dataredundans uppstår när samma data lagras på två eller flera separata platser och är vanligt förekommande i många företag. Eftersom fler företag flyttar sig från siloed data till att använda ett centralt arkiv för att lagra information, finner de att deras Databas är fylld med inkonsekventa dubbletter av samma post. Även om det kan vara utmanande att förena — eller till och med dra nytta av — dubbla datainmatningar, kan förstå hur man kan minska och spåra dataredundans effektivt hjälpa till att mildra långsiktiga inkonsekvensproblem för ditt företag.
hur uppstår dataredundans?
ibland sker dataredundans av misstag medan andra gånger är det avsiktligt. Oavsiktlig dataredundans kan vara resultatet av en komplex process eller ineffektiv kodning medan avsiktlig dataredundans kan användas för att skydda data och säkerställa konsekvens — helt enkelt genom att utnyttja flera förekomster av data för katastrofåterställning och kvalitetskontroller.
om dataredundans är avsiktlig är det viktigt att ha ett centralt fält eller utrymme för data. Detta gör att du enkelt kan uppdatera alla register över redundanta data vid behov. När dataredundans inte är ändamålsenlig kan det leda till en rad frågor som vi kommer att diskutera nedan.
ladda ner den definitiva guiden till datakvalitet nu.
Läs nu
förstå databas kontra filbaserad dataredundans
dataredundans finns i en databas, som är en organiserad samling strukturerad data som lagras av ett datorsystem eller molnet. En återförsäljare kan ha en databas för att spåra de produkter de lagrar. Om samma produkt matas in två gånger av misstag sker dataredundans.
samma återförsäljare kan behålla kundfiler i ett fillagringssystem. Om en kund köper från företaget mer än en gång kan deras namn anges flera gånger. Dubbla poster av kundnamnet anses vara överflödiga data.
oavsett om dataredundans uppstår i en databas eller i ett fillagringssystem kan det vara problematiskt. Lyckligtvis kan datareplikering hjälpa till att förhindra dataredundans genom att lagra samma data på flera platser. Med datareplikering kan företag säkerställa konsekvens och få den information de behöver när som helst.
topp 4 Fördelar med dataredundans
även om dataredundans låter som en negativ händelse, finns det många organisationer som kan dra nytta av denna process när den avsiktligt är inbyggd i den dagliga verksamheten.
alternativ data backup metod
säkerhetskopiera data innebär att skapa komprimerade och krypterade versioner av data och lagra den i ett datorsystem eller molnet. Dataredundans erbjuder ett extra lager av skydd och förstärker säkerhetskopian genom att replikera data till ett extra system. Det är ofta en fördel när företag införlivar dataredundans i sina katastrofåterställningsplaner.
bättre datasäkerhet
datasäkerhet avser att skydda data, i en databas eller ett fillagringssystem, från oönskade aktiviteter som cyberattacker eller dataintrång. Att ha samma data lagrade på två eller flera separata platser kan skydda en organisation i händelse av en cyberattack eller brott — en händelse som kan leda till förlorad tid och pengar, samt ett skadat rykte.
snabbare dataåtkomst och uppdateringar
när data är överflödiga har anställda snabb åtkomst och snabba uppdateringar eftersom nödvändig information finns tillgänglig på flera system. Detta är särskilt viktigt för kundservicebaserade organisationer vars kunder förväntar sig snabbhet och effektivitet.
förbättrad datasäkerhet
Data som är tillförlitliga är fullständiga och korrekta. Organisationer kan använda dataredundans för att dubbelkolla data och bekräfta att de är korrekta och fullständiga — en nödvändighet när de interagerar med kunder, leverantörer, intern personal och andra.
se upp för dataredundans nackdelar
även om det finns anmärkningsvärda fördelar med avsiktlig dataredundans, finns det också flera betydande nackdelar när organisationer inte känner till dess närvaro.
möjlig datainkonsekvens
dataredundans uppstår när samma databit finns på flera platser, medan datainkonsekvens är när samma data finns i olika format i flera tabeller. Tyvärr kan dataredundans orsaka inkonsekvens av data, vilket kan ge ett företag opålitlig och/eller meningslös information.
ökning av datakorruption
datakorruption är när data skadas till följd av fel i skrivning, läsning, lagring eller bearbetning. När samma datafält upprepas i en databas eller ett fillagringssystem uppstår datakorruption. Om en fil blir skadad, till exempel, och en anställd försöker öppna den, kan de få ett felmeddelande och inte kunna slutföra sin uppgift.
ökning av databasstorlek
dataredundans kan öka storleken och komplexiteten i en databas — vilket gör det mer av en utmaning att underhålla. En större databas kan också leda till längre laddningstider och mycket huvudvärk och frustrationer för anställda eftersom de behöver spendera mer tid på att slutföra dagliga uppgifter.
kostnadsökning
när mer data skapas på grund av dataredundans ökar lagringskostnaderna plötsligt. Detta kan vara ett allvarligt problem för organisationer som försöker hålla kostnaderna låga för att öka vinsten och uppfylla sina mål. Dessutom kan implementering av ett databassystem bli dyrare.
hur man minskar dataredundans
lyckligtvis är det möjligt att minska oavsiktliga fall av dataredundans som ofta leder till operativa och ekonomiska problem.
huvuddata
huvuddata är en enda källa till vanliga affärsdata som delas över flera applikationer eller system. Även om huvuddata inte minskar förekomsten av dataredundans, tillåter det företag att arbeta runt och acceptera en viss nivå av dataredundans. Detta beror på att användningen av huvuddata säkerställer att en organisation bara behöver uppdatera en databit om en databit ändras. I detta fall uppdateras redundanta data konsekvent och ger samma information.
se hur du organiserar och styr Data i skala nu.
Titta nu
databas normalisering
databas normalisering är processen att effektivt organisera data i en databas så att redundanta data elimineras. Denna process kan säkerställa att alla företagets data ser ut och läser på samma sätt i alla poster. Genom att implementera datanormalisering standardiserar en organisation datafält som kundnamn, adresser och telefonnummer.
normaliserande data innebär att organisera kolumnerna och tabellerna i en databas för att se till att deras beroenden tillämpas korrekt. Den ” normala formen ”hänvisar till uppsättningen regler eller normaliserande data, och en databas kallas” normaliserad ” om den är fri från Ta bort, uppdatera och infoga avvikelser.
när det gäller att normalisera data har varje företag sin egen unika uppsättning kriterier. Därför kan det som en organisation anser vara ” normal ”inte vara” normal ” för en annan organisation. Ett företag kanske till exempel vill normalisera fältet stat eller provins med två siffror, medan ett annat kanske föredrar det fullständiga namnet. Oavsett kan databasnormalisering vara nyckeln till att minska dataredundans i alla företag.
effektiv dataredundans användningsfall
effektiv dataredundans är möjlig. Många organisationer som hemförbättringsföretag, fastighetsbyråer och företag som fokuserar på kundinteraktioner har CRM-system (customer relationship management).
när ett CRM-system är integrerat med en annan affärsprogramvara som en bokföringsprogramvara som kombinerar kund-och finansiella data elimineras överflödiga manuella data, vilket leder till mer insiktsfulla rapporter och förbättrad kundservice.
databashanteringssystem används också i en mängd olika organisationer. De får riktning från en Databasadministratör (DBA) och låter systemet ladda, hämta eller ändra befintliga data från systemen. Databashanteringssystem följer reglerna för normalisering, vilket minskar dataredundans.
sjukhus, vårdhem och andra hälsovårdsenheter använder databashanteringssystem för att generera rapporter som ger användbar information för läkare och andra anställda. När dataredundans är effektiv och inte leder till data inkonsekvens, dessa system kan varna vårdgivare av stiger i förnekande krav priser, hur framgångsrik en viss medicinering är, och andra viktiga bitar av information.
ladda ner hur vårdorganisationer uppnår framgång med dataintegration nu.
Läs nu
minska dataredundans med datahantering
även om dataredundans i en databas eller fillagringssystem kan gynna en organisation när det är avsiktligt, kan denna process också vara skadlig när den görs av misstag. Företag kan lindra huvudvärk som ofta kommer med dataredundans med Talend Data Fabric.
Talend Data Fabric låter dig samla in, styra, omvandla och dela data med interna intressenter samtidigt som du möjliggör automatiserad datakvalitet. Prova Talend Data Fabric idag för att mildra problem med dataredundans.