Desnormalización

Proceso mediante el cual los datos que previamente han sido normalizados se reorganizan con redundancia intencionada para optimizar su uso en tareas específicas de análisis o procesamiento.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, la desnormalización puede emplearse para mejorar la eficiencia en consultas o cálculos, minimizando el costo computacional en tiempo real.

Si bien introduce redundancia en los datos, este enfoque puede ser crucial en sistemas donde prevalece la necesidad de velocidad sobre el almacenamiento optimizado.

Se utiliza con frecuencia en la preparación de conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, cuando la denormalización facilita el acceso más directo a la información requerida por los algoritmos.

Como contrapartida, el uso indiscriminado de esta técnica puede incrementar la complejidad en la gestión de los datos y los riesgos de inconsistencias, lo que requiere un control cuidadoso en su implementación.