Pourquoi normaliser des données ?

Les (bonnes) raisons de normaliser ses données

La normalisation des données est un terme dont l’on entend régulièrement parler, toutefois la plupart des entreprises ne l’appliquent pas encore. Et à tort.

Il ne s’agit pas d’un processus superficiel et encore moins d’un concept réservé à certains secteurs de notre société. Au contraire, la normalisation des données intéresse tous les secteurs sans distinction, et ses avantages sont très sérieux. Voici les principales raisons de lancer une normalisation de vos bases de données, processus grâce auquel votre fonctionnement quotidien en sera positivement bouleversé.

Normalisation des données : définition !

D’un point de vue général, on oublie souvent qu’une base de données ne se résume pas aux informations qu’elle contient. Outre la collecte des données, ces dernières doivent être minutieusement triées, organisées, étiquetées, reliées entre elles et facilement accessibles afin que le potentiel de la base de données atteigne son paroxysme. Or, dans la plupart des cas, les entreprises sous-estiment les avantages d’une normalisation de données efficace.

Ainsi, une telle opération consiste à rendre les données aussi homogènes que possible et de les catégoriser. Cela permet d’optimiser l’interopérabilité des services d’une entreprise, de minimiser les risques d’erreurs en tout genre, ou encore de suivre ou de mettre à jour plus facilement les données désirées.

Est-ce obligatoire de normaliser ses données ?

Absolument pas. Le processus de normalisation de données est vivement recommandé, en particulier pour les entreprises traitant au quotidien avec de nombreuses sources de données. Toutefois, une telle opération n’est obligatoire d’aucune manière, y compris juridiquement. Il s’agit d’une initiative à la discrétion de chaque entreprise, dans l’ampleur et au moment qu’elle jugera parfaits.

Avantage n°1 : gagner de l’espace disque en supprimant les redondances

Le premier avantage d’une normalisation de données consiste à libérer de l’espace disque, par le biais de l’élimination de toutes les redondances. Chaque donnée qui se répète consomme une grande quantité d’espace disque, et cela de manière totalement inutile. Supprimer les redondances permet ainsi de bénéficier de davantage d’espace de stockage, mais également de diminuer les risques de complications en termes de maintenance ou d’identification de données pertinentes comparées à celles qui sont obsolètes.

Avantage n°2 : consulter et mettre à jour ses données plus facilement

L’un des autres avantages phares de la normalisation de données, réside dans le fait que normalisation équivaut à organisation. Une fois les données triées et labellisées, chaque service d’une entreprise est en mesure de trouver beaucoup plus rapidement les données qu’il souhaite consulter, peu importe sa nature ou son ancienneté.

Il en va de même pour les besoins de mises à jour de data. Sans normalisation de la base de données, les répétitions d’une même information sont nombreuses, et ces répétitions se trouvent dans divers emplacements. Dans le cas d’un besoin de mise à jour, il sera alors inévitable de d’abord repérer chaque emplacement dans lequel est logée l’information convoitée, puis de modifier chacune des occurrences individuellement.

Avantage n°3 : organiser ses données dans des catégories logiques

L’organisation des données en catégories, soit leur labellisation, distingue une base de données normalisée d’une base de données qui ne l’est pas. Or, plus les données seront organisées suivant un ordre logique, et plus elles seront aisément exploitables.

Il n’y a pas de règle spécifique en la matière. Chaque entreprise a la possibilité d’établir ses propres besoins de catégorisation. Il est par exemple possible de créer des catégories Clients, Fournisseurs, Comptabilité, RH ou encore Campagnes Publicitaires. À cet effet, différentes tables de données sont utilisées afin de distinguer chaque groupe de données. Si certaines de ces données sont dynamiques, c’est-à-dire si elles peuvent varier, il est recommandé de les stocker dans des tables à part, puis de les relier avec les données désirées à l’aide d’une clé de code. Cela permet notamment d’éviter des modifications laborieuses de tables à chaque variation.

Quid des étapes d’une normalisation des données ?

Une normalisation de données efficace exige le respect de plusieurs étapes. On parle plus précisément de « formes normales ». Dans la plupart des cas, elles sont au nombre de trois. Elles font office de règles de processus, déterminées par avance suivant les besoins de l’entreprise.

La toute première forme normale consiste essentiellement à analyser la base de données, relever les informations qui sont pertinentes et celles qui ne le sont pas, puis établir des liens entre les données grâce à une clé primaire. Cette première phase de normalisation permet surtout d’effectuer un tri minutieux dans l’ensemble des données détenues, ce qui par conséquent élimine toutes les redondances indésirables.

Ensuite, la seconde forme normale introduit la création de tables de données distinctes entre données demandant plusieurs enregistrements. De ce fait, une clé étrangère se révélera indispensable afin d’établir des liens entre les différentes tables.

La troisième forme normale pour sa part renvoie à l’idée de dernier grand nettoyage de ces mêmes données. En d’autres termes, il s’agira ici de supprimer toute donnée, toute valeur n’ayant pas sa place dans la table de données concernée. Ainsi, seuls les champs dépendant de la clé seront conservés.

Dans des termes moins techniques, le processus de normalisation de données peut se résumer de la sorte :

• collecte des données depuis leurs différentes sources,
• tri et nettoyage de ces dernières,
• élimination des répétitions,
• homogénéisation manuelle ou automatisée,
• puis labellisation avant exploitation.