reduz informações inconsistentes ou redundantes, garantindo coleta e crescimento de dados mais eficientes.
Este artigo discute a normalização de dados, seu significado, técnicas e dicas para melhorar a organização e o gerenciamento digital.
O que é normalização de dados?
A normalização de dados é um processo que visa criar um formato de dados padronizado em um sistema, permitindo consultas e análises de dados mais fáceis. É essencial para otimizar dados e maximizar seu valor.
Além disso, a normalização de dados pode ser integrada a um pipeline de dados, garantindo visibilidade geral e observabilidade de dados. As principais técnicas de normalização de dados podem ser exploradas posteriormente para aprimorar o processo.
Como funciona a normalização de dados?
A normalização é o processo de organização de dados em um banco de dados, criando tabelas e vinculando-as para evitar duplicação e dependência inconsistente. Isso ajuda a reduzir o espaço em disco e os problemas de manutenção. Além disso, modificar dados em vários locais é mais fácil se for mantido na tabela Clientes.
No entanto, não é adequado para um funcionário que liga em nome de um cliente, pois pode não ser apropriado. Os salários dos funcionários devem ser transferidos para a mesa do funcionário devido à sua conexão com o funcionário. Dependências inconsistentes podem dificultar o acesso aos dados devido a caminhos incompletos ou danificados.
Qual é o objetivo da normalização de dados?
A normalização de dados é essencial para bancos de dados e empresas, pois melhora a comunicação, a tomada de decisões e a usabilidade das informações. Dados desorganizados dificultam a compreensão humana e da máquina e impactam negativamente recursos e funções. Além disso, a normalização torna a pesquisa de termos específicos mais eficiente e precisa, fortalece as conexões entre elementos de dados relacionados e melhora a recuperação e análise de informações.
Ele também simplifica a classificação, filtragem e análise de dados, facilitando a exploração de dados e o reconhecimento de padrões. Os dados normalizados também aprimoram a visualização, a compreensão e o reconhecimento de padrões, simplificando os processos e garantindo consistência, precisão e ausência de duplicatas ou redundâncias. Isso garante que vários usuários possam ler, interpretar e confiar nos registros apresentados com confiança.
Quais são as 5 regras de normalização de dados?
#1. Eliminar grupos repetitivos
A normalização de dados visa remover grupos de dados repetidos, resultando em armazenamento eficiente e desordenado. A separação de bancos de dados conhecidos em tabelas separadas ajuda a separar os grupos repetidos das informações dos membros, resultando na primeira forma normal.
#2. Eliminar dados redundantes
Para atualizar e excluir anomalias, reclassifique os nomes do banco de dados com IDs associados na Tabela do Banco de Dados. Uma segunda forma normal é necessária, separando atributos com base em partes de chave e DatabaseID, resultando em duas tabelas: “Database” para nomes de bancos de dados e “MemberDatabase” para bancos de dados membros.
#3. Eliminar colunas não dependentes da chave
A normalização de dados redimensiona dados numéricos para uma escala comum, reduzindo diferenças em escalas variáveis. Ele melhora os modelos analíticos e os algoritmos, transformando os dados em uma escala consistente. No entanto, pode ser necessário remover colunas devido a dados irrelevantes, redundantes, ausentes ou outros motivos. A decisão deve ser baseada na análise específica ou na tarefa de modelagem, e não apenas na normalização dos dados.
#4. Isolar relacionamentos múltiplos independentes
A normalização de dados é uma técnica que redimensiona dados numéricos para uma escala comum, removendo diferenças nas escalas das variáveis da análise e modelagem de dados. Ele ajuda a isolar vários relacionamentos independentes em conjuntos de dados, revelando relacionamentos independentes que podem ser obscurecidos por diferenças nas escalas. Além disso, a normalização dos dados garante representação igualitária, identificação mais fácil de relacionamentos independentes e maior precisão e eficácia da análise.
Em alguns casos, é mais eficiente separar atributos relacionados. Por exemplo, um sistema pode registrar a disponibilidade de empregos em cada empresa e nas faculdades que oferecem candidatos. Isso exigiria uma tabela FirmCollegeJob, que satisfaça a quarta forma normal.
No entanto, se uma lei impedir acordos exclusivos, as empresas devem aceitar candidatos de todas as escolas com as quais lidam. Isso requer uma quinta forma normal, que reduz o número de inserções para seis. Isso pode ser benéfico para aplicativos com atividade de atualização significativa, pois as tabelas de combinação se desenvolvem naturalmente a partir da análise de relacionamento entre entidades.
Quais são os quatro tipos de normalização de banco de dados?
#1. Primeira Forma Normal (1NF):
Os seguintes pré-requisitos devem ser atendidos para que uma tabela tenha a primeira forma normal:
- As linhas não são ordenadas.
- As colunas não são ordenadas.
- Existem dados duplicados.
- As interseções de linha e coluna sempre têm um valor único.
- Todas as colunas são “regulares” sem valores ocultos.
Para conseguir isso, a tabela deve ser dividida em duas tabelas, com os dados do departamento na tabela do departamento e os dados do funcionário na tabela do funcionário.
#2. Segunda Forma Normal (2NF):
Se todas as características de uma entidade dependem de toda a chave primária, diz-se que ela está em uma segunda forma normal. Isso implica que há uma dependência entre os valores nas várias colunas.
- A tabela já deve estar em 1 NF, e todas as colunas não-chave das tabelas devem ser dependentes da PRIMARY KEY.
- As dependências parciais são eliminadas e colocadas em uma tabela própria.
No entanto, a segunda Forma Normal (2 NF) só é problemática ao usar uma chave primária composta que consiste em duas ou mais colunas. Por exemplo, o relacionamento entre as tabelas Funcionário, funcionário e Departamento é estabelecido pela coluna Título sendo funcionalmente dependente de Nome e parcialmente dependente de Data.
#3. Terceira Forma Normal (3NF):
De acordo com a terceira forma normal, os campos de uma tabela que não dependem da chave devem ser removidos.
- Já existe uma tabela na 2NF
- As colunas de chave não primária não devem ser dependentes umas das outras.
- Não existe nenhuma dependência funcional transitiva
Além disso, para atingir a terceira forma normal, é necessário dividir a tabela em duas e contar funcionalmente com a chave primária.
#4. Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF)
Em contraste com a definição geral de 3NF, a Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF) também possui restrições adicionais. O BCNF é baseado em dependências funcionais que respondem por todas as chaves potenciais em um relacionamento.
Regras para BCNF
- A tabela deve estar em sua terceira forma normal.
- Toda dependência funcional (FD) X>Y em uma determinada relação deve ter X como uma superchave.
Deve-se notar que identificamos todos os determinantes e confirmamos que eles são chaves potenciais antes de determinarmos se um relacionamento está em BCNF.
Além disso, a hierarquia Homsky Normal Form (BCNF) em DBMS é semelhante à Teoria da Computação. Assume-se que todo relacionamento na BCNF também está na 3NF. Para determinar a forma normal mais alta de uma relação R com dependências funcionais, verifique se a condição BCNF é válida. A hierarquia mostra que 1NF tem a restrição menos restritiva, enquanto 2NF e 3NF têm restrições um pouco mais restritivas. A restrição aumenta à medida que atravessamos a hierarquia.
Quem precisa de normalização de dados?
A normalização de dados é crucial para designers e desenvolvedores de banco de dados para minimizar redundância e inconsistências, melhorando a integridade e precisão dos dados. É particularmente importante em bancos de dados maiores com relacionamentos complexos, pois pequenas alterações podem afetar várias tabelas.
Além disso, a normalização de dados também beneficia analistas de negócios, cientistas de dados e profissionais que trabalham com grandes quantidades de dados, permitindo uma melhor análise e manipulação e evitando erros e armadilhas comuns associados à redundância e inconsistência de dados.
Como você normaliza os dados?
A normalização de dados cria um formato padronizado para todos os dados da empresa, que varia de acordo com o tipo de dados. A seguir estão algumas instâncias de dados normalizados:
- Doutor ROSE será escrito como Dr. Rose
- 4247567652 será escrito como 424-756-7652
- 24 Larrys AVE, NY será escrito como 24 Larrys Avenue, New York
Além disso, normalizar dados em massa envolve construir tabelas e vinculá-las, seguindo práticas para proteger e reduzir anomalias. Existem várias técnicas e práticas de normalização de dados, que requerem consideração e implementação cuidadosas.
O que é um exemplo de normalização de dados?
Aqui estão alguns exemplos:
| Dados Brutos | Dados Normalizados | Beneficiar |
| 987654321 | 987 – 654 – 321 | Isso ajudará a evitar erros de discagem e facilitará a discagem. |
| VP Finance | Vice-Presidente de Finanças | Isso permitirá a segmentação. |
| Apple | Apple Inc. | Isso reduzirá as duplicatas se os requisitos de correspondência incluírem o nome da empresa. |
| https://www.googledocs.com/info | www.googledocs.com | Isso reduz a duplicação se o site do Network Development Group endereço corresponde ao requisito. Aprimora os critérios para vincular leads a contas. |
| Rua Steve 40 | Rua Steve, 40 | Ajuda a reduzir duplicatas. |
| BEN | Ben | Isso ajuda a melhorar a capacidade de entrega de e-mail. |
Quais são os princípios da normalização de dados?
Os princípios de normalização de dados garantem uma organização eficiente do banco de dados, livre de redundância e inconsistências. Existem três formas normais comuns, cada uma com suas próprias regras. Esses princípios orientam a organização do banco de dados e mantêm a consistência dos dados.
1. Primeira Forma Normal (1NF):
– São necessários dados atômicos, também conhecidos como um valor por célula da tabela.
– Cada linha deve ser distinta e ter uma chave primária para identificá-la.
2. Segunda Forma Normal (2NF):
– Todos os atributos não-chave devem ser dependentes da chave primária para funcionar.
– Sem dependências parciais, o que exige que cada atributo não-chave dependa inteiramente da chave primária, e não apenas de uma parte dela.
3. Terceira Forma Normal (3NF):
– Todo atributo não-chave precisa funcionar independentemente dos outros.
– Sem dependências transitivas, o que significa que características não-chave não podem depender de outras características não-chave.
Boyce-Codd Normal Form (BCNF) e níveis mais altos de normalização são usados para minimizar a redundância de dados, garantir a consistência e melhorar o desempenho e a eficiência do banco de dados.
Além disso, o BCNF restringe os determinantes a serem chaves candidatas, permitindo que sirvam como chaves primárias independentemente. Esses princípios ajudam a criar uma estrutura de banco de dados mais organizada, eficiente e confiável.
Por que a normalização de dados é importante?
#1. Reduz dados duplicados
A normalização de dados reduz duplicatas, evita problemas como leads mal roteados e equipes desalinhadas e é crucial para um fluxo de trabalho de gerenciamento de dados de qualidade.
#2. Melhorar a segmentação de marketing.
Marketing as equipes se beneficiarão da normalização de dados ao segmentar leads com mais precisão, especialmente usando cargos, que podem variar significativamente entre empresas e setores. Para ajudar a segmentar e priorizar o alcance, você pode aplicar tags ou rótulos comuns em uma longa lista desses valores.
#3. Melhora o desempenho e as métricas.
Bancos de dados mal mantidos podem prejudicar a análise de desempenho. Portanto, padronizar a formatação dos dados facilita a análise, como na hora de calcular a quantidade de contatos com cargo como “diretor” em uma campanha.
O que é normalização de dados de aprendizado de máquina?
A normalização é uma técnica usada na preparação de dados para aprendizado de máquina para alterar os valores das colunas numéricas para uma escala comum sem distorcer as diferenças. Não é necessário para todos os conjuntos de dados, mas é necessário quando os recursos têm intervalos diferentes.
Embora existam tantas técnicas de normalização de recursos em Machine Learning, apenas algumas delas são usadas com mais frequência. Estes são os seguintes:
- Escala Mín-Máx:
A técnica de dimensionamento Min-Max muda e redimensiona os valores de atributo em um conjunto de dados, resultando em um intervalo de 0-1, aumentando sua precisão.
- Escala de padronização:
A escala de padronização, também conhecida como normalização de pontuação Z, centraliza os valores em torno da média com um desvio padrão unitário. Além disso, envolve remover atributos e dividir a distribuição resultante pelo desvio padrão.
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Referências:
