데이터 중복성이란 무엇입니까?

데이터 중복성은 동일한 데이터 조각이 둘 이상의 개별 장소에 저장될 때 발생하며 많은 기업에서 흔히 발생합니다. 더 많은 기업들이 사일로 된 데이터에서 중앙 저장소를 사용하여 정보를 저장하는 것으로 이동함에 따라 데이터베이스가 동일한 항목의 일관성없는 중복으로 가득 차 있음을 알게되었습니다. 중복된 데이터 항목을 조정하거나 혜택을 받는 것은 어려울 수 있지만 데이터 중복을 효율적으로 줄이고 추적하는 방법을 이해하면 비즈니스에 대한 장기적인 불일치 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 중복성은 어떻게 발생합니까?

때로는 데이터 중복이 실수로 발생하는 반면 다른 경우에는 의도적입니다. 실수로 인한 데이터 중복성은 복잡한 프로세스 또는 비효율적인 코딩의 결과일 수 있으며,의도적인 데이터 중복성을 사용하여 데이터를 보호하고 일관성을 보장할 수 있습니다.

데이터 중복성이 의도적인 경우 데이터를 위한 중앙 필드나 공간을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 통해 필요한 경우 중복 데이터의 모든 레코드를 쉽게 업데이트 할 수 있습니다. 데이터 중복성이 목적이 아닌 경우 아래에서 논의 할 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터베이스 대 파일 기반 데이터 중복성 이해

데이터 중복성은 컴퓨터 시스템이나 클라우드에 의해 저장된 구조화된 데이터의 조직화된 컬렉션인 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. 소매 업체는 재고 제품을 추적 할 수있는 데이터베이스를 가질 수있다. 동일한 제품이 실수로 두 번 입력되는 경우 데이터 중복이 발생합니다.

동일한 소매 업체는 고객 파일을 파일 저장 시스템에 보관할 수 있습니다. 고객이 회사에서 두 번 이상 구매하는 경우 이름을 여러 번 입력 할 수 있습니다. 고객 이름의 중복 항목은 중복 데이터로 간주됩니다.

데이터 중복성이 데이터베이스 또는 파일 저장 시스템에서 발생하는지 여부에 관계없이 문제가 될 수 있습니다. 다행히도 데이터 복제는 동일한 데이터를 여러 위치에 저장하여 데이터 중복을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 복제를 통해 기업은 일관성을 보장하고 언제든지 필요한 정보를 받을 수 있습니다.

데이터 중복성의 상위 4 가지 장점

데이터 중복성은 부정적인 사건처럼 들리지만,의도적으로 일상 업무에 내장되면 이 프로세스를 통해 이익을 얻을 수 있는 많은 조직이 있습니다.

대체 데이터 백업 방법

데이터 백업에는 압축 및 암호화된 버전의 데이터를 만들어 컴퓨터 시스템이나 클라우드에 저장하는 작업이 포함됩니다. 데이터 중복성은 추가 보호 계층을 제공하며 데이터를 추가 시스템에 복제하여 백업을 강화합니다. 기업이 재해 복구 계획에 데이터 중복성을 통합 할 때 종종 이점이 있습니다.

더 나은 데이터 보안

데이터 보안은 데이터베이스 또는 파일 저장 시스템의 데이터를 사이버 공격이나 데이터 유출과 같은 원치 않는 활동으로부터 보호하는 것과 관련이 있습니다. 동일한 데이터를 두 개 이상의 개별 장소에 저장하면 사이버 공격이나 위반이 발생할 경우 조직을 보호할 수 있습니다.

더 빠른 데이터 액세스 및 업데이트

데이터가 중복되면 직원은 여러 시스템에서 필요한 정보를 사용할 수 있기 때문에 빠른 액세스와 빠른 업데이트를 즐길 수 있습니다. 이는 고객이 신속성과 효율성을 기대하는 고객 서비스 기반 조직에 특히 중요합니다.

향상된 데이터 신뢰성

신뢰할 수 있는 데이터는 완전하고 정확합니다. 조직은 데이터 중복성을 사용하여 데이터를 다시 확인하고 데이터가 정확하고 완료되었는지 확인할 수 있습니다.

데이터 중복성 단점 주의

의도적인 데이터 중복성에는 주목할 만한 이점이 있지만,조직이 데이터 중복성을 인식하지 못하는 경우 몇 가지 중요한 단점이 있다.

가능한 데이터 불일치

데이터 중복성은 동일한 데이터가 여러 위치에 있을 때 발생하는 반면,데이터 불일치는 동일한 데이터가 여러 테이블에 서로 다른 형식으로 존재하는 경우입니다. 불행히도 데이터 중복성은 데이터 불일치를 야기 할 수 있으며,이는 회사에 신뢰할 수 없거나 의미없는 정보를 제공 할 수 있습니다.

데이터 손상 증가

데이터 손상은 쓰기,읽기,저장 또는 처리 오류로 인해 데이터가 손상되는 경우입니다. 데이터베이스 또는 파일 스토리지 시스템에서 동일한 데이터 필드가 반복되면 데이터 손상이 발생합니다. 예를 들어 파일이 손상되어 직원이 파일을 열려고 하면 오류 메시지가 나타나 작업을 완료하지 못할 수 있습니다.

데이터베이스 크기 증가

데이터 중복성은 데이터베이스의 크기와 복잡성을 증가시킬 수 있으므로 유지 관리가 더욱 어려워집니다. 더 큰 데이터베이스는 일상적인 작업을 완료하는 데 더 많은 시간을 할애해야하므로 직원들에게 더 긴로드 시간과 많은 두통과 좌절감을 줄 수 있습니다.

비용 증가

데이터 중복으로 인해 더 많은 데이터가 생성되면 스토리지 비용이 갑자기 증가합니다. 이것은 이익을 증가하,그들의 목표를 달성하기 위하여 비용을 낮게 유지한것을 해보고 있는 조직을 위해 심각한 문제점 이을 수 있는다. 또한 데이터베이스 시스템을 구현하는 것이 더 비쌀 수 있습니다.

데이터 중복을 줄이는 방법

다행히,종종 운영 및 재정 문제로 이어질 데이터 중복의 의도하지 않은 경우를 줄일 수있다.

마스터 데이터

마스터 데이터는 여러 응용 프로그램 또는 시스템에서 공유되는 공통 비즈니스 데이터의 단일 소스입니다. 마스터 데이터는 데이터 중복의 발생을 감소시키지 않지만,그것은 기업이 해결 및 데이터 중복의 일정 수준을 받아 들일 수 있습니다. 이는 마스터 데이터를 사용하면 데이터 조각이 변경되는 경우 조직에서 하나의 데이터만 업데이트해야 하기 때문입니다. 이 경우 중복 데이터는 지속적으로 업데이트되며 동일한 정보를 제공합니다.

데이터베이스 정규화

데이터베이스 정규화는 중복 데이터가 제거되도록 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 구성하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 회사의 모든 데이터가 모든 레코드에서 유사하게 보이고 읽도록 보장 할 수 있습니다. 조직은 데이터 정규화를 구현하여 고객 이름,주소 및 전화 번호와 같은 데이터 필드를 표준화합니다.

데이터 정규화에는 데이터베이스의 열과 테이블을 구성하여 종속성이 올바르게 적용되는지 확인하는 작업이 포함됩니다. “일반 형식”은 규칙 집합 또는 정규화 데이터를 나타내며 삭제,업데이트 및 이상 삽입이없는 경우 데이터베이스를”정규화”라고합니다.

데이터를 정규화 할 때 각 회사마다 고유 한 기준이 있습니다. 따라서 한 조직이”정상”이라고 믿는 것은 다른 조직의 경우”정상”이 아닐 수 있습니다. 예를 들어 한 회사는 주 또는 도 필드를 두 자리 숫자로 정규화하고 다른 회사는 전체 이름을 선호 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터베이스 정규화는 모든 회사의 데이터 중복성을 줄이는 열쇠가 될 수 있습니다.

효율적인 데이터 중복 사용 사례

효율적인 데이터 중복이 가능합니다. 홈 임프루브먼트 회사,부동산 기관 및 고객 상호 작용에 초점을 맞춘 회사와 같은 많은 조직에는 고객 관계 관리 시스템이 있습니다.

고객 및 재무 데이터를 결합한 회계 소프트웨어와 같은 다른 비즈니스 소프트웨어와 통합되면 중복 수동 데이터가 제거되어 더 통찰력있는 보고서와 향상된 고객 서비스로 이어집니다.

데이터베이스 관리 시스템은 또한 다양한 조직에서 사용된다. 데이터베이스 관리자로부터 방향을 수신하고 시스템에서 기존 데이터를 로드,검색 또는 변경할 수 있도록 합니다. 데이터베이스 관리 시스템은 정규화 규칙을 준수하므로 데이터 중복성이 줄어 듭니다.

병원,요양원 및 기타 의료 기관은 데이터베이스 관리 시스템을 사용하여 의사 및 기타 직원에게 유용한 정보를 제공하는 보고서를 생성합니다. 데이터 중복성이 효율적이며 데이터 불일치로 이어지지 않는 경우 이러한 시스템은 의료 제공자에게 거부 청구율 상승,특정 약물 치료가 얼마나 성공적인지 및 기타 중요한 정보를 경고 할 수 있습니다.

데이터 관리를 통한 데이터 중복 감소

데이터베이스 또는 파일 저장 시스템의 데이터 중복은 조직이 의도적인 경우 이익을 얻을 수 있지만,이 프로세스는 우연히 수행될 때도 해로울 수 있습니다. 기업은 종종 탈 렌드 데이터 패브릭과 데이터 중복과 함께 제공되는 두통을 완화 할 수 있습니다.

탈렌드 데이터 패브릭을 사용하면 내부 이해 관계자와 데이터를 수집,관리,변환 및 공유하면서 자동화된 데이터 품질을 사용할 수 있습니다. 데이터 중복 문제를 완화하기 위해 오늘 데이터 패브릭을 사용해보십시오.