La redundancia de datos se produce cuando la misma pieza de datos se almacena en dos o más lugares separados y es una ocurrencia común en muchas empresas. A medida que más empresas se están alejando de los datos en silos para usar un repositorio central para almacenar información, están encontrando que su base de datos está llena de duplicados inconsistentes de la misma entrada. Aunque puede ser difícil conciliar, o incluso beneficiarse, de entradas de datos duplicadas, comprender cómo reducir y rastrear la redundancia de datos de manera eficiente puede ayudar a mitigar los problemas de inconsistencia a largo plazo para su negocio.
¿Cómo se produce la redundancia de datos?
A veces la redundancia de datos ocurre por accidente, mientras que otras veces es intencional. La redundancia accidental de datos puede ser el resultado de un proceso complejo o de una codificación ineficiente, mientras que la redundancia intencional de datos se puede utilizar para proteger los datos y garantizar la coherencia, simplemente aprovechando las múltiples ocurrencias de datos para la recuperación ante desastres y los controles de calidad.
Si la redundancia de datos es intencional, es importante tener un campo o espacio central para los datos. Esto le permite actualizar fácilmente todos los registros de datos redundantes cuando sea necesario. Cuando la redundancia de datos no tiene un propósito, puede llevar a una variedad de problemas que discutiremos a continuación.
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Comprensión de la redundancia de datos de base de datos versus basada en archivos
La redundancia de datos se puede encontrar en una base de datos, que es una colección organizada de datos estructurados que se almacenan en un sistema informático o en la nube. Un minorista puede tener una base de datos para rastrear los productos que almacena. Si el mismo producto se introduce dos veces por error, se produce redundancia de datos.
El mismo minorista puede mantener los archivos de los clientes en un sistema de almacenamiento de archivos. Si un cliente compra a la compañía más de una vez, su nombre puede ingresarse varias veces. Las entradas duplicadas del nombre del cliente se consideran datos redundantes.
Independientemente de si la redundancia de datos se produce en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, puede ser problemática. Afortunadamente, la replicación de datos puede ayudar a evitar la redundancia de datos al almacenar los mismos datos en varias ubicaciones. Con la replicación de datos, las empresas pueden garantizar la coherencia y recibir la información que necesitan en cualquier momento.
Las 4 principales ventajas de la redundancia de datos
Aunque la redundancia de datos suena como un evento negativo, hay muchas organizaciones que pueden beneficiarse de este proceso cuando se integra intencionalmente en las operaciones diarias.
Método alternativo de copia de seguridad de datos
La copia de seguridad de datos implica crear versiones comprimidas y cifradas de datos y almacenarlas en un sistema informático o en la nube. La redundancia de datos ofrece una capa adicional de protección y refuerza la copia de seguridad al replicar los datos en un sistema adicional. A menudo es una ventaja cuando las empresas incorporan redundancia de datos en sus planes de recuperación ante desastres.
Mejor seguridad de los datos
La seguridad de los datos se refiere a la protección de los datos, en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, de actividades no deseadas, como ciberataques o filtraciones de datos. Tener los mismos datos almacenados en dos o más lugares separados puede proteger a una organización en caso de un ciberataque o una brecha, un evento que puede resultar en pérdida de tiempo y dinero, así como en una reputación dañada.
Acceso y actualizaciones de datos más rápidos
Cuando los datos son redundantes, los empleados disfrutan de un acceso y actualizaciones rápidos porque la información necesaria está disponible en varios sistemas. Esto es particularmente importante para las organizaciones basadas en el servicio al cliente cuyos clientes esperan rapidez y eficiencia.
Fiabilidad de datos mejorada
Los datos fiables son completos y precisos. Las organizaciones pueden usar la redundancia de datos para verificar dos veces los datos y confirmar que son correctos y están completos, una necesidad al interactuar con clientes, proveedores, personal interno y otros.
Tenga cuidado con las desventajas de redundancia de datos
Aunque hay ventajas notables de la redundancia intencional de datos, también hay varios inconvenientes importantes cuando las organizaciones no son conscientes de su presencia.
Posible inconsistencia de datos
La redundancia de datos se produce cuando la misma pieza de datos existe en varios lugares, mientras que la inconsistencia de datos se produce cuando los mismos datos existen en diferentes formatos en varias tablas. Desafortunadamente, la redundancia de datos puede causar inconsistencia de datos, lo que puede proporcionar a una empresa información poco confiable y/o sin sentido.
Aumento de la corrupción de datos
La corrupción de datos se produce cuando los datos se dañan como resultado de errores de escritura, lectura, almacenamiento o procesamiento. Cuando se repiten los mismos campos de datos en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, se producen daños en los datos. Por ejemplo, si un archivo se daña y un empleado intenta abrirlo, es posible que reciba un mensaje de error y no pueda completar su tarea.
Aumento del tamaño de la base de datos
La redundancia de datos puede aumentar el tamaño y la complejidad de una base de datos, lo que hace que sea más difícil de mantener. Una base de datos más grande también puede llevar a tiempos de carga más largos y una gran cantidad de dolores de cabeza y frustraciones para los empleados, ya que necesitarán pasar más tiempo completando las tareas diarias.
Aumento del costo
Cuando se crean más datos debido a la redundancia de datos, los costos de almacenamiento aumentan repentinamente. Esto puede ser un problema grave para las organizaciones que están tratando de mantener bajos los costos para aumentar las ganancias y cumplir con sus objetivos. Además, la implementación de un sistema de base de datos puede resultar más costosa.
Cómo reducir la redundancia de datos
Afortunadamente, es posible reducir los casos involuntarios de redundancia de datos que a menudo conducen a problemas operativos y financieros.
Datos maestros
Los datos maestros son una única fuente de datos empresariales comunes que se comparten entre varias aplicaciones o sistemas. Aunque los datos maestros no reducen las ocurrencias de redundancia de datos, permiten a las empresas evitar y aceptar un cierto nivel de redundancia de datos. Esto se debe a que el uso de datos maestros garantiza que, en caso de que una pieza de datos cambie, una organización solo necesite actualizar una pieza de datos. En este caso, los datos redundantes se actualizan constantemente y proporcionan la misma información.
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Normalización de la base de datos
La normalización de la base de datos es el proceso de organizar de manera eficiente los datos en una base de datos para eliminar los datos redundantes. Este proceso puede garantizar que todos los datos de una empresa se vean y se lean de manera similar en todos los registros. Al implementar la normalización de datos, una organización estandariza campos de datos como nombres de clientes, direcciones y números de teléfono.
Normalizar datos implica organizar las columnas y tablas de una base de datos para asegurarse de que sus dependencias se apliquen correctamente. La » forma normal «se refiere al conjunto de reglas o datos normalizados, y una base de datos se conoce como» normalizada » si está libre de anomalías de eliminación, actualización e inserción.
Cuando se trata de normalizar datos, cada empresa tiene su propio conjunto único de criterios. Por lo tanto, lo que una organización cree que es «normal», puede no ser «normal» para otra organización. Por ejemplo, una empresa puede querer normalizar el campo estado o provincia con dos dígitos, mientras que otra puede preferir el nombre completo. En cualquier caso, la normalización de la base de datos puede ser la clave para reducir la redundancia de datos en cualquier empresa.
Casos de uso de redundancia de datos eficiente
Es posible la redundancia de datos eficiente. Muchas organizaciones, como las empresas de mejoras para el hogar, las agencias de bienes raíces y las empresas centradas en las interacciones con los clientes, tienen sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM).
Cuando un sistema CRM se integra con otro software de negocios, como un software de contabilidad que combina datos de clientes y financieros, se eliminan los datos manuales redundantes, lo que conduce a informes más detallados y un mejor servicio al cliente.
Los sistemas de gestión de bases de datos también se utilizan en una variedad de organizaciones. Reciben instrucciones de un administrador de base de datos (DBA) y permiten que el sistema cargue, recupere o cambie los datos existentes de los sistemas. Los sistemas de gestión de bases de datos se adhieren a las reglas de normalización, lo que reduce la redundancia de datos.
Los hospitales, hogares de ancianos y otras entidades de atención médica utilizan sistemas de gestión de bases de datos para generar informes que proporcionan información útil para los médicos y otros empleados. Cuando la redundancia de datos es eficiente y no conduce a inconsistencias de datos, estos sistemas pueden alertar a los proveedores de atención médica de aumentos en las tasas de denegación de reclamaciones, el éxito de un medicamento determinado y otras piezas importantes de información.
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Reducir la redundancia de datos con gestión de datos
Aunque la redundancia de datos en una base de datos o un sistema de almacenamiento de archivos puede beneficiar a una organización cuando es intencional, este proceso también puede ser perjudicial cuando se realiza por accidente. Las empresas pueden aliviar el dolor de cabeza que a menudo conlleva la redundancia de datos con Talend Data Fabric.
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