Comprender el significado de la normalización de la base de datos no es sólo teórica, sino práctica: se trata de la creación de sistemas para estandarizar y organizar la información de manera efectiva para tu práctica de Gestión de Activos de IT (ITAM). Este procedimiento es imprescindible para poder confiar en tus bases de datos, evitando los activos mezclados o duplicados.
Cuando falta la normalización impacta negativamente en el dinero, el tiempo y los recursos. Si bien algunas soluciones tienen integrada esta función -como InvGate Insight-, muchas herramientas populares no la disponen, lo cual provoca complicaciones innecesarias para los usuarios. Tal es el caso del uso de Excel para la Gestión de Activos (o para cualquier otro propósito).
Pero estamos aquí para ayudarte. Así que sigue leyendo para explorar qué es la normalización de la base de datos y cómo aprovecharla para agilizar tus operaciones de ITAM.
¿Qué es la normalización de la base de datos?
En pocas palabras, la normalización de la base de datos limpia la información recopilada para hacerla más clara y legible para las máquinas. Normalmente, los sistemas reúnen los datos en diferentes formatos, lo que provoca documentos duplicados o fuera de lugar y, en última instancia, costos de almacenamiento innecesarios y dificultades para su comprensión.
Mediante la normalización de la base de datos, se consigue que la información sea coherente y sin errores, facilitando su interpretación y utilización gracias al formato. En definitiva, el objetivo es reducir la redundancia y la dependencia dentro de todo lo almacenado, a la vez de garantizar la integridad de los datos y eliminar las anomalías.
Estandarización vs. normalización de los datos
Habitualmente se confunde la estandarización con la normalización de la base de datos. Si bien ambas prácticas resultan esenciales para una gestión eficaz de la información, abordan aspectos diferentes de la organización y la calidad.
- La estandarización de base de datos implica llevar la información a un formato o estructura consistente, independientemente de los valores o escalas subyacentes, y garantizar la coherencia y compatibilidad entre las distintas fuentes de datos.
- La normalización de la base de datos se centra en organizar y transformar la información para eliminar redundancias y mejorar la integridad, sobre todo dentro de un mismo conjunto de datos o base de datos.
Datos normalizados vs. datos desnormalizados
Este par de opuestos, por su parte, corresponde a cómo se estructura la información dentro de un conjunto de datos:
- Los datos normalizados suelen preferirse para sistemas transaccionales que requieren una integridad estricta de la información. Siguen reglas específicas, generalmente sustentadas en formularios de normalización; organizan la información en múltiples tablas relacionadas, cada una de las cuales representa una entidad o concepto específico; y establecen relaciones a través de claves, es decir, primarias y externas.
- Los datos desnormalizados se eligen más para los sistemas analíticos que priorizan la velocidad de consulta y la simplicidad. Combinan la información de varias tablas en una única estructura, optimizan el rendimiento de las consultas y simplifican la recuperación de los datos cuando la eficiencia se obstaculiza por relaciones complejas, y mejoran el rendimiento global del sistema, pero con un costo: duplicando los datos y almacenándolos de forma redundante.
¿Por qué hay que normalizar los datos?
La normalización de los datos es crucial para las bases de datos y las empresas por su impacto en la eficacia de la comunicación, la toma de decisiones y la usabilidad general de la información.
Los datos sin normalizar y desordenados dificultan la comprensión y mecánica, afectando negativamente la funcionalidad de las características y funciones. Por ejemplo, al buscar "Google Chrome" es posible que no arroje los mismos resultados que "Chrome" debido a incoherencias en la representación de los datos. Esto merma la precisión y eficacia de los procesos de consulta, lo que conduce a resultados inadecuados y conexiones incompletas.
Por eso, la normalización hace que la búsqueda de términos o entidades específicas sea más eficiente y precisa. Las conexiones entre elementos de datos relacionados se refuerzan, lo que permite mejorar la recuperación y el análisis de la información.
Además, esta práctica tiene implicancias más amplias para la funcionalidad y el rendimiento de las bases de datos. Aquellos normalizados son más fáciles de ordenar, filtrar y analizar, lo que facilita su exploración y reconocimiento de patrones. Con un número reducido de columnas y una organización mejorada, los usuarios acceden a más registros en una sola página, mayor visualización, comprensión y reconocimiento de patrones.
Por el lado de la experiencia del usuario, simplifica los procesos, permitiéndoles contar fácilmente con la información y modificarla, al tiempo que garantiza la coherencia, la precisión y la ausencia de contenidos duplicados o redundancias. Así, múltiples personas pueden leer, interpretar y confiar en los registros presentados.
4 beneficios de la normalización de la base de datos
Una vez que implementes la normalización de la base de datos en tu organización, te encontrarás con múltiples mejoras y tareas que ahora resultan más sencillas.
En concreto, estos son los principales beneficios:
- Mayor facilidad para clasificar los datos: la normalización hace que la información sea más fácil de manejar, simplificando el trabajo de tus agentes.
- Más espacio de almacenamiento: optimiza significativamente la capacidad disponible de guardado.
- Simplifica el trabajo con herramientas de análisis de la información: una base de datos normalizada puede conectarse a instrumentos de procesamiento de datos para visualizar y analizar. Sin la normalización, estas soluciones no disponen de información precisa con la cual trabajar, por lo que generará resultados incorrectos.
- Mejores resultados: gracias a datos más ordenados y normalizados. Porque es fundamental confiar en esa información para poder tomar decisiones más adecuadas.
¿Cómo normalizar la base de datos?
El proceso general para la normalización de la base de datos consta de una serie de pasos e incluye algunas consideraciones para la selección de las herramientas:
- Identifica la necesidad de normalizar: debes hacerlo cuando haya problemas en la comunicación, reportes poco claros o incoherencias en la representación de los datos.
- Selecciona las herramientas adecuadas: al elegir una solución, busca que las funciones de normalización de datos estén incorporadas. Por ejemplo, InvGate Insight no sólo hace magia, sino que ejecuta todo el trabajo por ti. Esto significa que normaliza automáticamente toda la información de tu inventario de IT para mejorar tus operaciones.
- Implementa el proceso de normalización de datos: suele implicar la aplicación de reglas (el núcleo de la práctica) o formularios de normalización, que guían la reestructuración de los datos para eliminar redundancias, garantizar su coherencia y establecer relaciones entre las tablas.
- Analiza y evalúa las relaciones entre las entidades de datos: determina las claves primarias, las dependencias y los atributos. Esto ayuda a identificar posibles redundancias y anomalías que deben resolverse durante el proceso de normalización.
- Aplica las reglas y sigue los formularios de normalización: basados en los requisitos específicos de tu conjunto de datos. Esto suele incluir la división de tablas, la creación de relaciones entre ellas mediante claves y la garantía de que cada dato se almacena en un único lugar.
- Valida y perfecciona: verifique la exactitud, integridad y coherencia de la información. Realiza los ajustes necesarios para solucionar posibles problemas o anomalías que hayan surgido durante el proceso de normalización.
- Documenta la estructura de datos normalizada: incluidas las relaciones entre tablas, las claves y las dependencias. Esto ayuda a comprender el esquema y facilita el mantenimiento o las actualizaciones futuras.
Formas de normalizar los datos
Los procesos de normalización se basan en un conjunto de reglas o formas para estructurar y organizar la información dentro de un conjunto de datos.
Existen cinco formas de normalización de los datos, cada una con una finalidad específica. Veámoslas en detalle.
Primera forma normal (1NF)
La 1NF se centra en eliminar los datos duplicados y organizarlos en tablas separadas con un identificador único o clave primaria. Garantiza que cada columna de una tabla contenga sólo valores atómicos (indivisibles) y que no haya grupos o matrices de valores que se repitan.
Segunda forma normal (2NF)
La 2NF se basa en la 1NF para resolver el problema de las dependencias parciales. Asegura que todos los atributos no claves de una tabla dependen de la clave completa, eliminando las dependencias de sólo una parte de la clave primaria. Esta forma ayuda a reducir la redundancia de datos y a mejorar su integridad.
Tercera forma normal (3NF)
La 3NF amplía el proceso de normalización eliminando las dependencias transitivas. Garantiza que los atributos no claves dependan sólo de la clave primaria y no tengan dependencias indirectas con otros atributos no claves. Esta forma ayuda a minimizar las anomalías en los datos y a mantener su coherencia.
Forma normal de Boyce-Codd (BCNF)
La BCNF es una forma más estricta de normalización que aborda todas las dependencias posibles dentro de una tabla. Elimina cualquier dependencia funcional no trivial de las claves candidatas descomponiendo la tabla en unas más pequeñas. Además, garantiza que cada atributo de una tabla dependa funcionalmente de toda la clave primaria.
Cuarta y quinta formas normales (4NF y 5NF)
4NF y 5NF son formas de normalización avanzadas que tratan dependencias complejas como las multivaluadas y las de unión. Estas formas se utilizan con menos frecuencia que las tres anteriores y abordan situaciones específicas en las que los datos tienen relaciones y dependencias intrincadas.
Ejemplos de normalización de los datos
Para ilustrar el proceso de normalización de los datos, veamos ejemplos específicamente relacionados con la Gestión de Activos, incluyendo nombres, categorías, etiquetas y títulos de campos con su correspondiente contenido.
Normalizaremos progresivamente los datos siguiendo las formas de normalización.
Ejemplo 1: datos desnormalizados
En este ejemplo desnormalizado, el Nombre del Activo, la Categoría y las Etiquetas se almacenan en una única tabla sin separar adecuadamente los elementos de datos.
Tabla de Activos:
| ID del Activo | Nombre del Activo | Categoría | Etiquetas |
| 1 | Laptop Lenovo | Electrónica | Laptop, Lenovo |
| 2 | Software InvGate Service Desk | Software | Software, InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora Lenovo | Electrónica | Impresora, Lenovo |
Ejemplo 2: primera forma normal (1NF)
Veamos ahora un ejemplo normalizado. Separar los datos en múltiples tablas ayuda a lograr la primera forma normal, asegurando que cada columna contenga valores atómicos y no haya grupos repetidos.
Tabla de Activos:
| ID del Activo | Nombre del Activo |
| 1 | Laptop Lenovo |
| 2 | Software InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora Lenovo |
Tabla de Categorías:
| ID del Activo | Categoría |
| 1 | Electrónica |
| 2 | InvGate Service Desk |
| 3 | Electrónica |
Tabla de Etiquetas:
| ID del Activo | Etiqueta |
| 1 | Laptop |
| 1 | Lenovo |
| 2 | Software |
| 2 | InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora |
| 3 | Lenovo |
Ejemplo 3: segunda forma normal (2NF)
Aquí introducimos la segunda forma normal separando las categorías en tablas diferentes y creando una relación entre las tablas Activos y Categoría mediante la tabla de unión Activo-Categoría.
Tabla de Activos:
| ID del Activo | Nombre del Activo |
| 1 | Laptop Lenovo |
| 2 | Software InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora Lenovo |
Tabla de Categorías:
| Categoría | ID de la Categoría |
| 1 | Electrónica |
| 2 | Software |
Tabla de Aactivo-Categoría:
| ID del Activo | ID de la Categoría |
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 1 |
Tabla de Etiquetas:
| ID del Activo | Etiqueta |
| 1 | Laptop |
| 1 | Lenovo |
| 2 | Software |
| 2 | InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora |
| 3 | Lenovo |
Ejemplo 4: tercera forma normal (3NF)
Por último, para lograr la tercera forma normal, separamos las Etiquetas en una tabla aparte y creamos una relación entre las tablas de Activos y Etiquetas utilizando la tabla de unión Activo-Etiqueta.
Tabla de Activos:
| ID del Activo | Nombre del Activo |
| 1 | Laptop Lenovo |
| 2 | Software InvGate Service Desk |
| 3 | Impresora Lenovo |
Tabla de Categorías:
| ID de la Categoría | Categoría |
| 1 | Electrónica |
| 2 | Software |
Tabla del Activo-Categoría:
| ID del Activo | ID de la Categoría |
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 1 |
Tabla de Etiquetas:
| ID de la Etiqueta | Etiqueta |
| 1 | Laptop |
| 2 | Lenovo |
| 3 | Software |
| 4 | InvGate Service Desk |
| 5 | Impresora |
Tabla del Activo-Etiqueta:
| ID del Activo | ID de la Etiqueta |
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 2 | 4 |
| 3 | 5 |
Al normalizar progresivamente los datos, mejoramos la integridad de la información, eliminamos redundancias y establecemos relaciones adecuadas entre las entidades, optimizando la eficacia y la precisión de los procesos de Gestión de Activos.
Normalización de la base de datos y Gestión de Activos de IT
El éxito de ITAM depende que la información sea confiable. No puedes controlar tu entorno de IT si tus datos son de difícil acceso o erróneos. Por lo tanto, la normalización desempeña un papel crucial, ya que mejora la coherencia, la precisión y la facilidad de uso del conjunto de datos. Una base de datos bien organizada y normalizada resulta esencial para un seguimiento eficaz de los activos, la gestión de los inventarios y la toma de decisiones pertinentes.
Si deseas asumir el proceso de normalización de la base de datos en tu organización, InvGate Insight constituye la herramienta indicada. Dicha solución utiliza técnicas de normalización de datos para estandarizar y estructurar varios elementos dentro del sistema de ITAM, incluyendo etiquetas, títulos y categorías de software, nombres de fabricantes de hardware y campos personalizados y obligatorios. Lo mejor es que realiza el procedimiento por sí misma, ahorrándote tiempo y esfuerzo, reduciendo los errores humanos y presentando automáticamente la información normalizada en tu inventario de IT.
Gracias a la normalización de la base de datos y la disponibilidad de información confiable, se mejora la ITAM. En concreto, se obtiene lo siguiente:
- Información de los activos automática, coherente y estandarizada: InvGate Insight normaliza elementos de datos como títulos de software, categorías y nombres de fabricantes de hardware.
- Búsqueda más eficiente y reportes: con InvGate Insight y gracias la estructura de datos normalizada, es posible examinar los activos en función de los títulos de software, las categorías o los fabricantes de hardware. Esto facilita una recuperación más rápida de los activos y la elaboración de reportes precisos, que contribuyen a una mejor toma de decisiones.
- Mayor exactitud y confiabilidad de los datos: debido a la normalización de los campos personalizados y obligatorios en InvGate Insight. Con formatos de datos y reglas de validación coherentes, los profesionales de ITAM garantizan que la información esencial se captura con precisión, reduciendo el riesgo de errores al momento de introducirla y optimizando la confiabilidad de los datos de activos.
- Mejor categorización y análisis de activos: al normalizar las etiquetas y las categorías de software, InvGate Insight permite una categorización y un análisis eficientes de los activos. De este modo, los equipos de ITAM obtienen información valiosa sobre la utilización de los activos, el cumplimiento de las licencias de software, los programas de mantenimiento, etc.
9 mejores prácticas para la normalización de la base de datos
Para concretar la normalización de la base de datos, es esencial seguir las mejores prácticas orientadas a garantizar la eficacia e integridad del proceso:
- Analiza los datos: para comprender su estructura, relaciones y dependencias. Esto te ayudará a identificar las entidades, los atributos y sus relaciones, guiando el procedimiento de normalización.
- Aplica las formas de normalización de forma incremental: comenzando por 1NF y avanzando hacia las superiores. El enfoque gradual permite que el proceso sea sistemático y manejable.
- Establece relaciones adecuadas entre las tablas: utilizando claves primarias y foráneas para garantizar la integridad de los datos y la referencial. Definir correctamente las relaciones ayuda a evitar anomalías e incoherencias en la información.
- Garantiza la atomicidad: cada atributo de una tabla debe representar un valor atómico. Evita almacenar múltiples valores dentro de un mismo atributo, ya que viola los principios de la normalización. Así que descompone los datos en atributos separados para lograr la atomicidad.
- Ten en cuenta la performance y la escalabilidad: si bien la normalización mejora la integridad de los datos, puede afectar al rendimiento y la escalabilidad. De manera que debes buscar un equilibrio entre la normalización y los requisitos específicos de tu sistema. Las técnicas de desnormalización, como la adición de campos calculados o el uso de estrategias de almacenamiento en caché, representan una alternativa en algunos casos para mejorar la performance.
- Documenta el proceso de normalización: incluidas las decisiones tomadas, los diagramas entidad-relación y las estructuras de las tablas. La documentación sirve de referencia para el futuro desarrollo, mantenimiento y colaboración entre los miembros del equipo.
- Valida y verifica los datos normalizados para garantizar su exactitud y coherencia: realiza pruebas y comprobaciones para confirmar que la información cumple los objetivos deseados y resuelve cualquier anomalía anterior.
- Revisa y actualiza periódicamente el modelo de datos: los requisitos de dicha información pueden evolucionar con el tiempo y surgir nuevos elementos. Cuando eso ocurre debes examinarla para adaptarla a los cambios de modo de garantizar la eficacia de los datos normalizados.
- Elige herramientas y tecnologías adecuadas: deben admitir funciones de normalización de datos como sistemas de gestión de bases de datos o plataformas de integración de datos. Los software con funciones específicamente diseñadas para la normalización de datos simplifican el proceso y reducen los esfuerzos manuales.
Si sigues estas prácticas recomendadas, podrás conseguir datos normalizados bien estructurados, eficientes y confiables que faciliten el análisis preciso, la toma de decisiones y la gestión de la información dentro de tu organización.
Puntos clave
La normalización de la base de datos garantiza que toda la información esté ordenada, organizada y sea de fácil acceso. El resultado final es la disponibilidad de datos confiables para trabajar que sientan las bases para el funcionamiento eficaz de todas tus operaciones. Y, por supuesto, esto incluye ITAM.
La normalización no sólo mejora la coherencia y la precisión de la información, sino también la capacidad de búsqueda, la elaboración de reportes y la experiencia del usuario. En el contexto de la Gestión de Activos, desempeña un papel vital en el mantenimiento de una base de datos de activos confiable y completa.
Si te parece demasiado para manejarlo tú solo, no olvides que puedes acudir a InvGate Insight para que se encargue de la tarea. Nuestro software de ITAM normaliza automáticamente toda la información de tu inventario de IT por sí mismo, lo cual redunda en una agilización del seguimiento de los activos, facilitación de la categorización y la garantía de la integridad de los datos, brindando valiosas perspectivas.
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Preguntas frecuentes
¿Cuándo normalizar los datos?
Es necesario normalizar los datos cuando quieres eliminar redundancias, garantizar la coherencia y mejorar la eficacia de las búsquedas y las consultas.
¿Qué significa normalizar los datos?
Normalizar los datos significa transformar las variables a una escala o rango común, eliminando las diferencias en unidades o distribuciones.
¿Cómo saber si los datos tienen una distribución normal?
La distribución de los datos la puedes evaluar visualmente mediante histogramas o emplear pruebas estadísticas como la de Shapiro-Wilk o la de Kolmogorov-Smirnov.
¿Cómo normalizar un conjunto de datos?
Para normalizar un conjunto de datos, hay que escalar los valores a un rango común, por ejemplo entre 0 y 1, utilizando métodos como el escalado Min-Max o la normalización Z-score.
¿Cómo comprobar si mis datos se distribuyen normalmente?
Realiza pruebas estadísticas como la de Shapiro-Wilk o Anderson-Darling. También puedes efectuar una inspección visual mediante gráficos de probabilidad como el Q-Q para evaluar la normalidad de los datos.
¿Cómo transformar datos no normalizados en normalizados?
Aplica transformaciones matemáticas como la logarítmica, la raíz cuadrada o la Box-Cox para conseguir la normalización en distribuciones de datos no normalziados.
