dataredundans oppstår når samme stykke data er lagret i to eller flere separate steder, og er en vanlig foreteelse i mange bedrifter. Etter hvert som flere selskaper beveger seg bort fra silodata til å bruke et sentralt lager for å lagre informasjon, finner de at databasen deres er fylt med inkonsekvente duplikater av samme oppføring. Selv om det kan være utfordrende å forene — eller til og med dra nytte av — dupliserte dataoppføringer, kan det å forstå hvordan du reduserer og sporer dataredundans effektivt bidra til å redusere langsiktige inkonsekvensproblemer for bedriften din.
hvordan oppstår dataredundans?
noen ganger skjer data redundans ved et uhell, mens andre ganger er det forsettlig. Utilsiktet dataredundans kan være et resultat av en kompleks prosess eller ineffektiv koding, mens forsettlig dataredundans kan brukes til å beskytte data og sikre konsistens — ganske enkelt ved å utnytte flere forekomster av data for katastrofegjenoppretting og kvalitetskontroller.
hvis dataredundans er tilsiktet, er det viktig å ha et sentralt felt eller plass til dataene. Dette gjør at du enkelt kan oppdatere alle registreringer av overflødige data når det er nødvendig. Når data redundans ikke er målrettet, kan det føre til en rekke problemer som vi diskuterer nedenfor.
Last Ned Den Definitive Guiden til Datakvalitet nå.
Les Nå
Forstå database versus filbasert dataredundans
dataredundans finnes i en database, som er en organisert samling av strukturerte data som er lagret av et datasystem eller skyen. En forhandler kan ha en database for å spore produktene de lager. Hvis det samme produktet blir angitt to ganger ved en feil, finner data redundans sted.
samme forhandler kan beholde kundefiler i et fillagringssystem. Hvis en kunde kjøper fra selskapet mer enn en gang, kan navnet angis flere ganger. Dupliserte oppføringer av kundenavnet regnes som overflødige data.
uansett om dataredundans oppstår i en database eller i et fillagringssystem, kan det være problematisk. Heldigvis kan datareplikasjon bidra til å forhindre dataredundans ved å lagre de samme dataene på flere steder. Med datareplikasjon kan bedrifter sikre konsistens og motta informasjonen de trenger når som helst.
Topp 4 fordeler med dataredundans
selv om dataredundans høres ut som en negativ hendelse, er det mange organisasjoner som kan dra nytte av denne prosessen når den er bevisst innebygd i daglig drift.
Alternativ sikkerhetskopieringsmetode
Sikkerhetskopiering av data innebærer å lage komprimerte og krypterte versjoner av data og lagre dem i et datasystem eller i skyen. Data redundans gir et ekstra lag med beskyttelse og forsterker sikkerhetskopien ved å kopiere data til et ekstra system. Det er ofte en fordel når selskaper innlemme data redundans i sine disaster recovery planer.
bedre datasikkerhet
datasikkerhet gjelder å beskytte data, i en database eller et fillagringssystem, mot uønskede aktiviteter som cyberangrep eller databrudd. Å ha de samme dataene lagret på to eller flere separate steder kan beskytte en organisasjon i tilfelle et cyberangrep eller brudd — en hendelse som kan føre til tapt tid og penger, samt et skadet rykte.
Raskere datatilgang og oppdateringer
når data er overflødige, får ansatte rask tilgang og raske oppdateringer fordi den nødvendige informasjonen er tilgjengelig på flere systemer. Dette er spesielt viktig for kundeservicebaserte organisasjoner hvis kunder forventer punktlighet og effektivitet.
Forbedret datapålitelighet
Data som er pålitelige, er fullstendige og nøyaktige. Organisasjoner kan bruke dataredundans til å dobbeltsjekke data og bekrefte at det er riktig og fullført i sin helhet-en nødvendighet når de samhandler med kunder, leverandører, internt personale og andre.
Se opp for data redundans ulemper
Selv om det er bemerkelsesverdige fordeler med forsettlig data redundans, er det også flere betydelige ulemper når organisasjoner er uvitende om sin tilstedeværelse.
Mulig data inkonsekvens
data redundans oppstår når den samme datadelen finnes på flere steder, mens data inkonsekvens er når de samme dataene finnes i forskjellige formater i flere tabeller. Dessverre kan data redundans forårsake data inkonsekvens, noe som kan gi et selskap upålitelig og/eller meningsløs informasjon.
Økning i dataødeleggelse
dataødeleggelse er når data blir skadet som følge av feil i skriving, lesing, lagring eller behandling. Når de samme datafeltene gjentas i en database eller fillagringssystem, oppstår dataødeleggelse. Hvis en fil blir skadet, for eksempel, og en ansatt prøver å åpne den, kan de få en feilmelding og ikke kunne fullføre oppgaven.
Økning i databasestørrelse
dataredundans kan øke størrelsen og kompleksiteten til en database — noe som gjør det mer utfordrende å opprettholde. En større database kan også føre til lengre belastningstider og mye hodepine og frustrasjoner for ansatte, da de må bruke mer tid på å fullføre daglige oppgaver.
kostnadsøkning
når mer data opprettes på grunn av dataredundans, øker lagringskostnadene plutselig. Dette kan være et alvorlig problem for organisasjoner som prøver å holde kostnadene lave for å øke fortjenesten og møte sine mål. I tillegg kan implementering av et databasesystem bli dyrere.
hvordan redusere dataredundans
Heldigvis er Det Mulig å redusere utilsiktede tilfeller av dataredundans som ofte fører til operasjonelle og økonomiske problemer.
Masterdata
Masterdata er en enkelt kilde til felles forretningsdata som deles på tvers av flere programmer eller systemer. Selv om masterdata ikke reduserer forekomsten av dataredundans, tillater det bedrifter å jobbe rundt og godta et visst nivå av dataredundans. Dette skyldes at bruk av masterdata sikrer at i tilfelle et datastykke endres, trenger en organisasjon bare å oppdatere ett stykke data. I dette tilfellet oppdateres overflødige data konsekvent og gir samme informasjon.
Se Hvordan Du Organiserer Og Styrer Data I Stor Skala nå.
Se Nå
Database normalisering
Database normalisering er prosessen med effektivt å organisere data i en database slik at overflødige data elimineres. Denne prosessen kan sikre at alle selskapets data ser ut og leser på samme måte på tvers av alle poster. Ved å implementere data normalisering, standardiserer en organisasjon datafelt som kundenavn, adresser og telefonnumre.
Normalisering av data innebærer å organisere kolonnene og tabellene i en database for å sikre at avhengighetene håndheves på riktig måte. «Normal form» refererer til settet med regler eller normaliserende data, og en database er kjent som «normalisert» hvis den er fri for slett, oppdater og sett inn anomalier.
når det gjelder normalisering av data, har hvert selskap sitt eget unike sett med kriterier. Derfor, hva en organisasjon mener å være «normal», kan ikke være «normal» for en annen organisasjon. For eksempel kan ett selskap ønsker å normalisere staten eller provinsen feltet med to sifre, mens en annen foretrekker fullt navn. Uansett, database normalisering kan være nøkkelen til å redusere data redundans på tvers av enhver bedrift.
Effektiv dataredundans brukstilfeller
Effektiv dataredundans er mulig. Mange organisasjoner som oppussing selskaper, meglerkontorer og selskaper fokusert på kundeinteraksjoner har customer relationship management (CRM) systemer.
NÅR ET CRM-system er integrert med en annen forretningsprogramvare som en regnskapsprogramvare som kombinerer kunde-og finansdata, elimineres overflødige manuelle data, noe som fører til mer innsiktsfulle rapporter og forbedret kundeservice.
Databasebehandlingssystemer brukes også i en rekke organisasjoner. De mottar retning fra en databaseadministrator (dba) og lar systemet laste, hente eller endre eksisterende data fra systemene. Databasestyringssystemer overholder normaliseringsregler, noe som reduserer dataredundans.
Sykehus, sykehjem og andre helsetjenester enheter bruker database styringssystemer for å generere rapporter som gir nyttig informasjon for leger og andre ansatte. Når data redundans er effektiv og ikke fører til data inkonsekvens, kan disse systemene varsle helsepersonell av stiger i fornektelse krav priser, hvor vellykket en bestemt medisinering er, og andre viktige biter av informasjon.
Last Ned Hvordan Helseorganisasjoner Oppnår Suksess med Dataintegrasjon nå.
Les Nå
Redusere dataredundans med datahåndtering
selv om dataredundans i en database eller fillagringssystem kan være til nytte for en organisasjon når det er forsettlig, kan denne prosessen også være skadelig når det gjøres ved et uhell. Bedrifter kan lindre hodepine som ofte kommer med data redundans Med Talend Data Fabric.
Talend Data Fabric lar deg samle inn, styre, transformere og dele data med interne interessenter samtidig som automatisert datakvalitet. Prøv Talend Data Fabric i dag for å redusere data redundans problemer.