Normalização de dados, explicada: O que é, por que é importante e como fazer

Entender a normalização de dados não se trata apenas de teoria, mas de criar sistemas para padronizar e organizar os dados de forma eficaz para sua prática de Gerenciamento de Ativos de TI (ITAM). Sem ela, você não pode confiar verdadeiramente em seus bancos de dados, pois eles podem conter ativos misturados ou duplicados.

A falta de informações normalizadas pode levar a um mau uso significativo de dinheiro, tempo e outros recursos. E, embora algumas soluções tenham a normalização de dados integrada (como o InvGate Asset Management), muitas ferramentas populares não têm. Isso provoca complexidades desnecessárias para seus usuários. Esse é o caso das organizações que ainda usam o Excel para o Gerenciamento de Ativos (ITAM) (ou para qualquer outra finalidade).

Mas, como sempre, estamos aqui para ajudar! Continue lendo para saber o que é normalização de dados e como você pode aproveitá-la para otimizar suas operações de ITAM.

O que é normalização de dados?

Em termos simples, a normalização de dados limpa as informações coletadas para torná-las mais claras e legíveis por máquina. Normalmente, os sistemas coletam informações em diferentes formatos, o que leva a duplicatas ou irrelevâncias e, por fim, a custos de armazenamento desnecessários e dificuldades de compreensão.

Por meio da normalização de dados, as informações se tornam consistentes, os erros são removidos e reunidos em um formato semelhante para facilitar a interpretação e o uso. Seu objetivo é reduzir a redundância e a dependência das informações armazenadas, garantindo sua integridade e eliminando anomalias.

Padronização de dados vs. normalização

É comum confundir padronização e normalização de dados. Ambas as práticas são essenciais para um gerenciamento de dados eficaz, mas abordam aspectos diferentes de organização e qualidade.

• A padronização de dados envolve colocar as informações em um formato ou estrutura consistente, independentemente dos valores ou escalas subjacentes, e garantir a consistência e a compatibilidade entre diferentes fontes de dados.
• A normalização de dados concentra-se na organização e transformação de dados para eliminar redundâncias e melhorar a integridade, especialmente em um único conjunto de dados ou banco de dados.

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Dados normalizados vs. dados desnormalizados

Esse par de opostos, por outro lado, corresponde à forma como as informações são estruturadas em um conjunto de dados:

• Os dados normalizados são geralmente preferidos para sistemas transacionais que exigem integridade rigorosa dos dados. Os bancos de dados normalizados seguem regras específicas (geralmente baseadas em formulários de normalização), organizam as informações em várias tabelas relacionadas (cada uma representando uma entidade ou um conceito específico) e estabelecem relacionamentos por meio de chaves (ou seja, primárias e externas).
  
  
  
• Os dados desnormalizados geralmente são preferidos para sistemas analíticos que priorizam a velocidade e a simplicidade da consulta. Os bancos de dados desnormalizados combinam a fusão de informações de várias tabelas em uma única estrutura, otimizam o desempenho da consulta e simplificam a recuperação de dados quando a eficiência pode ser prejudicada por relacionamentos complexos, além de melhorar o desempenho geral do sistema, mas com um custo: envolve a duplicação de dados e seu armazenamento redundante.

Por que os dados devem ser normalizados?

A normalização de dados é fundamental para bancos de dados e empresas devido ao seu impacto na comunicação eficaz, na tomada de decisões e na usabilidade geral das informações. Dados des organizados e não normalizados apresentam desafios que dificultam a compreensão humana e das máquinas.

Além disso, dados não organizados em um banco de dados afetam negativamente a funcionalidade de recursos e funções. Por exemplo, a busca por "Google Chrome" pode não produzir os mesmos resultados que a busca por "Chrome" devido a inconsistências na representação dos dados. Isso prejudica a precisão e a eficiência dos processos de pesquisa e consulta, levando a resultados menos precisos e conexões incompletas.

Portanto, a normalização torna a pesquisa de termos ou entidades específicas mais eficiente e precisa. As conexões entre os elementos de dados relacionados são fortalecidas, permitindo uma melhor recuperação e análise de informações.

Além disso, essa prática também tem implicações mais amplas para a funcionalidade e o desempenho do banco de dados. Os dados normalizados são mais fáceis de classificar, filtrar e analisar, facilitando a exploração de dados e o reconhecimento de padrões. Com um número reduzido de colunas e uma organização aprimorada, os usuários podem visualizar mais registros em uma única página, melhorando a visualização, a compreensão e o reconhecimento de padrões.

Quanto à experiência do usuário, ela simplifica os processos, permitindo que os usuários acessem e modifiquem facilmente as informações, garantindo a consistência, a precisão e a ausência de duplicatas ou redundâncias. Assim, vários usuários podem ler, interpretar e confiar com segurança nos registros apresentados.

4 benefícios da normalização de dados

Depois de implementar a normalização de dados em sua organização, você perceberá vários aprimoramentos e isso tornará suas tarefas diárias muito mais simples. Os principais benefícios que ela lhe trará são

1. Maior facilidade para classificar os dados - Os dados normalizados são fáceis de manusear, facilitando o trabalho de seus agentes.
2. Mais espaço de armazenamento disponível - quando se lida com terabytes e petabytes, a normalização de dados pode otimizar significativamente o espaço de armazenamento.
3. Mais facilidade para trabalhar com ferramentas de análise de dados - Um banco de dados normalizado pode ser facilmente conectado a ferramentas de processamento de dados para visualizá-los e analisá-los. Sem a padronização, essas soluções não têm informações precisas com as quais trabalhar e podem produzir resultados incorretos.
4. Melhores resultados - Dados mais limpos e padronizados produzem melhores resultados. E você precisa poder contar com essas informações para tomar boas decisões.

Como normalizar os dados?

Agora que você sabe o que a normalização faz e como ela pode beneficiar sua organização, é hora de aprender como fazê-la. Veja a seguir um processo geral de normalização de dados, incluindo considerações sobre a seleção de ferramentas:

1. Identifique a necessidade de normalização - Você deve normalizar os dados quando houver problemas de falta de comunicação, relatórios pouco claros ou inconsistências na representação dos dados.
2. Selecione as ferramentas adequadas - Ao escolher uma solução, procure os recursos de normalização de dados incorporados. Por exemplo, o InvGate Asset Management não só faz o truque, mas também faz todo o trabalho para você. Isso significa que ele normaliza automaticamente todas as informações em seu inventário de TI para aprimorar suas operações.
   
   
   
3. Entenda o processo de normalização de dados - O processo normalmente envolve a aplicação de regras ou formulários de normalização. Essas regras estão no centro da prática, por isso as veremos em mais detalhes posteriormente. Elas orientam a reestruturação dos dados para eliminar redundâncias, garantir a consistência dos dados e estabelecer relacionamentos entre tabelas.
   
   
   
4. Analisar e avaliar os relacionamentos de dados - Depois de estabelecer as bases, é hora de começar. Examine os relacionamentos entre as entidades de dados e determine as chaves primárias, as dependências e os atributos. Isso ajuda a identificar possíveis redundâncias e anomalias que precisam ser resolvidas durante o processo de normalização.
   
   
   
5. Aplicar regras de normalização - Siga as regras ou formulários de normalização com base nos requisitos específicos de seu conjunto de dados. Normalmente, isso inclui a divisão de tabelas, a criação de relacionamentos entre elas usando chaves e a garantia de que cada informação seja armazenada em um único local.
   
   
   
6. Validar e refinar - Verifique a precisão, a integridade e a consistência das informações. Faça os ajustes necessários para resolver possíveis problemas ou anomalias que possam ter surgido durante o processo de normalização.
   
   
   
7. Documente a estrutura de dados normalizada - Mantenha a documentação adequada do esquema do banco de dados, incluindo relacionamentos de tabela, chaves e dependências. Isso ajuda a entender a estrutura e auxilia em futuras manutenções ou atualizações.

Formulários de normalização de dados

Os processos de normalização de dados são baseados em um conjunto de regras ou formulários para estruturar e organizar as informações em um conjunto de dados. Há cinco formulários de normalização de dados, cada um com uma finalidade específica. Vamos dar uma olhada mais de perto em cada uma delas.

Primeira forma normal (1NF)

A 1NF se concentra em eliminar dados duplicados e organizá-los em tabelas separadas com um identificador exclusivo ou chave primária. Ela garante que cada coluna de uma tabela contenha apenas valores atômicos (indivisíveis) e que não haja grupos ou matrizes de valores repetidos.

Segunda forma normal (2NF)

A 2NF baseia-se na 1NF, abordando a questão das dependências parciais. Ela garante que todos os atributos que não são chaves em uma tabela dependam de toda a chave, eliminando as dependências de apenas uma parte da chave primária. Essa forma ajuda a reduzir a redundância de dados e a melhorar sua integridade.

Terceira forma normal (3NF)

A 3NF amplia o processo de normalização, eliminando as dependências transitivas. Ela garante que os atributos não-chave dependam apenas da chave primária e não tenham dependências indiretas de outros atributos não-chave. Essa forma ajuda a minimizar as anomalias dos dados e a manter sua consistência.

Forma normal de Boyce-Codd (BCNF)

A BCNF é uma forma mais rigorosa de normalização que aborda todas as dependências possíveis em uma tabela. Ela elimina quaisquer dependências funcionais não triviais em chaves candidatas decompondo a tabela em tabelas menores. A BCNF garante que cada atributo em uma tabela seja funcionalmente dependente de toda a chave primária.

Quarta e quinta formas normais (4NF e 5NF)

A 4NF e a 5NF são formas de normalização avançadas que lidam com dependências complexas, como dependências multivaloradas e dependências de junção. Essas formas são menos usadas em comparação com as três anteriores e tratam de situações específicas em que os dados têm relações e dependências complexas.

Exemplos de normalização de dados

Para ilustrar o processo de normalização de dados, vamos ver exemplos especificamente relacionados ao Asset Management, incluindo nomes, categorias, tags e títulos de campos com o conteúdo correspondente. Normalizaremos progressivamente os dados seguindo os formulários de normalização.

Exemplo 1: Dados desnormalizados

Nesse exemplo desnormalizado, o nome do ativo, a categoria e as tags são armazenados em uma única tabela sem separar os elementos de dados adequadamente.

Tabela de ativos:

Exemplo 2: Primeira forma normal (1NF)

Agora, vamos ver um exemplo normalizado. Separar os dados em várias tabelas ajuda a obter a primeira forma normal, garantindo que cada coluna contenha valores atômicos e que não haja grupos repetidos.

Tabela de ativos:

Tabela de categorias:

Tabela de tags:

Exemplo 3: Segunda forma normal (2NF)

Aqui, introduzimos a segunda forma normal separando as categorias em tabelas diferentes e criando um relacionamento entre as tabelas Asset e Category usando a tabela de junção AssetCategory.

Tabela de ativos:

Tabela de categorias:

Tabela AssetCategory:

Tabela de etiquetas:

Exemplo 4: Terceira forma normal (3NF)

Por fim, para obter a terceira forma normal, separamos as tags em uma tabela separada e criamos um relacionamento entre as tabelas Asset e Tag usando a tabela de junção AssetTag.

Tabela de ativos:

Tabela de categorias:

Tabela AssetCategory:

Tabela de tags:

Tabela AssetTag:

Ao normalizar progressivamente os dados, melhoramos a integridade das informações, eliminamos redundâncias e estabelecemos relações adequadas entre as entidades, aumentando a eficiência e a precisão dos processos de gerenciamento de ativos.

Normalização de dados e gerenciamento de ativos de TI

O ITAM bem-sucedido tem tudo a ver com informações confiáveis. Não é possível controlar o ambiente de TI se os dados forem difíceis de acessar ou estiverem errados. Portanto, não é de se admirar que a normalização desempenhe um papel crucial ao melhorar a consistência, a precisão e a usabilidade dos conjuntos de dados. A manutenção de um banco de dados bem organizado e normalizado é essencial para o rastreamento eficaz de ativos, o gerenciamento de estoques e a tomada de decisões relevantes.

Se você deseja assumir o processo de normalização dos dados em toda a sua organização, o InvGate Asset Management pode desempenhar essa função. A ferramenta utiliza técnicas de normalização de dados para padronizar e estruturar vários elementos de dados no sistema ITAM, incluindo tags, títulos e categorias de software, nomes de fabricantes de hardware e campos personalizados e obrigatórios. A melhor parte é que ela faz o processo sozinha, economizando tempo e esforço, reduzindo erros humanos e apresentando automaticamente os dados normalizados em seu inventário de TI.

Vamos explorar como a normalização dos dados e as informações confiáveis contribuem para melhorar o ITAM:

1. Informações de ativos automáticas, consistentes e padronizadas - Ao normalizar elementos de dados como títulos de software, categorias e nomes de fabricantes de hardware, o InvGate Asset Management normaliza perfeitamente todos os dados para garantir que as informações de ativos sejam consistentes em todo o sistema.
   
   
   
2. Pesquisa e relatórios eficientes - Os usuários podem facilmente usar o InvGate Asset Management para pesquisar com precisão os ativos com base em títulos de software específicos, categorias ou fabricantes de hardware, graças à estrutura de dados normalizada. Isso facilita a recuperação mais rápida de ativos, a geração de relatórios precisos e a melhor tomada de decisões.
   
   
   
3. Maior precisão e confiabilidade dos dados - A normalização dos campos personalizados e dos campos obrigatórios no InvGate Asset Management ajuda a garantir a integridade e a precisão dos dados. Com formatos de dados consistentes e regras de validação, os profissionais de ITAM podem garantir que as informações essenciais sejam capturadas com precisão, reduzindo o risco de erros de entrada de dados e aumentando a confiabilidade dos dados dos ativos.
   
   
   
4. Melhor categorização e análise dos ativos - Ao normalizar as tags e as categorias de software, o InvGate Asset Management também permite a categorização e a análise eficientes dos ativos. Isso permite que as equipes de ITAM obtenham informações valiosas sobre a utilização de ativos, conformidade de licenças de software, cronogramas de manutenção e muito mais.

9 práticas recomendadas para normalizar dados

Ao normalizar os dados, é essencial seguir as práticas recomendadas para garantir a eficácia e a integridade do processo de normalização:

1. Analisar os dados - Comece analisando minuciosamente os dados para entender sua estrutura, relacionamentos e dependências. Isso o ajudará a identificar as entidades, os atributos e seus relacionamentos, orientando o processo de normalização.
   
   
   
2. Aplicar as formas de normalização de forma incremental - Recomenda-se aplicar as formas de normalização (1NF, 2NF, 3NF etc.) de forma incremental, começando com a primeira forma normal e progredindo para as formas superiores. Essa abordagem gradual permite um processo de normalização sistemático e gerenciável.
   
   
   
3. Estabeleça relacionamentos adequados - Defina relacionamentos entre tabelas usando chaves primárias e estrangeiras para garantir a integridade dos dados e manter a integridade referencial. A definição adequada das relações ajuda a evitar anomalias e inconsistências nos dados.
   
   
   
4. Garanta a atomicidade - Cada atributo em uma tabela deve representar um valor atômico. Evite armazenar vários valores em um único atributo, pois isso viola os princípios da normalização. Decomponha os dados em atributos separados para obter atomicidade.
   
   
   
5. Considere o desempenho e a escalabilidade - Embora a normalização melhore a integridade dos dados, ela pode afetar o desempenho e a escalabilidade. Encontre um equilíbrio entre a normalização e os requisitos específicos de seu sistema. Técnicas de desnormalização, como a adição de campos calculados ou o uso de estratégias de cache, podem ser necessárias em certos casos para melhorar o desempenho.
   
   
   
6. Documentar o processo de normalização - Mantenha a documentação do processo de normalização, incluindo as decisões tomadas, diagramas de entidade-relacionamento e estruturas de tabelas. A documentação serve como referência para desenvolvimento futuro, manutenção e colaboração entre os membros da equipe.
   
   
   
7. Validar e verificar os dados normalizados - Após a normalização, valide e verifique os dados para garantir sua precisão e consistência. Realize testes e verificações para confirmar que os dados normalizados atendem aos objetivos desejados e resolvem quaisquer anomalias de dados anteriores.
   
   
   
8. Revisar e atualizar regularmente o modelo de dados - Os requisitos de dados podem evoluir com o tempo, e novos elementos de dados podem surgir. Revise e atualize regularmente o modelo de dados para acomodar as mudanças e garantir a eficácia contínua dos dados normalizados.
   
   
   
9. Escolha as ferramentas e tecnologias adequadas - Selecione ferramentas e tecnologias que ofereçam suporte aos recursos de normalização de dados, como sistemas de gerenciamento de bancos de dados ou plataformas de integração de dados. Utilize softwares que ofereçam funcionalidades projetadas especificamente para a normalização de dados, simplificando o processo e reduzindo os esforços manuais.

Ao aderir a essas práticas recomendadas, você pode obter dados normalizados bem estruturados, eficientes e confiáveis que facilitam a análise precisa, a tomada de decisões e o gerenciamento de dados em sua organização.

Principais conclusões

Por meio da normalização de dados, você garante que todas as suas informações estejam limpas, organizadas e fáceis de acessar. O resultado final é que ter insumos confiáveis para trabalhar estabelece a base para que todo o resto funcione de forma eficaz. E, é claro, esse é o caso do ITAM.

A normalização não apenas melhora a consistência e a precisão dos dados, mas também aprimora a capacidade de pesquisa, a geração de relatórios e a experiência do usuário. No contexto do gerenciamento de ativos, ela desempenha um papel fundamental na manutenção de um banco de dados de ativos confiável e abrangente.

Mas se tudo isso é um pouco demais para lidar sozinho, não se esqueça de que você pode deixar o InvGate Asset Management cuidar disso! Nosso software ITAM normaliza automaticamente todas as informações em seu inventário de TI, simplificando o rastreamento de ativos, facilitando a categorização, garantindo a integridade dos dados e fornecendo informações valiosas.

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Perguntas frequentes

Quando normalizar os dados?

Os dados precisam ser normalizados quando você deseja eliminar redundâncias, garantir a consistência e melhorar a eficiência da pesquisa e da consulta.

O que significa normalizar os dados?

Normalizar dados significa transformar variáveis em uma escala ou intervalo comum, eliminando diferenças em unidades ou distribuições.

Como saber se os dados são normalmente distribuídos?

Você pode avaliar visualmente a distribuição dos dados usando histogramas ou empregar testes estatísticos como o teste de Shapiro-Wilk ou o teste de Kolmogorov-Smirnov.

Como normalizar um conjunto de dados?

Para normalizar um conjunto de dados, é necessário escalonar os valores para um intervalo comum, como entre 0 e 1, usando métodos como escalonamento Mín-Máx. ou normalização de escore Z.

Como testar se meus dados são normalmente distribuídos?

Realize testes estatísticos, como o teste de Shapiro-Wilk, o teste de Anderson-Darling ou a inspeção visual por meio de gráficos de probabilidade, como o gráfico Q-Q, para avaliar a normalidade dos dados.

Como transformar dados não normais em normais?

Aplique transformações matemáticas, como transformações logarítmicas, de raiz quadrada ou Box-Cox, para obter normalidade em distribuições de dados não normais.