Qu'est-ce que la normalisation des données ?

Nous sommes désormais pleinement entrés dans l’ère du Big Data. La collecte, le stockage et le traitement des données sont devenus une priorité pour de nombreuses organisations. Dans ce contexte, la normalisation des données, une bonne pratique dans la gestion et l’utilisation des data, devient essentielle.

Ce processus, qui implique la création et l’usage de bases de données pour gérer l’ensemble des informations collectées par l’entreprise, peut en effet contribuer de manière significative à son succès.

Qu’est-ce que la normalisation des données ?

Quelques définitions en pré-requis

• Une base de données, est un ensemble de données modélisant les objets/sujets du monde réel et servant de support à une application informatique

 

• Modélisation des données : un modèle de données est un ensemble de concepts décrivant la structure d’une base de données (types de données, relations et contraintes)

Il existe plusieurs façons de modéliser les données, la plus utilisée est celle du modèle relationnel ou “base de données relationnelle”.

• Un système de gestion de base de données ou SGBD, est un ensemble de logiciels permettant aux utilisateurs de gérer des données spécifiques dans une grande masse d’information partagée par de multiples utilisateurs.

Les SGBD ont pour principaux objectifs de :

• Favoriser le partage des données
• Assurer la cohérence et la non redondance des données
• Contrôler la sécurité des données
• Permettre l’indépendance des structures de stockage ainsi que des modèles avec la création de “vues”.

Ils peuvent être de trois types : relationnel, réseau ou hiérarchique.

Et dans tout ça, qu’est-ce que la normalisation ?

La normalisation des données, pour résumer, est une méthode de pré-traitement de la donnée. Grâce à cette dernière, les données seront moins complexe à étudier car mieux organisées dans la base de donnée.

En approfondissant l’expression, on se rend néanmoins compte que la signification, mais aussi l’objectif de la normalisation des données est double.

• La normalisation des données est le processus qui consiste à organiser des données de façon à ce qu’elles respectent le même format ;

• Elle augmente la cohésion des types d’entrées facilitant leur nettoyage, la génération de prospects, et la segmentation des datas. Elle permet ainsi d’exploiter des données de meilleure qualité.

 

En termes simples, ce processus comprend l’élimination des données non structurées et des doublons afin d’en rationaliser le stockage. Concrètement, la normalisation des données peut s’appliquer à la façon dont les URLs, les adresses postales, les numéros de téléphone et même les codes sont enregistrés. Ces champs d’information standardisés peuvent ensuite être regroupés et lus plus rapidement.

 

Qui a besoin de normaliser ses données ?

En théorie, toute organisation peut bénéficier de la normalisation de ses données. C’est en effet la méthode la plus efficace pour éviter les erreurs (qui peuvent intervenir lorsqu’une donnée est modifiée, ajoutée ou supprimée). Elle est aussi très utile pour simplifier l’analyse d’un large volume d’informations complexes.

Grâce à la normalisation des données, une entreprise peut tirer le meilleur parti des données dont elle dispose. Ce processus lui permet ensuite d’investir dans la collecte de data à un niveau supérieur et plus efficace. Analyser des données pour améliorer la gestion d’une organisation, ou en rationaliser la prise de décision devient plus simple, en particulier lorsque ces analyses sont questionnées par un tiers !

Cette démarche est ainsi un processus indispensable (en terme de gains de temps, d’espace et d’argent) pour :

• Les entreprises qui consolident et interrogent régulièrement des données à partir d’applications SaaS ;
• Les organisations qui collectent des données à partir de diverses sources (réseaux sociaux, site web, etc.).

Comment fonctionne concrètement la normalisation des données ?

Il n’existe pas de méthode universelle pour normaliser ses données. La voie que vous choisirez pour votre organisation dépendra en partie du type spécifique de data que vous collectez.

À la base, la normalisation consiste simplement à créer un format standard pour toutes les données d’une entreprise. Au-delà du formatage, les experts en data s’accordent sur cinq règles générales, ou “formes normales” pour effectuer la normalisation de données.

Chaque règle se concentre sur le classement des types d’entités dans des catégories qui dépendent de leur niveau de complexité. Considérées comme des lignes directrices, il existe néanmoins des cas où des variations seront nécessaires. L’entreprise devra alors considérer les conséquences et anomalies que ces variations peuvent impliquer.

Les trois principales formes de normalisation

Pour simplifier un processus relativement complexe, les trois premières formes de normalisation des données sont les plus courantes :

• Première forme normale notée 1FN (1NF en anglais) : c’est la forme la plus élémentaire de normalisation des données. Elle garantit qu’il n’y ait pas de doublons dans un même groupe de données ;
• Deuxième forme normale notée 2FN (2NF en anglais) : pour respecter la règle 2NF, les données doivent d’abord répondre à toutes les exigences de la règle 1NF. Elles doivent ensuite n’avoir qu’une seule clé primaire. Pour les séparer, tous les sous-ensembles de données doivent être placés dans des tableaux distincts. Des relations peuvent ensuite être créées via de nouvelles étiquettes de clé étrangère ;
• Troisième forme normale notée 3FN (3NF en anglais) : les données qui se conforment aux exigences de la règle 2NF doivent ensuite être organisées dans des tableaux en fonction de la clé primaire dont elles dépendent. Si la clé primaire est modifiée, toutes les données impactées doivent être placées dans un nouveau tableau.

 

Découvrez des exemples concrets de l’utilisation des trois premières formes.

 

Les autres formes normales

Dans la pratique, la normalisation se termine généralement par la troisième forme normale. Les autres formes normales se réfèrent à des schémas de base de données avec des conditions spécifiques. Elles ne sont utilisées que dans des cas exceptionnels :

• Forme normale de Boyce Codd notée FNBC (BCNF en anglais) ;
• Quatrième forme normale notée 4FN (4NF en anglais) ;
• Cinquième forme normale notée 5FN (5NF en anglais) ;
• Forme normale domaine clef notée FNDC (DKNF en anglais) ;
• Sixième forme normale notée 6FN (6NF en anglais) rarement présentée.

 

En savoir plus sur les formes normales Boyce Codd

Pourquoi normaliser ses données est-il si important ?

Accroître ses performances grâce à la normalisation

De prime abord, la normalisation des données peut passer pour un processus complexe, rigide et chronophage. Mais c’est aussi une étape indispensable pour les entreprises qui s’appuient sur la data pour booster leurs performances et leur croissance.

Le premier avantage à normaliser vos données est de réduire, voire supprimer les doublons de votre base de données. Cela peut paraître anodin, mais c’est en réalité un moyen extrêmement efficace de libérer des gigaoctets d’espace. C’est donc un processus indispensable pour libérer de la place pour des informations qui peuvent vous être réellement utiles, et augmenter vos performances de traitement.

Après ce petit nettoyage de printemps de votre mémoire numérique, vous remarquerez certainement que vos systèmes fonctionnent plus rapidement. Ce qui implique que l’analyse de vos data sera elle aussi plus rapide, et donc plus efficace. La normalisation des données peut donc faire gagner beaucoup de temps à vos équipes !

Segmenter ses prospects via la normalisation des données

Pour finir, normaliser vos données permet de mieux les segmenter. Or, une meilleure segmentation de vos prospects est certainement l’une des stratégies les plus puissantes pour développer votre entreprise. Grâce à la normalisation des données, vos groupes de persona peuvent être rapidement divisés en catégories (en fonction de leur titre, secteur d’activité, etc.). Vous pourrez ainsi apprendre à mieux les connaître, et surtout les approcher (et les convertir) de manière bien plus efficace !

Avantages et inconvénients de la normalisation

Une nécessité pour maximiser le potentiel de l’entreprise

Knowledge is power.

Mais la connaissance n’est rien si elle n’est pas organisée de telle manière à ce que vous puissiez l’utiliser correctement. Les données étant une source de connaissance de plus en plus déterminante dans le succès d’une entreprise, il n’est plus possible d’ignorer l’importance de leur structuration.

Les deux principaux avantages de la normalisation étant la réduction des doublons et une maintenance des bases de données rendue plus simple.

L’une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour votre organisation aujourd’hui est donc de commencer à en normaliser les données. Un processus fastidieux, certes, mais qui est aujourd’hui facilité par de nombreux outils comme Dataladder ou Sama.

Quelques inconvénients qu’il faut garder en mémoire

Néanmoins, la normalisation implique toujours le stockage des attributs dans des tables séparées, ce qui peut nécessiter l’intégration de clés étrangères, et donc entraîner des redondances de clés.

Mais le principal inconvénient dans une base de données normalisée, réside dans le fait que les données logiquement liées ne sont plus stockées ensemble. Une jointure est nécessaire pour fusionner les données divisées. En effet, il sera beaucoup plus difficile et potentiellement long de filtrer des informations complexes via des requêtes liées aux jointures.

 

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