¿Qué es la normalización de bases de datos?
La normalización de una base de datos de producto es el paso clave tras su creación, pues evita cualquier tipo de anomalía, redundancia y borrado que pudiera haber en el diseño de tablas y en la relación entre la información.
¿Para qué se normaliza una base de datos? Por ejemplo, para evitar datos alojados a la vez en diferentes tablas, o datos de producto sin relación unidos en una misma tabla.
Además, esta técnica permite definir bases de datos más naturales y limpias, reduciendo su tamaño y simplificando la estructura para que los datos de producto sean más fáciles de localizar, contrastar y recuperar.
Una normalización de base de datos, sobre todo para empresas B2B, requiere una importante inversión de tiempo y esfuerzo, ya que contiene muchos datos complejos de producto. Aparte de su desventaja principal: las bases de datos normalizadas ralentizan mucho más los procesos.
Aun así merece la pena afrontar un proceso de normalización de base de datos para ahorrar otros problemas que irán surgiendo más adelante. El trabajo que no hagas ahora tendrá que afrontarse en algún momento del futuro. Y será mejor cuando las bases de datos de producto no hayan alcanzado un nivel de control insostenible.
Objetivos de la normalización de base de datos
- Corregir datos duplicados y anomalías en la base de datos.
- Evitar la creación y actualización de relaciones y dependencias no deseadas entre datos.
- Prevenir borrados indeseados de datos.
- Optimizar el espacio de almacenamiento.
- Reducir el tiempo y complejidad de revisión de las bases de datos cuando es necesario introducir nuevos tipos de datos.
- Facilitar el acceso e interpretación de los datos a los usuarios y aplicaciones que los usan.
Tipos de normalización de bases de datos
Las bases de datos pueden clasificarse por su nivel de normalización, del nivel 1 al 5 (hay quien incluso habla de 8 tipos distintos).
Esto significa que el nivel 1, o 1NF, es la forma más básica y simple de normalizar bases de datos, hasta alcanzar la más sofisticada de todas, o 5NF. Esta última se emplea raras veces y es más común ver los tres primeros tipos.
- 1NF: Elimina duplicados y crea tablas separadas para grupos de datos relacionados.
- 2NF: Elimina subgrupos de datos en múltiples filas de una tabla y crea tablas nuevas, con relaciones entre ellas.
- 3NF: Elimina columnas que no dependen de la clave principal.
- 4NF: Desaparecen todas las dependencias entre múltiples valores.
Los requisitos para cumplir cada nivel de normalización se van volviendo cada vez más complejos, aunque esto no quiere decir que sean mejores para todas las empresas.
Conocer el tipo de negocio y las necesidades organizativas concretas de tu negocio es clave para elegir el proceso de normalización de base de datos correcto (o incluso la combinación de reglas de distintos tipos de normalización).
Fases de normalización de base de datos
Ahora bien, ¿cómo abordar el proceso de normalización de base de datos?
Para hacerlo fácil, se recomienda seguir las fases de normalización de base de datos a partir del nivel 1. Este es un resumen muy general del proceso, cuyos detalles debes revisar con los diseñadores de la base de datos:
- Fase 1: Crea tablas diferentes para cada valor, o identifica los campos repetidos en una tabla, colócalos en tablas diferentes y asocia una clave a cada uno.
- Fase 2: Crea las relaciones entre los valores de tablas diferentes. Por ejemplo, entre una tabla de Colores y una tabla de Tallas de un producto de ropa.
- Fase 3: Marca las relaciones entre las columnas de clave principal y las columnas sin clave.
Los beneficios de la normalización de bases de datos
Obtener un mapa lógico de los datos
El almacenamiento y mapeo de datos es más lógico y, por tanto, redobla su utilidad para los departamentos que empleen las tablas. Normalizar bases de datos de producto hace que la información se organice y guarde siempre en su lugar correspondiente, sin duplicados ni versiones desactualizadas.
Dar consistencia a los datos
Se incrementa la fiabilidad de los datos para todos los implicados que acceden a las bases, y hay mayor consistencia en la información almacenada. Se evita guardar versiones desactualizadas, encontrar datos duplicados en diferentes partes de la empresa y distintos tipos de relaciones entre datos de producto, sin una jerarquía clara.
Crear una relación de datos sólida
La principal ventaja de normalizar bases de datos, aparte de la eliminación de redundancias, es el diseño de una integridad de datos que muestra claramente cómo se relaciona información de distintas tablas entre sí. Esto facilita la identificación de las relaciones de datos y corrige cualquier aislamiento o inconsistencia de información que pudiese haber en la base de datos de producto.
Conectar la base de datos con otros sistemas
Es fundamental contar con un buen programa para normnalizar bases de datos, como un PIM para la gestión y centralización de la información de producto. Con una buena organización de base, instalar este sistema es más rápido y sencillo, y podrá conectarse fácilmente a las fuentes de datos de la empresa sin atrasos ni necesidad de corregir problemas de sincronización.
Reforzar la seguridad de los datos
Se incrementa la seguridad, ya que la normalización hace que los datos tengan una localización más precisa.
Ahorrar costes de mantenimiento
Es mucho más sencillo mantener las bases de datos que ya tienes y realizar nuevos añadidos. También es más rápido conectar las fuentes de datos a cualquier sistema interno o externo, pues no serán necesarias revisiones para asegurar que los datos enviados son correctos.
Conclusión: ¿debes normalizar tus bases de datos o no?
Depende de cada caso, pero como norma general lo más recomendable es que si puedes, te lances a por ello.
Entre los ejemplos para decidir si normalizar bases de datos en Excel, puedes analizar:
- Si empleas bases de datos NoSQL.
- Si cuentas con los recursos adecuados (ya que es un proceso costoso que necesitará dedicación completa durante un tiempo).
- Si trabajas con diseños muy complejos, que no casan bien con una normalización típica.
- Si estás creando tan sólo una base de datos de prueba, que no necesita una formalización perfecta desde el principio.
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