Data normalization: o que é e por que é importante para sua empresa
Todas as empresas utilizam alguma forma de coleta de dados, não importa quão grande ou pequena. Enquanto as empresas de grande escala têm métodos mais estabelecidos para coletar, armazenar e analisar dados, empresas menores e start-ups também estão começando a entender o valor da coleta e análise de dados. Para entender melhor, veja a seguir mais informações sobre data normalization.
A maioria das empresas já coleta e gerencia dados usando bancos de dados, plataformas de CRM ou sistemas de automação.
No entanto, os dados em seus muitos formulários e tipos de entrada podem levar a informações inconsistentes ou duplicadas.
Uma coleta de dados mais eficiente requer um processo mais simplificado de gerenciamento de dados. É nesse momento que entra o data normalization.
Neste artigo, exploraremos o que é a normalização de dados e por que é fundamental para as empresas que desejam aproveitar ao máximo seus dados.
O que é data normalization?
Data normalization pode ser definida como um processo projetado para facilitar uma forma mais coesa de entrada de dados, essencialmente “limpando” os dados.
Sendo assim, ao normalizar um conjunto de dados, você está reorganizando-o, assim, é possível remover quaisquer dados não estruturados ou redundantes.
Desse modo, torna-se possível habilitar um meio superior e mais lógico de armazenar esses dados.
O principal objetivo da normalização de dados é alcançar um formato de dados padronizado em todo o sistema. Sendo assim, permite que os dados sejam consultados e analisados com mais facilidade. Desse modo, pode levar a melhores decisões de negócios.
O data normalization pode ser incluído em seu pipeline de dados, o que oferece suporte à visibilidade geral de seus dados, um conceito conhecido como observabilidade de dados.
Em última análise, normalizar seus dados é um passo para otimizar seus dados maximizando o valor que você pode obter deles.
Como funciona o data normalization?
Em um sentido fundamental, o data normalization é alcançada criando um formato padrão para todos os dados no banco de dados da sua empresa.
Sendo assim, a normalização terá uma aparência diferente dependendo do tipo de dados usados.
Saber como normalizar dados em massa é uma questão mais complicada. Normalmente, isso é feito por um processo de criação de tabelas e vinculá-las, enquanto segue um conjunto de práticas para proteger os dados e reduzir as anomalias de dados.
Quais são os benefícios do data normalization?
Agora que temos os conceitos básicos, vamos ver o que o data normalization pode trazer para o seu negócio.
Além dos benefícios óbvios de um banco de dados melhor organizado e bem estruturado, há muitas outras vantagens da normalização de dados para as empresas:
Liberando espaço
Antes de normalizar seus dados, você pode ter tido instâncias de informações repetidas de clientes em vários locais em seu banco de dados.
Desse modo, ao organizar e eliminar dados duplicados, você pode criar um espaço de armazenamento valioso e, ao mesmo tempo, ajudar seu sistema a ser executado de forma mais rápida e eficiente.
Melhorando o tempo de resposta da consulta
A velocidade com que você pode encontrar dados após a normalização também é uma vantagem significativa para a execução geral da consulta.
Sendo assim, várias equipes dentro de uma empresa podem encontrar informações em um só lugar, em vez de espalhadas por vários conjuntos de dados.
Redução de anomalias de dados
Outra vantagem importante da normalização de dados é a eliminação de anomalias de dados, ou seja, inconsistências de armazenamento de dados.
Os problemas com a estrutura de um banco de dados são revelados quando há um erro ao adicionar, atualizar ou excluir informações em um banco de dados.
Sendo assim, as regras de normalização de dados ajudam a garantir que todos os novos dados sejam inseridos e atualizados corretamente, sem duplicação ou entrada falsa, enquanto você pode excluir informações sem afetar nenhum outro dado relacionado.
Quais são os desafios da normalização de dados?
Embora existam inúmeras vantagens da normalização de dados para as organizações, as desvantagens da normalização de dados devem ser reconhecidas, veja a seguir quais são:
Taxas de resposta de consulta mais lentas
Ao normalizar dados em um nível mais complexo, algumas consultas analíticas podem levar mais tempo para serem executadas pelo banco de dados, especialmente aquelas que precisam ser extraídas de uma grande quantidade de dados.
Desse modo, as regras de dados normalizadas exigem o uso de várias tabelas de dados que os bancos de dados levam mais tempo para serem verificados.
A compensação é tradicionalmente o aumento do tempo de desempenho da consulta para armazenamento reduzido. Embora o custo do armazenamento provavelmente diminua com o tempo.
É necessário um conhecimento preciso
Um conhecimento básico completo e preciso dos formulários e estruturas normais de dados é necessário para padronizar adequadamente seus dados. Sendo assim, se o processo inicial estiver incorreto, você enfrentará anomalias significativas nos dados.
Complexidades adicionais para as equipes
Além de configurar o banco de dados, você deve educar as pessoas certas sobre como interpretá-lo.
Muitos dos dados que seguem as regras dos formulários normais são salvos como valores numéricos.
Desse modo, significa que as tabelas contêm códigos em vez de informações reais. Isso significa que você deve sempre fazer referência à tabela de consulta.
Desnormalização como alternativa
Desenvolvedores e arquitetos de dados continuam a projetar bancos de dados NoSQL orientados a documentos e sistemas não relacionais que podem ser usados sem armazenamento em disco. Um equilíbrio entre normalização e desnormalização de dados está sendo cada vez mais considerado.
O data normalization é essencial para as empresas!
O data normalization é um processo essencial para qualquer empresa que deseje aproveitar ao máximo seus dados.
Desse modo, ajuda a garantir que os dados sejam precisos, confiáveis, organizados de maneira consistente e padronizada. Além disso, podem ser comparados e analisados de maneira eficaz.
A normalização de dados também ajuda as empresas a reduzir a redundância de dados, integrar dados de diferentes fontes e sistemas e tomar decisões informadas com base nos dados.
Sendo assim, certifique-se de que sua empresa esteja normalizando seus dados para aproveitar ao máximo seus insights.
Fontes:
Douglas Bernardini
Cybersecurity Specialist & Cloud Computing Expert with +10 years experience in IT infrastructure.
Specialist delivering assets for development teams in Google Cloud Platform (GCP) and Amazon web services (AWS)
Hands-on cloud security enterprise architect, with experience in SIEM/SOC, IAM, cryptography, pentest, network topologies, operating systems, databases, and applications.
Experience in DevSecOps analysis to discover vulnerabilities in software, identifying CI/CD risks gaps and recommending secure-coding process (S-SDLC).