Una buena base de datos es un elemento fundamental para hacer crecer un negocio, tanto aumentando la cartera de clientes (con herramientas como el telemarketing, el geomarketing o el email marketing) como manteniendo a los clientes que ya se tienen (fidelización).

Construir una base de datos, con información fidedigna y fiable, es el primer paso, pero después hay que normalizarla. ¿Sabes en qué consiste este proceso?

Qué es la normalización de una base de datos

La normalización de una base de datos consiste en eliminar las redundancias o inconsistencias de los datos (repetidos o erróneos) mediante una serie de reglas, para que así sea más fácil de consultar y más útil para quien la gestiona. Además, la normalización también debe tener en cuenta la actualización de los datos para evitar problemas y proteger su integridad.

De este modo, al lanzar una consulta a la base de datos (por ejemplo, fruterías que se correspondan al código postal 28015), el sistema nos devolverá los datos precisos, sin duplicidades y sin perder ninguno de los elementos que había guardados (es decir, los datos son recuperables).

Cuatro ventajas de una base de datos normalizada

  1. Ahorra tiempo: por un lado, una normalización de datos elimina las incongruencias y las duplicidades, evitando que un departamento comercial, por ejemplo, malgaste su tiempo contactando a un posible cliente por partida doble (dando así una imagen poco profesional) o emplee tiempo en intentar contactar a clientes con datos erróneos. Además, una base de datos bien trabajada reduce la inmediatez de la respuesta, dando datos únicos y fiables ante cualquier query o consulta.
  2. Aumenta la confianza: una compañía que no cuida su base de datos lo tiene mucho más difícil a la hora de dar un servicio de calidad a sus clientes. Con una normalización, puedes tener todos los datos necesarios visibles para hacer comprobaciones y dar respuestas inmediatas desde cualquier departamento.
  3. Optimiza los recursos internos: con una base de datos normalizada, todos los trabajadores de los distintos departamentos que hagan uso de ella (marketing, ventas, envíos…) ya no necesitarán comprobar la veracidad de la información. Además, evitan que un error propio desvirtúe el contenido de la tabla.
  4. Identifica mejor a los clientes: una normalización elimina los datos incorrectos y los desactualizados, dando por resultado un archivo mucho más fiable que el anterior, que ofrece una mejor posibilidad de conocer a los clientes o potenciales clientes que una empresa tiene en la actualidad, una posibilidad que se puede aprovechar a la hora de emprender acciones de marketing.

Desventaja de la normalización de la base de datos

La única desventaja que podemos encontrar en una base de datos normalizada es la dificultad de normalización. Hay muchas normas formales que se deben aplicar para que la base de datos permita un uso efectivo (aplicar tres normas formales es lo mínimo para que una base de datos se considere normalizada).

Los datos deben diseñarse y analizarse con cuidado para que así el producto resultante facilite la lectura y la extracción de información de quienes la consultan, pero esto es un trabajo difícil que no todas las empresas tienen capacidad para llevar a cabo.

Si no tienes la capacidad técnica para llevar a cabo una normalización en tu base de datos, confía en un servicio que la enriquezca y la normalice por ti, para así sacarle el máximo rendimiento y evitar que el esfuerzo invertido en la recopilación de datos resulte infructuoso.

Cómo empezar a normalizar tu base de datos existente

Cartografía de entidades y relaciones

Lista las entidades (Clientes, Productos, Pedidos…), sus atributos y cómo se relacionan. Un diagrama entidad-relación (ER) ayuda mucho.

Detecta redundancias y dependencias

Busca columnas repetidas, campos calculados almacenados “por costumbre” y dependencias entre columnas que revelen violaciones de 2FN/3FN.

Define claves y restricciones

Asegura claves primarias estables, claves foráneas con ON UPDATE/DELETE bien pensadas y índices para consultas típicas.

Migra por iteraciones

  • Crea tablas destino.
  • Escribe scripts de migración y checks de calidad (conteos, duplicados, nulos).
  • Redirige la aplicación por capas para minimizar cortes.

Instrumenta y prueba

Añade tests de integridad (no nulos, dominios válidos), métricas de rendimiento y validaciones en CI/CD si es posible.

Errores comunes (y cómo evitarlos)

  • Sobre-normalizar: fragmentar en exceso puede complicar consultas y aumentar joins sin beneficio real. Regla práctica: normaliza hasta 3FN y mide.
  • Sin índices tras normalizar: el modelo queda correcto pero lento. Define índices compuestos según patrones de consulta.
  • Guardar campos calculados “por si acaso”: duplica lógica y genera divergencias. Si los necesitas por rendimiento, documenta y programa su recalculo.
  • Olvidar la capa analítica: normalizar OLTP no impide crear vistas o tablas materializadas para BI.