Normalização de Dados - Uma Estratégia Essencial para o Sucesso da Gestão de Dados

Desvendando a Mágica da Normalização de Dados na Era Digital

A normalização de dados é uma prática fundamentada na teoria dos bancos de dados que tem como objetivo eliminar a repetição de informações, minimizar as lacunas e reduzir erros. Com o aumento da importância de big data no nosso mundo digital moderno, gerenciando corretamente os dados se tornou uma tarefa crucial. Além disso, além de melhorar a qualidade dos dados armazenados em bancos de dados relacionais e semestracionais, normalizar os dados ajuda a evitar desgaste no hardware, otimiza consultas, fornece integração mais precisa com outros sistemas e economiza dinheiro no longo prazo. Este artigo aborda conceitos importantes sobre normalização de dados, seus tipos e sua importância para o gerenciamento de dados na atualidade.

Conceito de Normalização de Dados

A normalização de dados é um processo que envolve a reestruturação do formato como quais as tabelas em um banco de dados, eliminando a repetição e armazenamento redundante de informações. É essencial para minimizar erros durante a captura, validação, armazenamento e recuperação de dados, enquanto também ajuda a melhorar a qualidade e precisão do conteúdo armazenado. Além disso, é um componente integral das melhores práticas de gerenciamento de banco de dados (DBMS).

Por que é importante a normalização dos dados?

Ao se manter os dados armazenados em uma base de dados organizados e padronizados, a normalização aumenta a capacidade da empresa de coletar e usar esses dados com segurança e precisão. Essa organização é fundamental para o sucesso em um mundo em que muitas decisões importantes são baseadas em informações armazenadas em bases de dados, desde o faturamento diário até à gestão da cadeia de abastecimento global.

Além disso, as melhores práticas de normalização podem ajudar a garantir que o sistema de banco de dados atue como um "sistema centralizado" de informações para a empresa. Normalizar também permite um mais rápido e direito acesso à informação, reduzindo a complexidade do software que opera a base de dados e resultando em melhor desempenho geral.

A normalização dos dados elimina problemas de redundância e de consolidação da informação - duplicações não podem mais estar presentes. Além disso, normalizar também permite uma melhor compreensão dos processos que usam os dados. Por fim, os dados são fáceis de alterar com base nos requerimentos organizacionais, aumentando o valor adicionado a empresas em geral.

Tipos de Normalização de Dados

Há quatro tipos principais de normalização

1 - Primeira Normalização (1NF): Essa normalização se baseia na proibição da repetição de informações dentro do mesmo banco. Isso significa que cada tabela armazena um valor por coluna e uma única linha por entidade (um recurso da base de dados).
2 - Segunda Normalização (2NF): Essa proibiria relacionamentos que criariam atributos redundantes. A 2NF garante que cada tabela contenha apenas informações relacionadas a ela, o que significa que tabelas "pai" não podem armazenar informações referentes às "filhas".
3 - Terceira Normalização (3NF): Isso é semelhante à 2NF com a diferença de que todas as tabelas precisam estar em sua primeira forma normal antes de chegar a terceira. Ao atingir o nível 3NF, não deve haver informações semanticamente irrelevantes ou redundantes em qualquer lugar na base.
4 - Quarta Normalização (4NF): Proíbe a existência de relacionamentos transitivos dentro do mesmo grupo que violem a independência. Esse nível procura remover tabelas e atributos que são necessários, mas não são adequados.
5 - Quinta Normalização (5NF): É o mais estrito de todos e permite o desempenho máximo da informação contida em cada campo individual do conjunto de relatórios da base. A quinta normalização exige que os dados que são inseridos em tabelas devem ser incompatíveis com outros campos em tabelas diferentes, impedindo assim qualquer redundância.
6 - Sexta Normalização (6NF): Vai além do padrão da quinta normalização para remover todas as redundâncias completamente.

Desvantagens

Nem sempre a normalização é adequada, principalmente para sistemas de bancos que possuem grandes volumes e alto desempenho. No caso de tabelas com milhões ou bilhões de registros em um banco de dados, o tempo e os custos necessários para atingir alta normalização podem se tornar impracticáveis. Em tais casos, é razoável deixar um grau de redundância em certas partes da estrutura do banco. A ideia principal é encontrar a equilibração perfeita entre normalização e desempenho do sistema.


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Banco de Dados

Banco de dados é um sistema organizado para armazenar, gerenciar e recuperar informações de forma eficiente, sendo essencial em aplicações, sites, sistemas corporativos e soluções baseadas em dados.