データ冗長性とは何ですか?

データの冗長性は、同じデータが複数の別々の場所に格納されている場合に発生し、多くの企業で一般的な発生です。 より多くの企業がサイロ化されたデータから中央リポジトリを使用して情報を格納するように移行しているため、データベースには同じエントリの一貫性のない重複がいっぱいになっていることがわかります。 重複するデータエントリを調整したり、その恩恵を受けたりすることは困難ですが、データの冗長性を効率的に削減して追跡する方法を理解することは、

データの冗長性はどのように発生しますか？

データの冗長性は偶然に起こることもあれば、意図的に起こることもあります。 偶発的なデータ冗長性は、複雑なプロセスや非効率的なコーディングの結果である可能性がありますが、意図的なデータ冗長性を使用してデータを保護し、一貫性を確保することができます—単にディザスタリカバリや品質チェックのために複数のデータを活用することによって。

データの冗長性が意図的なものである場合、データの中心的なフィールドまたはスペースを持つことが重要です。 これにより、必要に応じて冗長データのすべてのレコードを簡単に更新できます。 データの冗長性が意図的でない場合、以下で説明するさまざまな問題が発生する可能性があります。

データベースとファイルベースのデータ冗長性の理解

データ冗長性は、コンピュータシステムやクラウドによって保存される構造化データの組織化されたコレクションであるデータベースで見つけることができます。 小売業者は、在庫のある製品を追跡するためのデータベースを持っている場合があります。 同じ製品が誤って2回入力された場合、データの冗長性が発生します。

同じ小売業者が顧客のファイルをファイルストレージシステムに保管することができます。 顧客が会社から複数回購入した場合、その名前は複数回入力される可能性があります。 顧客名の重複したエントリは、冗長データと見なされます。

データベースでもファイルストレージシステムでも、データの冗長性が発生するかどうかにかかわらず、問題が発生する可能性があります。 幸いなことに、データ複製は、同じデータを複数の場所に格納することによって、データの冗長性を防ぐのに役立ちます。 データレプリケーションを使用すると、企業は一貫性を確保し、必要な情報をいつでも受け取ることができます。

データ冗長性のトップ4の利点

データ冗長性は否定的な出来事のように聞こえますが、日常業務に意図的に組み込まれている場合、このプロセスの恩恵を受けることができる組織はたくさんあります。

代替データバックアップ方法

データのバックアップには、圧縮された暗号化されたバージョンのデータを作成し、コンピュータシステムまたはクラウドに保存 データの冗長性は、保護の余分な層を提供し、追加のシステムにデータを複製することにより、バックアップを強化します。 企業が災害復旧計画にデータの冗長性を組み込むことは、多くの場合、利点です。

データセキュリティの向上

データセキュリティは、サイバー攻撃やデータ侵害などの不要な活動から、データベースまたはファイルストレージシステム内のデータを保護することに関連しています。 同じデータを複数の別々の場所に保存することで、サイバー攻撃や侵害が発生した場合に組織を保護することができます。

データアクセスと更新の高速化

データが冗長な場合、従業員は必要な情報が複数のシステムで利用可能であるため、高速アクセスと迅速な更新を楽 これは、顧客が迅速性と効率性を期待している顧客サービスベースの組織にとって特に重要です。

データ信頼性の向上

信頼性の高いデータは完全かつ正確です。 組織は、データの冗長性を使用して、データを再確認し、データが正しく完了していることを完全に確認することができます。

データ冗長性に注意するデメリット

意図的なデータ冗長性には注目に値する利点がありますが、組織がその存在を知らない場合には、いくつかの重大

データの不整合の可能性

データの冗長性は、同じデータが複数の場所に存在する場合に発生しますが、データの不整合は、同じデータが複数のテーブル内の異な 残念ながら、データの冗長性は、信頼性の低いおよび/または無意味な情報を会社に提供することができ、データの不整合を引き起こす可能性があります。

データ破損の増加

データ破損は、書き込み、読み取り、ストレージ、または処理のエラーの結果としてデータが破損する場合です。 データベースまたはファイルストレージシステムで同じデータフィールドが繰り返されると、データの破損が発生します。 たとえば、ファイルが破損し、従業員がファイルを開こうとすると、エラーメッセージが表示され、タスクを完了できなくなることがあります。

データベースサイズの増加

データの冗長性は、データベースのサイズと複雑さを増加させる可能性があり、維持することがより困難になります。 大規模なデータベースはまた、彼らは毎日のタスクを完了するより多くの時間を費やす必要がありますように、従業員のための長いロード時間と頭痛やフラ

コストの増加

データの冗長性により多くのデータが作成されると、ストレージコストが急激に増加します。 これは利益を高め、目的を達成するために費用を低く保つことを試みている組織のための深刻な問題である場合もある。 さらに、データベースシステムの実装は、より高価になる可能性があります。

データ冗長性を減らす方法

幸いなことに、運用上および財政上の問題につながることが多い意図しないデータ冗長性のケースを減らすことができま

マスターデータ

マスターデータは、複数のアプリケーションまたはシステム間で共有される共通のビジネスデータの単一のソースです。 マスターデータは、データの冗長性の発生を減らすものではありませんが、企業は回避し、データの冗長性の一定レベルを受け入れることができます。 これは、マスタデータを使用することで、データ部分が変更された場合に、組織が更新する必要があるのは1つのデータだけであるためです。 この場合、冗長データは一貫して更新され、同じ情報が提供されます。

データベースの正規化

データベースの正規化は、冗長なデータを排除するために、データベース内のデータを効率的に整理するプロセスです。 このプロセスにより、会社のすべてのデータがすべてのレコードで同様に表示され、読み取られるようになります。 データの正規化を実装することで、組織は顧客名、住所、電話番号などのデータフィールドを標準化します。

データの正規化には、データベースの列とテーブルを整理して、依存関係が正しく適用されることを確認する必要があります。 「正規形式」とは、一連のルールまたはデータの正規化を指し、データベースに削除、更新、および挿入の異常がない場合は「正規化」と呼ばれます。

データの正規化に関しては、各企業には独自の基準があります。 したがって、ある組織が”正常”であると考えているものは、別の組織にとって”正常”ではないかもしれません。 たとえば、ある会社では、stateまたはprovinceフィールドを2桁で正規化し、別の会社ではフルネームを優先する場合があります。 それにもかかわらず、データベースの正規化は、どの企業でもデータの冗長性を削減するための鍵となります。

効率的なデータ冗長ユースケース

効率的なデータ冗長性が可能です。 ホームセンター会社、不動産会社、および顧客との対話に焦点を当てた企業のような多くの組織は、顧客関係管理（CRM）システムを持っています。

CRMシステムを顧客データと財務データを組み合わせた会計ソフトウェアのような他のビジネスソフトウェアと統合すると、冗長な手動データが排除され、より洞察力のあるレポートと顧客サービスの改善につながります。

データベース管理システムは、さまざまな組織でも使用されています。 これらは、データベース管理者(DBA)から指示を受け取り、システムがシステムから既存のデータをロード、取得、または変更できるようにします。 データベース管理システムは、データの冗長性を低減する正規化のルールに準拠しています。

病院、老人ホーム、その他の医療機関は、データベース管理システムを使用して、医師やその他の従業員に有用な情報を提供するレポートを生成します。 データの冗長性が効率的であり、データの不一致につながらない場合、これらのシステムは、拒否請求率の上昇、特定の投薬の成功率、およびその他の重要な情報を医療提供者に警告することができます。

データ管理によるデータ冗長性の削減

データベースやファイルストレージシステムのデータ冗長性は、意図的な場合に組織に利益をもたらすことができますが、このプロセスは偶然にも有害である可能性があります。 企業は、Talend Data Fabricを使用することで、データの冗長性に伴う頭痛を軽減することができます。

Talend Data Fabricを使用すると、自動化されたデータ品質を実現しながら、内部の利害関係者とデータを収集、管理、変換、共有できます。 Talend Data Fabricを今すぐ試して、データの冗長性の問題を軽減してください。