Datenredundanz tritt auf, wenn ein und dieselben Daten an zwei oder mehr verschiedenen Orten gespeichert werden, und ist in vielen Unternehmen ein häufiges Phänomen. Da immer mehr Unternehmen ihre Daten nicht mehr in Silos, sondern in einem zentralen Repository speichern, stellen sie fest, dass ihre Datenbank mit inkonsistenten Duplikaten desselben Eintrags gefüllt ist. Obwohl es schwierig sein kann, doppelte Dateneinträge abzugleichen – oder sogar davon zu profitieren -, kann ein Verständnis dafür, wie man Datenredundanz effizient reduziert und verfolgt, dazu beitragen, langfristige Inkonsistenzprobleme für Ihr Unternehmen zu verringern.
Wie kommt es zu Datenredundanz?
Manchmal geschieht Datenredundanz zufällig, manchmal absichtlich. Versehentliche Datenredundanz kann das Ergebnis eines komplexen Prozesses oder einer ineffizienten Kodierung sein, während absichtliche Datenredundanz zum Schutz von Daten und zur Gewährleistung der Konsistenz genutzt werden kann – einfach durch die Nutzung des mehrfachen Auftretens von Daten für die Wiederherstellung im Katastrophenfall und für Qualitätsprüfungen.
Wenn Datenredundanz beabsichtigt ist, ist es wichtig, ein zentrales Feld oder einen zentralen Bereich für die Daten zu haben. So können Sie bei Bedarf alle Datensätze der redundanten Daten leicht aktualisieren. Wenn Datenredundanz nicht beabsichtigt ist, kann sie zu einer Reihe von Problemen führen, die wir weiter unten erörtern werden.
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Datenredundanz in Datenbanken im Vergleich zu dateibasierten Daten
Datenredundanz kann in einer Datenbank gefunden werden, die eine organisierte Sammlung strukturierter Daten ist, die in einem Computersystem oder in der Cloud gespeichert werden. Ein Einzelhändler kann eine Datenbank haben, um die Produkte, die er auf Lager hat, zu verfolgen. Wenn dasselbe Produkt versehentlich zweimal eingegeben wird, kommt es zu Datenredundanz.
Der gleiche Einzelhändler kann Kundendateien in einem Dateisystem aufbewahren. Wenn ein Kunde mehr als einmal bei dem Unternehmen kauft, kann sein Name mehrfach eingetragen werden. Doppelte Einträge des Kundennamens gelten als redundante Daten.
Ungeachtet dessen, ob Datenredundanz in einer Datenbank oder in einem Dateispeichersystem auftritt, kann sie problematisch sein. Glücklicherweise kann die Datenreplikation helfen, Datenredundanz zu vermeiden, indem dieselben Daten an mehreren Orten gespeichert werden. Mit der Datenreplikation können Unternehmen die Konsistenz sicherstellen und jederzeit die benötigten Informationen erhalten.
Top 4 Vorteile der Datenredundanz
Auch wenn Datenredundanz wie ein negatives Ereignis klingt, gibt es viele Organisationen, die von diesem Prozess profitieren können, wenn er bewusst in die täglichen Abläufe eingebaut wird.
Alternative Datensicherungsmethode
Zur Datensicherung werden komprimierte und verschlüsselte Versionen der Daten erstellt und in einem Computersystem oder in der Cloud gespeichert. Die Datenredundanz bietet einen zusätzlichen Schutz und verstärkt die Datensicherung, indem sie die Daten auf ein zusätzliches System repliziert. Es ist oft von Vorteil, wenn Unternehmen Datenredundanz in ihre Disaster-Recovery-Pläne einbeziehen.
Bessere Datensicherheit
Die Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Daten in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem vor unerwünschten Aktivitäten wie Cyberangriffen oder Datenschutzverletzungen. Wenn dieselben Daten an zwei oder mehr verschiedenen Orten gespeichert sind, kann eine Organisation im Falle eines Cyberangriffs oder einer Datenschutzverletzung geschützt werden – ein Ereignis, das zu Zeit- und Geldverlusten sowie zu einem beschädigten Ruf führen kann.
Schnellerer Datenzugriff und -aktualisierung
Wenn die Daten redundant sind, können die Mitarbeiter schnell darauf zugreifen und sie schnell aktualisieren, da die erforderlichen Informationen auf mehreren Systemen verfügbar sind. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die auf Kundendienst angewiesen sind und deren Kunden Schnelligkeit und Effizienz erwarten.
Verbesserte Datenzuverlässigkeit
Zuverlässige Daten sind vollständig und genau. Unternehmen können Datenredundanz nutzen, um Daten doppelt zu prüfen und zu bestätigen, dass sie korrekt und vollständig sind – eine Notwendigkeit bei der Interaktion mit Kunden, Lieferanten, internen Mitarbeitern und anderen.
Achtung vor den Nachteilen der Datenredundanz
Obwohl es bemerkenswerte Vorteile der bewussten Datenredundanz gibt, gibt es auch einige erhebliche Nachteile, wenn Unternehmen sich ihrer Existenz nicht bewusst sind.
Mögliche Dateninkonsistenz
Datenredundanz liegt vor, wenn dieselben Daten an mehreren Stellen vorhanden sind, während Dateninkonsistenz vorliegt, wenn dieselben Daten in verschiedenen Formaten in mehreren Tabellen vorhanden sind. Leider kann Datenredundanz zu Dateninkonsistenz führen, die ein Unternehmen mit unzuverlässigen und/oder bedeutungslosen Informationen versorgen kann.
Zunahme der Datenkorruption
Datenkorruption liegt vor, wenn Daten durch Schreib-, Lese-, Speicher- oder Verarbeitungsfehler beschädigt werden. Wenn sich dieselben Datenfelder in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem wiederholen, kommt es zur Datenkorruption. Wenn z.B. eine Datei beschädigt wird und ein Mitarbeiter versucht, sie zu öffnen, kann er eine Fehlermeldung erhalten und seine Aufgabe nicht erledigen.
Erhöhung der Datenbankgröße
Datenredundanz kann die Größe und Komplexität einer Datenbank erhöhen, so dass ihre Pflege schwieriger wird. Eine größere Datenbank kann auch zu längeren Ladezeiten und einer Menge Kopfschmerzen und Frustrationen für die Mitarbeiter führen, da sie mehr Zeit für die Erledigung der täglichen Aufgaben aufwenden müssen.
Kostenanstieg
Wenn durch Datenredundanz mehr Daten erzeugt werden, steigen die Speicherkosten plötzlich an. Dies kann ein ernstes Problem für Unternehmen darstellen, die versuchen, die Kosten niedrig zu halten, um ihre Gewinne zu steigern und ihre Ziele zu erreichen. Darüber hinaus kann die Implementierung eines Datenbanksystems teurer werden.
Wie kann man Datenredundanz reduzieren
Glücklicherweise ist es möglich, ungewollte Fälle von Datenredundanz, die oft zu betrieblichen und finanziellen Problemen führen, zu reduzieren.
Stammdaten
Stammdaten sind eine einzige Quelle gemeinsamer Geschäftsdaten, die von mehreren Anwendungen oder Systemen gemeinsam genutzt werden. Obwohl Stammdaten das Auftreten von Datenredundanz nicht reduzieren, ermöglichen sie es Unternehmen, ein gewisses Maß an Datenredundanz zu umgehen und zu akzeptieren. Durch die Verwendung von Stammdaten wird nämlich sichergestellt, dass ein Unternehmen im Falle einer Datenänderung nur einen Teil der Daten aktualisieren muss. In diesem Fall werden die redundanten Daten konsistent aktualisiert und liefern dieselben Informationen.
Jetzt ansehen How to Organize and Govern Data at Scale.
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Datenbanknormalisierung
Datenbanknormalisierung ist der Prozess der effizienten Organisation von Daten in einer Datenbank, so dass redundante Daten eliminiert werden. Dieser Prozess kann sicherstellen, dass alle Daten eines Unternehmens in allen Datensätzen ähnlich aussehen und gelesen werden. Durch die Implementierung der Datennormalisierung kann ein Unternehmen Datenfelder wie Kundennamen, Adressen und Telefonnummern standardisieren.
Die Normalisierung von Daten umfasst die Organisation der Spalten und Tabellen einer Datenbank, um sicherzustellen, dass ihre Abhängigkeiten korrekt durchgesetzt werden. Die „Normalform“ bezieht sich auf den Satz von Regeln zur Normalisierung von Daten, und eine Datenbank gilt als „normalisiert“, wenn sie frei von Anomalien beim Löschen, Aktualisieren und Einfügen ist.
Wenn es um die Normalisierung von Daten geht, hat jedes Unternehmen seinen eigenen Kriterienkatalog. Was für das eine Unternehmen „normal“ ist, ist für ein anderes Unternehmen nicht unbedingt „normal“. So kann es sein, dass ein Unternehmen das Feld „Bundesland“ mit zwei Ziffern normalisieren möchte, während ein anderes Unternehmen den vollständigen Namen bevorzugt. Unabhängig davon kann die Datenbanknormalisierung der Schlüssel zur Verringerung der Datenredundanz in jedem Unternehmen sein.
Effiziente Datenredundanz Anwendungsfälle
Effiziente Datenredundanz ist möglich. Viele Organisationen wie Heimwerkerbetriebe, Immobilienagenturen und Unternehmen, die sich auf Kundeninteraktionen konzentrieren, verfügen über Customer Relationship Management (CRM) Systeme.
Wenn ein CRM-System in eine andere Unternehmenssoftware wie eine Buchhaltungssoftware integriert wird, die Kunden- und Finanzdaten kombiniert, werden redundante manuelle Daten eliminiert, was zu aufschlussreicheren Berichten und verbessertem Kundenservice führt.
Datenbankmanagementsysteme werden ebenfalls in einer Vielzahl von Unternehmen eingesetzt. Sie erhalten Anweisungen von einem Datenbankadministrator (DBA) und ermöglichen es dem System, vorhandene Daten aus den Systemen zu laden, abzurufen oder zu ändern. Datenbankverwaltungssysteme halten sich an die Regeln der Normalisierung, was die Datenredundanz reduziert.
Krankenhäuser, Pflegeheime und andere Einrichtungen des Gesundheitswesens verwenden Datenbankmanagementsysteme, um Berichte zu erstellen, die Ärzten und anderen Mitarbeitern nützliche Informationen liefern. Wenn die Datenredundanz effizient ist und nicht zu Dateninkonsistenzen führt, können diese Systeme die Leistungserbringer des Gesundheitswesens über steigende Ablehnungsquoten, den Erfolg eines bestimmten Medikaments und andere wichtige Informationen informieren.
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Datenredundanz mit Datenmanagement reduzieren
Die Datenredundanz in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem kann zwar für ein Unternehmen von Vorteil sein, wenn sie beabsichtigt ist, doch kann dieser Prozess auch nachteilig sein, wenn er versehentlich erfolgt. Mit Talend Data Fabric können Unternehmen die mit der Datenredundanz oft verbundenen Kopfschmerzen lindern.
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