En el diseño y en la posterior gestión de los sistemas de bases de datos, la normalización de datos es un método de optimización que sirve también en los chatbots de inteligencia artificial para que funciones más rápido y mejor.
De hecho, en una ocasión anterior, ya analizamos los chatbots para bases de datos, porque el uso de una herramienta de IA conversacional que esté personalizada para empresas siempre depende de la información que pueda obtener del resto de sistemas informáticos del negocio.
Además, los chatbots para bases de datos CRM y su implementación con el resto de sistemas informáticos de una empresa, también es más sencillo y más óptimo si se hace sobre bases de datos normalizadas.
Por eso es que un Chatbot de IA para consultas SQL en las empresas, o cualquier herramienta de chat que use la inteligencia artificial para dar respuesta a los clientes sobre su historial, o para ayudar en soporte, funcionará mejor si se aplican las formas normales.
Así que tanto si quieres saber qué es la normalización en las bases de datos, como si quieres ir un paso más y entender por qué deben usar para mejorar el rendimiento de un chatbot, quédate con nosotros unos minutos.
¿Qué es la normalización de datos en una base de datos?
La normalización de datos es un método de diseño para bases de datos relacionales que ordena la información en tablas con relaciones claras y reduce la repetición innecesaria.
Se trata, por tanto, de un proceso que crea tablas y relaciones entre ellas con ciertas reglas pensadas para proteger los datos y quitar dependencias inconsistentes, además de para evitar redundancias y discrepancias.
Para entenderla mejor, sirve pensar en una tabla que reúne nombre, teléfono, dirección y pedido en una misma fila, donde si el mismo dato aparece muchas veces, cualquier cambio obliga a revisar varios registros.
La normalización separa esos contenidos y reparte cada clase de información en tablas distintas, vinculadas entre sí por claves, siendo este un reparto que tiene un valor muy concreto, que es el de evitar que una corrección deje huellas distintas en partes diferentes del sistema.
También, es muy interesante verla como una disciplina de orden interno, porque lo que busca es que cada pieza de información dependa de la parte correcta del sistema y no de una clave no principal, o lo que se llaman claves transitivas.
Por eso es que en la normalización, y en sus diferentes capas o niveles, lo más importante es la clave primaria de una tabla, porque es la que identifica cada fila, y porque otras tablas usan ese identificador para enlazar datos sin repetirlos.
¿Cómo afecta la estructura de la base de datos al rendimiento de un chatbot?
La estructura de una base de datos influye de lleno en el tiempo que tarda un chatbot en responder, puesto que cada consulta recibe un plan distinto y el planificador elige entre escaneos secuenciales, escaneos por índice y varios tipos de unión entre tablas.
También, hay que tener en cuenta el reparto de las columnas y las tablas, porque si una tabla mezcla datos, el motor tiene que tomar más información en cada lectura y el trabajo crece, por lo que la velocidad disminuye.
Por otra parte, las uniones entre tablas también cuentan mucho más, y si el modelo de datos reparte cada dato en demasiadas tablas, el sistema debe cruzar más piezas y trabajar más antes de contestar, lo que le añade carga de trabajo al chatbot de IA conversacional en consultas frecuentes.
Entonces, por una parte hay que trabajar la normalización, pero también, hay que tener en cuenta que tener muchas más tablas no suele ser lo más óptimo, hay que buscar el equilibrio perfecto, lo cual debe hacerse a ser posible, desde el propio diseño lógico, antes de usar cualquier tecnología.
¿Por qué la normalización de datos es útil para el buen funcionamiento de los chatbots de IA?
La normalización de datos en los chatbots sirve para que una base de datos mantenga una versión única de cada dato y una relación clara entre tablas, y es que hay que saber que en un chatbot de IA, el sistema depende de lo que guarda sobre los usuarios.
Por lo tanto, si esos datos aparecen repetidos, o con relaciones erróneas entre sus claves primarias y foráneas, el bot arrastra esos errores a la respuesta final.
De esta forma, la utilidad más destacable sería la que se da con respecto a la coherencia, porque un chatbot consulta información que cambia con mucha frecuencia, y la base de datos debe registrar ese cambio sin dejar restos viejos repartidos por varias filas.
La división en tablas más pequeñas reduce el riesgo de anomalías al modificar datos, de tal forma que el sistema trabaja con una referencia única y, desde esa referencia, recupera el resto mediante las claves y sus relaciones.
¿Qué relación hay entre las formas normales y el mantenimiento de un chatbot?
Tal como hemos analizado en los apartados anteriores, las formas normales guardan una relación directa con el mantenimiento de un chatbot porque ordenan los datos para que cada cambio toque menos puntos del sistema.
De hecho, la documentación técnica de varios sistemas de gestión de bases de datos relacionales coincide en que la normalización busca que la base de datos conserve la coherencia a medida que crece y que suma nuevas piezas de información.
La primera forma normal exige que cada campo contenga un único valor y que no existan filas repetidas. La segunda añade que cada columna que no pertenece a la clave dependa por completo de esa clave. La tercera va un paso más lejos y pide que ninguna columna dependa de otra columna que no sea clave.
En el mantenimiento, ese orden establecido por las formas normales, es de una gran utilidad, porque si las respuestas toman como referencia la información de una tabla mal estructurada, una corrección pequeña puede crear varios errores a la vez.
No obstante, la normalización de datos en los chatbots tiene sus límites, porque hay que tener en cuenta que crear muchas más tablas empeora la velocidad del sistema y con ello, el rendimiento.
Dicho todo esto, si quieres ayuda para que tu chatbot empresarial esté implementado sobre una base de datos bien estructurada y normalizada, contacta con nosotros.