El valor de los datos normalizados en la gestión de clientes

Supongamos que tu empresa de ecommerce realiza una cantidad considerable de envíos de pedidos a clientes. Y al menos un 10% de ellos son devueltos porque la dirección en la etiqueta es errónea o está incompleta. Tales devoluciones implican un alto coste para la compañía si la frecuencia de los errores es constante. En casos como este, donde la exactitud de la información es crítica para la gestión de clientes y proveedores, es imprescindible contar con datos normalizados.

La normalización de la base de datos es un proceso que requiere en buena medida la unificación de criterios para la recopilación y tratamiento de la información; así como otro tanto de atención y paciencia. En las líneas siguientes, hablaremos de las fases del procedimiento necesario para contar con datos correctos, enriquecidos y sin duplicados. Por igual, mencionaremos los beneficios que genera esta práctica.

 

¿Cuál es el proceso para obtener datos normalizados?

En esencia, la normalización de datos consiste en un proceso de organización de las bases de datos mediante la aplicación de un conjunto de reglas para depurar su estructura. El propósito del procedimiento es quitar de las tablas de datos y sus relacionadas las duplicidades y dependencias innecesarias.

Es pertinente recordar que los datos duplicados son aquellos que generan varios usuarios que agregan datos a la base de datos al mismo tiempo. Pero también aparecen en bases de datos cuyo diseño no incluye la detección de duplicados. Por su pate, las dependencias innecesarias son relaciones que no deberían existir entre datos. Ejemplo de ello sería encontrar calificadores dependientes de terceras tablas o temporales en un registro de información fiscal de la organización.

Esto puede requerir crear nuevas tablas y establecer relaciones entre las mismas siguiendo normas diseñadas tanto para la protección de los datos como para obtener una base de datos mucho más flexible tras despejarlas de redundancias y dependencias.

Obviamente, los datos duplicados ocupan más espacio en el disco de memoria y en el almacenamiento cloud. Aparte de eso, pueden causar problemas de mantenimiento. En el momento de efectuar cambios en datos presentes en varias ubicaciones, estos deben hacerse exactamente igual en cada una de estas.

A modo de ilustración, lograr datos normalizados de la cartera de clientes actuales permitiría eliminar del registro indicadores temporales; por ejemplo, históricos no esenciales. También es factible descartar datos que dependan de terceras tablas.

En concreto, asignar de manera precisa el valor de los datos es muy relevante ya que esta será la única forma de asegurar la eliminación de los duplicados. Por consiguiente, se realizarán los cambios en la data y los mismos se cruzarán con precisión.

 

Fases o niveles a cumplir para obtener datos normalizados

En realidad, existes varias fases o niveles de normalización aplicables a las bases de datos. No obstante, solo tres son los más comunes en las organizaciones y se les denomina “formas normales”. Cada una incluye normas y criterios que establecen el grado de vulnerabilidad de la información a eventuales errores e inconsistencias. Generalmente, se consideran como datos normalizados al máximo nivel aquellos en los que se aplican las tres formas normales requeridas para la mayoría de aplicaciones. A continuación, describiremos brevemente estos niveles.

 

Primera forma normal

Para cumplir con esta primera fase, debes realizar lo siguiente:

  • En primer lugar, eliminar de las tablas individuales los grupos de datos repetidos.
  • Para cada grupo de datos relacionados, es indispensable crear una tabla independiente.
  • Asigna una clave primaria a cada grupo de datos relacionados, sin atributos nulos.
  • Evita emplear varios campos en una misma tabla para guardar datos análogos.
  • Asimismo, es importante no incorporar datos de idéntico significado en una misma tabla. Igualmente, debes asegurarte de que los atributos sean mínimos e indivisibles y que las filas y columnas sean claramente independientes. Esto evitará que un eventual cambio de orden modifique su significado.

 

Segunda forma normal

En este punto, debes considerar la gestión de diversos registros. En otras palabras, si un conjunto de datos aplica a varios registros, es recomendable crear tablas independientes y relacionarlas entre sí con una clave externa.

Pongamos por caso la dirección de un cliente en un sistema administrativo. Esta es fundamental en la tabla de Clientes, y es igualmente esencial en las tablas de Pedidos, Envíos, Facturación y Cuentas por cobrar. Entonces, lo aconsejable es almacenar la dirección solo en la tabla de Clientes o en otra que puedes denominar “Direcciones independientes”. No la guardes como entrada independiente en cada tabla donde la requieras.

 

Tercera forma normal

En este último tramo, los datos inscritos en el mismo registro han de estar estructurados de tal manera que todos los campos respondan a la clave primaria. Dicho nivel es favorable en tablas de datos que necesitan actualización constante. De tal forma, puedes prescindir del desglose de los datos en tablas distintas. En otras palabras, no pertenecerán a la tabla los valores de un registro que no dependan de la clave principal.

A este nivel es factible considerar la información disponible como datos normalizados.

 

Beneficios de los datos normalizados

En efecto, los datos normalizados, limpios, exactos y consistentes generan beneficios de gran importancia para las organizaciones:

  • Una gestión de datos más dinámica. En principio, al descartar los duplicados, la gestión y actualización de los datos en los registros será más ágil. Lo que ayuda considerablemente a mejorar la productividad del equipo.
  • Toma de decisiones más acertadas. Ciertamente, las soluciones de software para el análisis solo pueden aportar información útil fundamentadas en datos normalizados, completos y exactos. Tal información permite a los directivos tomar las mejores decisiones en aspectos como la producción y el marketing.
  • Mayor integración. La normalización de datos favorece por igual la integración de datos con fuentes de terceros y, en este punto, fortalece la veracidad y la seguridad de los datos disponibles.
  • Reducción de costes. Al día de hoy, muchas empresas no cuentan con un formato unificado de recolección de datos, lo que deriva en errores de toda clase. Entre ellos, los errores de ortografía, el uso indiscriminado y equivocado de abreviaturas, datos duplicados, etc. Como dijimos al principio, esto puede derivar, por ejemplo, en la devolución de pedidos por tener la dirección del destinatario incorrecta o incompleta. Los datos normalizados evitan estos fallos costosos en recursos y tiempo para las compañías.
  • Mejora el marketing. La normalización y depuración de los datos hacen más efectivas las estrategias como las de email marketing. Mismas que precisan de exactitud en los nombres de los clientes y en las direcciones de correo.
  • Incrementa las ventas. Por su parte, el equipo de comerciales de tu empresa acelerará el proceso de ventas al contar con los datos exactos de contacto de los clientes.

 

MyDataQ de Deyde es tu solución para obtener datos normalizados

MyDataQ es una solución informática muy completa para el tratamiento automatizado de datos, enfocada en la normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos. A los efectos, esta herramienta actúa sobre los siguientes datos:

  • De identificación: nombre, apellidos, DNI, etc.
  • Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
  • Datos de contacto: teléfonos fijos y móviles, así como direcciones de correo electrónico.

Por si fuera poco, MyDataQ posee una serie de modalidades que la personalizan y adaptan a la naturaleza y las necesidades de tu organización.

MyDataQ es una solución creada por Deyde DataCentric, multinacional española con más de 20 años de experiencia en el desarrollo de soluciones de calidad de datos.

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