Una empresa sanitaria necesita acceder a los historiales médicos de un paciente para tomar decisiones adecuadas sobre la administración de tratamientos. Sin embargo, los expedientes proceden de fuentes distintas y utilizan terminología diferente ("Diabetes de tipo II" en un expediente, "diabetes de tipo 2" en otro). Esta incoherencia crea un problema para la organización y ralentiza la eficacia del personal. ¿Cuál es la solución? La normalización de los datos.
La normalización de datos transforma los datos en un formato estándar que permite la coherencia y compatibilidad entre distintos sistemas y conjuntos de datos. Implica definir reglas, estructuras y formatos para garantizar que los datos sean uniformes, precisos y fácilmente interpretables por diversas aplicaciones. La normalización es crucial en la gestión de datos, ya que ayuda a las organizaciones a evitar incoherencias y errores derivados de fuentes de datos dispares.
Importancia de la normalización de datos en la gestión moderna de datos
Las empresas y organizaciones modernas recopilan y analizan grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. Sin un enfoque estandarizado, los datos pueden fragmentarse, volverse incoherentes y poco fiables, lo que provoca ineficiencias y una toma de decisiones deficiente. Pensemos en el ejemplo de la sanidad. Cuando unos datos tan importantes no están normalizados, la empresa corre el riesgo de prestar una atención ineficaz al paciente.
La normalización de los datos es fundamental para garantizar su integridad, permitir una integración sin fisuras y respaldar los esfuerzos de análisis de datos. Constituye la base para la elaboración de informes precisos, el cumplimiento normativo y la eficiencia operativa.
Ventajas de la normalización de datos
Veamos algunas formas positivas en que la utilización de la normalización de datos puede repercutir en una organización.
Mejorar la calidad de los datos
Uno de los principales beneficios de la normalización de datos es la mejora de la calidad de los datos. Los datos normalizados reducen los errores, las duplicaciones y las incoherencias, lo que permite obtener información y tomar decisiones más precisas. Las organizaciones pueden confiar en sus datos, lo que se traduce en una mejor experiencia del cliente, la agilización de las operaciones y la mejora de la inteligencia empresarial.
Facilitar la integración de datos
Las organizaciones dependen de múltiples sistemas, bases de datos y aplicaciones para almacenar y procesar datos. Los datos normalizados garantizan que la información procedente de distintas fuentes pueda integrarse y utilizarse fácilmente. Esto facilita el intercambio fluido de datos entre departamentos, socios y partes interesadas, mejorando la colaboración y la eficiencia operativa.
Respaldar el cumplimiento de la normativa
Los requisitos normativos, como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, exigen que las organizaciones manejen y procesen los datos de una manera específica. La normalización de los datos garantiza el cumplimiento al mantener formatos de datos, estructuras y políticas de gobernanza coherentes. Ayuda a las organizaciones a cumplir las obligaciones legales, evitar sanciones y proteger la información confidencial.
Cómo normalizar los datos
El objetivo final de una iniciativa de estandarización de datos es conseguir un sistema en el que todos los datos almacenados tengan el mismo formato en aras de la eficiencia, la facilidad de uso y la eficacia. Sin embargo, es importante ir paso a paso para garantizar el éxito de la iniciativa. Utilice nuestra breve guía cuando ponga en marcha la estandarización de datos de su empresa.
Pasos para implantar la normalización
- Definir normas de datos - Establezca normas y directrices claras sobre formatos de datos, convenciones de nomenclatura y reglas de validación.
- Perfiles y limpieza de datos - Analice los datos existentes, identifique incoherencias y depure errores.
- Integración de datos - Integre datos de todos los sistemas deseados en una única fuente unificada.
- Transformación de datos - Convierta los datos a un formato normalizado conforme a reglas predefinidas.
- Implantar políticas de gobernanza de datos - Establezca marcos de gobernanza para mantener la normalización a lo largo del tiempo. A falta de gobernanza de datos puede dar lugar a que los nuevos datos se almacenen o escriban de forma incoherente con las normas predefinidas.
- Supervisar y mantener la calidad de los datos - Valide y perfeccione continuamente los datos para garantizar una normalización continua.
Herramientas y técnicas para una normalización eficaz
Varias herramientas y tecnologías facilitan la normalización de los datos, entre ellas:
- Herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar) - Herramientas como Talend, PySpark y Apache Nifi ayudan a extraer, transformar y cargar datos de forma estandarizada.
- Herramientas de limpieza de datos - OpenRefine y Trifacta ayudan a limpiar y transformar datos incoherentes.
- Sistemas de gestión de datos maestros (MDM) - Soluciones como SAP MDM e Informatica MDM ayudan a mantener la integridad y coherencia de los datos.
- API y middleware - Estas soluciones permiten una normalización de datos sin fisuras en múltiples plataformas y aplicaciones.
Normalización de datos frente a estandarización de datos
Estandarización y normalización pueden parecer sinónimos, pero tienen significados sutilmente distintos en el mundo de los datos. Ambos conceptos sirven para reducir la incoherencia de los conjuntos de datos, pero lo consiguen de formas distintas y, por tanto, son útiles en circunstancias diferentes.
Explicación de las principales diferencias
Aunque la normalización de datos y la estandarización de datos se utilizan a menudo indistintamente, tienen propósitos diferentes:
- Normalización de datos se centra en transformar los datos a un formato estándar para garantizar la coherencia entre los conjuntos de datos.
- Normalización de datos es una técnica de diseño de bases de datos que organiza los datos para minimizar la redundancia y la dependencia.
Cuándo utilizar cada enfoque
- Utilice normalización de datos cuando se trabaja con múltiples fuentes de datos, garantizando la compatibilidad y la precisión.
- Utilice normalización de datos al diseñar bases de datos relacionales para mejorar la eficacia y evitar la duplicación de datos.
Retos comunes en la normalización de datos
Las organizaciones pueden enfrentarse a un par de retos a la hora de implantar prácticas de normalización de datos. Los dos más comunes son las dificultades para superar las incoherencias de los datos y las dificultades para integrar datos de varios sistemas en una única fuente de verdad.
Superar las incoherencias de los datos
Las incoherencias en los datos surgen cuando éstos se recopilan de múltiples fuentes con formatos, estructuras y convenciones de nomenclatura diferentes. Las organizaciones pueden superar este reto implantando políticas de gobernanza de datos, comprobaciones de validación automatizadas y métodos de entrada estandarizados.
Problemas de integración del sistema
Los distintos sistemas y aplicaciones suelen almacenar los datos en formatos únicos, lo que dificulta garantizar la la calidad de la integración de datos. Aprovechar las API, las soluciones de middleware y los modelos de datos estandarizados puede ayudar a salvar las distancias entre sistemas dispares, garantizando un flujo de datos sin fisuras.
Aplicaciones prácticas y casos de uso
¿Cuándo pueden necesitar las empresas recurrir a la normalización de datos? No hay ningún inconveniente en aplicar un formato normalizado a los datos. Puede mejorar la recuperación de los datos, la facilidad de uso entre el personal e incluso la eficacia de las decisiones clave. A continuación se presentan algunos casos de uso específicos para organizaciones de distintos sectores.
- Asistencia sanitaria - Los historiales médicos normalizados mejoran la atención al paciente, permiten compartir datos sin fisuras y garantizan el cumplimiento de la normativa.
- Finanzas - La normalización mejora el procesamiento de las transacciones, la detección del fraude y la elaboración de informes reglamentarios.
- Venta al por menor y comercio electrónico - La coherencia de los catálogos de productos y los datos de los clientes mejora la personalización y la gestión del inventario.
- Fabricación - La normalización de los datos de la cadena de suministro mejora la eficacia, las previsiones y la logística.
- Gobierno y sector público - La normalización de los datos favorece la elaboración de políticas, la exactitud de los datos censales y la eficacia de los servicios públicos.
Cómo ayuda Actian a impulsar la estandarización de datos
Actian proporciona sólidas soluciones de gestión de datos que permiten a las organizaciones estandarizar, integrar y optimizar sus procesos de datos. A través de nuestras innovadoras tecnologías de bases de datos e integración de datos, Actian ayuda a las empresas a conseguir:
- Integración de datos sin fisuras - Conexión de fuentes de datos dispares a través de una plataforma unificada.
- Limpieza avanzada de datos - Eliminación de errores e incoherencias para mejorar la precisión de los datos.
- Gestión de datos escalable - Procesamiento de grandes volúmenes de datos con eficacia y fiabilidad.
- Cumplimiento y seguridad - Garantizar que los datos cumplen las normas reglamentarias y de seguridad.
- Mejora Gestión de datos - Ayudar a las organizaciones a supervisar y mantener los datos para garantizar su alta calidad y fidelidad.
Con Actian, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de sus datos, lo que conduce a una mejor toma de decisiones, eficiencia operativa y crecimiento empresarial. Con la Plataforma de Inteligencia de Datos Zeenealas empresas pueden acceder a datos estandarizados de una amplia variedad de fuentes, mejorar las políticas y prácticas de gobierno de datos, gestionar metadatos y utilizar sofisticados gráficos de conocimiento para impulsar mejores procesos de toma de decisiones. Eche un vistazo a Zeenea hoy mismo.
