a redundância de dados ocorre quando a mesma peça de dados é armazenada em dois ou mais lugares separados e é uma ocorrência comum em muitas empresas. À medida que mais empresas estão se afastando de dados em silêncio para usar um repositório central para armazenar informações, eles estão descobrindo que seu banco de dados é preenchido com duplicatas inconsistentes da mesma entrada. Embora possa ser um desafio reconciliar — ou mesmo beneficiar-entradas de dados duplicadas, compreender como reduzir e acompanhar a redundância de dados de forma eficiente pode ajudar a mitigar problemas de inconsistência de longo prazo para o seu negócio.
como ocorre a redundância dos dados?
às vezes a redundância de dados acontece por acidente, enquanto outras vezes é intencional. Acidental de dados de redundância pode ser o resultado de um processo complexo ou ineficiente de codificação, enquanto intencional redundância de dados pode ser usado para proteger os dados e garantir a consistência, simplesmente aproveitando as múltiplas ocorrências de dados para recuperação de desastres e controlos de qualidade.
se a redundância de dados é intencional, é importante ter um campo central ou espaço para os dados. Isso permite que você atualize facilmente todos os registros de dados redundantes quando necessário. Quando a redundância de dados não é intencional, pode levar a uma variedade de questões que discutiremos abaixo.
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Understanding database versus file-based data redundancy
Data redundancy can be found in a database, which is an organized collection of structured data that’s stored by a computer system or the cloud. Um varejista pode ter uma base de dados para rastrear os produtos que armazenam. Se o mesmo produto é introduzido duas vezes por engano, redundância de dados ocorre.
o mesmo varejista pode manter arquivos do cliente em um sistema de armazenamento de arquivos. Se um cliente comprar à empresa mais de uma vez, seu nome pode ser inserido várias vezes. As entradas duplicadas do nome do cliente são consideradas dados redundantes.
independentemente de redundância de dados ocorrer em um banco de dados ou em um sistema de armazenamento de arquivos, pode ser problemático. Felizmente, a replicação de dados pode ajudar a prevenir a redundância de dados, armazenando os mesmos dados em vários locais. Com a replicação de dados, as empresas podem garantir consistência e receber as informações de que precisam a qualquer momento.
top 4 vantagens da redundância de dados
embora a redundância de dados soa como um evento negativo, há muitas organizações que podem se beneficiar deste processo quando ele é intencionalmente construído em operações diárias.
Alternative data backup method
Backing up data involves creating compressed and encrypted versions of data and storing it in a computer system or the cloud. Redundância de dados oferece uma camada extra de proteção e reforça o backup, replicando dados para um sistema adicional. É muitas vezes uma vantagem quando as empresas incorporam redundância de dados em seus planos de recuperação de desastre.
melhor segurança dos dados
a segurança dos dados está relacionada com a protecção dos dados, numa base de dados ou num sistema de armazenamento de ficheiros, de actividades indesejadas, tais como ciberataques ou violações de dados. Ter os mesmos dados armazenados em dois ou mais lugares separados pode proteger uma organização em caso de ciberataque ou violação — um evento que pode resultar em perda de tempo e dinheiro, bem como uma reputação danificada.
acesso mais Rápido aos dados e actualizações
Quando os dados são redundantes, funcionários desfrutar de acesso rápido e atualizações rápidas porque a informação necessária está disponível em vários sistemas. Isto é particularmente importante para as organizações de atendimento ao cliente cujos clientes esperam rapidez e eficiência.
melhoria da fiabilidade dos dados
dados fiáveis são completos e precisos. As organizações podem usar redundância de dados para verificar novamente os dados e confirmar que está correto e completo — uma necessidade ao interagir com clientes, fornecedores, funcionários internos, entre outros.
Cuidado com desvantagens de redundância de dados
embora haja vantagens notáveis de redundância de dados intencional, há também vários inconvenientes significativos quando as organizações não têm conhecimento de sua presença.
possível inconsistência de dados
a redundância de dados ocorre quando a mesma peça de dados existe em vários locais, enquanto a inconsistência de dados é quando os mesmos dados existem em diferentes formatos em várias tabelas. Infelizmente, redundância de dados pode causar inconsistência de dados, o que pode fornecer a uma empresa com informações não confiáveis e/ou sem sentido.
aumento na corrupção de dados
a corrupção de dados é quando os dados se tornam danificados como resultado de erros na escrita, leitura, armazenamento ou processamento. Quando os mesmos campos de dados são repetidos em um banco de dados ou sistema de armazenamento de arquivos, a corrupção de dados Surge. Se um arquivo fica corrompido, por exemplo, e um funcionário tenta abri-lo, eles podem obter uma mensagem de erro e não ser capaz de completar a sua tarefa.
aumento do tamanho da base de dados
a redundância de dados pode aumentar o tamanho e a complexidade de uma base de dados — tornando-a mais um desafio para manter. Um banco de dados maior também pode levar a tempos de carga Mais longos e uma grande quantidade de dores de cabeça e frustrações para os funcionários, uma vez que eles vão precisar de gastar mais tempo completando tarefas diárias.
aumento do custo
quando são criados mais dados devido à redundância dos dados, os custos de armazenamento aumentam subitamente. Esta pode ser uma questão séria para as organizações que estão tentando manter os custos baixos, a fim de aumentar os lucros e cumprir seus objetivos. Além disso, a implementação de um sistema de banco de dados pode tornar-se mais caro.
como reduzir a redundância de dados
felizmente, é possível reduzir casos não intencionais de redundância de dados que muitas vezes levam a problemas operacionais e financeiros.
dados principais
dados principais é uma única fonte de dados comerciais comuns que é partilhada por várias aplicações ou sistemas. Embora os dados principais não reduzam as ocorrências de redundância de dados, ele permite que as empresas para trabalhar em torno e aceitar um certo nível de redundância de dados. Isto porque o uso de dados master garante que, no caso de uma peça de dados mudar, uma organização só precisa atualizar um pedaço de dados. Neste caso, os dados redundantes são constantemente atualizados e fornecem a mesma informação.
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Database normalization
Database normalization is the process of efficient organizing data in a database so that redundant data is eliminated. Este processo pode garantir que todos os dados de uma empresa olha e lê de forma semelhante em todos os registros. Ao implementar a normalização de dados, uma organização padroniza campos de dados como nomes de clientes, endereços e números de telefone.
a normalização dos dados envolve a organização das colunas e tabelas de um banco de dados para garantir que suas dependências são executadas corretamente. A ” forma normal “refere-se ao conjunto de regras ou a normalização de dados, e um banco de dados é conhecido como” normalizado ” se estiver livre de excluir, atualizar e inserir anomalias.
quando se trata de normalizar dados, cada empresa tem seu próprio conjunto único de critérios. Portanto, o que uma organização acredita ser “normal”, pode não ser” normal ” para outra organização. Por exemplo, uma empresa pode querer normalizar o campo Estado ou província com dois dígitos, enquanto outra pode preferir o nome completo. Independentemente disso, a normalização de banco de dados pode ser a chave para reduzir a redundância de dados em qualquer empresa.
casos de Utilização Eficiente de redundância de dados
a redundância eficiente de dados é possível. Muitas organizações como empresas de melhoria doméstica, agências imobiliárias e empresas focadas em interações com clientes têm sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM).
quando um sistema CRM é integrado com outro software de negócios como um software de contabilidade que combina dados de clientes e Financeiros, os dados manuais redundantes são eliminados, levando a relatórios mais perspicazes e melhor atendimento ao cliente.
Sistemas de gestão de bases de dados também são usados em uma variedade de organizações. Eles recebem direção de um administrador de banco de dados (DBA) e permitem que o sistema para carregar, recuperar ou alterar dados existentes a partir dos sistemas. Sistemas de gerenciamento de banco de dados aderem às regras de normalização, o que reduz a redundância de dados.
hospitais, lares de idosos e outras entidades de saúde usam sistemas de gerenciamento de banco de dados para gerar relatórios que fornecem informações úteis para médicos e outros funcionários. Quando a redundância de dados é eficiente e não leva a inconsistência de dados, estes sistemas podem alertar os prestadores de cuidados de saúde de aumentos nas taxas de reclamações de negação, como o sucesso de um determinado medicamento é, e outras informações importantes.
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Redução de redundância de dados com o gerenciamento de dados
Embora a redundância de dados em um banco de dados ou sistema de armazenamento de ficheiros podem beneficiar de uma organização quando é intencional, este processo também pode ser prejudicial quando é feito por acidente. As empresas podem aliviar a dor de cabeça que muitas vezes vem com redundância de dados com tecido de dados Talend. O tecido de dados Talend permite coletar, governar, transformar e compartilhar dados com partes interessadas internas, permitindo a qualidade automatizada dos dados. Tente o tecido de dados Talend hoje para mitigar problemas de redundância de dados.