La redundancia de datos se produce cuando la misma pieza de datos se almacena en dos o más lugares separados y es un hecho común en muchas empresas. A medida que más empresas se alejan de los datos en silos para utilizar un repositorio central para almacenar la información, se encuentran con que su base de datos está llena de duplicados inconsistentes de la misma entrada. Aunque puede ser un reto conciliar – o incluso beneficiarse de – las entradas de datos duplicadas, entender cómo reducir y rastrear la redundancia de datos de manera eficiente puede ayudar a mitigar los problemas de inconsistencia a largo plazo para su negocio.
¿Cómo se produce la redundancia de datos?
A veces la redundancia de datos se produce por accidente mientras que otras veces es intencionada. La redundancia de datos accidental puede ser el resultado de un proceso complejo o de una codificación ineficiente, mientras que la redundancia de datos intencional puede utilizarse para proteger los datos y garantizar la coherencia, simplemente aprovechando las múltiples ocurrencias de los datos para la recuperación de desastres y los controles de calidad.
Si la redundancia de datos es intencional, es importante tener un campo o espacio central para los datos. Esto le permite actualizar fácilmente todos los registros de datos redundantes cuando sea necesario. Cuando la redundancia de datos no es intencional, puede conducir a una variedad de problemas que discutiremos a continuación.
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Entender la redundancia de datos en bases de datos frente a la redundancia de datos en archivos
La redundancia de datos puede encontrarse en una base de datos, que es una colección organizada de datos estructurados que se almacena en un sistema informático o en la nube. Un minorista puede tener una base de datos para rastrear los productos que tiene en stock. Si el mismo producto se introduce dos veces por error, se produce una redundancia de datos.
El mismo minorista puede guardar los archivos de los clientes en un sistema de almacenamiento de archivos. Si un cliente compra a la empresa más de una vez, su nombre puede introducirse varias veces. Las entradas duplicadas del nombre del cliente se consideran datos redundantes.
Independientemente de si la redundancia de datos ocurre en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, puede ser problemática. Afortunadamente, la replicación de datos puede ayudar a prevenir la redundancia de datos mediante el almacenamiento de los mismos datos en múltiples ubicaciones. Con la replicación de datos, las empresas pueden garantizar la coherencia y recibir la información que necesitan en cualquier momento.
Las 4 principales ventajas de la redundancia de datos
Aunque la redundancia de datos suena como un hecho negativo, hay muchas organizaciones que pueden beneficiarse de este proceso cuando se incorpora intencionadamente a las operaciones diarias.
Método alternativo de copia de seguridad de datos
La copia de seguridad de datos implica la creación de versiones comprimidas y cifradas de los datos y su almacenamiento en un sistema informático o en la nube. La redundancia de datos ofrece una capa extra de protección y refuerza la copia de seguridad replicando los datos en un sistema adicional. Suele ser una ventaja cuando las empresas incorporan la redundancia de datos en sus planes de recuperación de desastres.
Mejora de la seguridad de los datos
La seguridad de los datos se refiere a la protección de los mismos, en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, frente a actividades no deseadas como ciberataques o violaciones de datos. Tener los mismos datos almacenados en dos o más lugares separados puede proteger a una organización en caso de un ciberataque o una brecha – un evento que puede resultar en la pérdida de tiempo y dinero, así como una reputación dañada.
Acceso más rápido a los datos y actualizaciones
Cuando los datos son redundantes, los empleados disfrutan de un acceso rápido y de actualizaciones rápidas porque la información necesaria está disponible en múltiples sistemas. Esto es especialmente importante para las organizaciones basadas en el servicio al cliente, cuyos clientes esperan rapidez y eficiencia.
Mejora de la fiabilidad de los datos
Los datos que son fiables son completos y precisos. Las organizaciones pueden utilizar la redundancia de datos para comprobar dos veces los datos y confirmar que son correctos y están completos, una necesidad cuando se interactúa con clientes, proveedores, personal interno y otros.
Cuidado con las desventajas de la redundancia de datos
Aunque hay ventajas notables de la redundancia de datos intencional, también hay varios inconvenientes significativos cuando las organizaciones no son conscientes de su presencia.
Posible inconsistencia de datos
La redundancia de datos ocurre cuando la misma pieza de datos existe en múltiples lugares, mientras que la inconsistencia de datos es cuando los mismos datos existen en diferentes formatos en múltiples tablas. Desafortunadamente, la redundancia de datos puede causar inconsistencia de datos, lo que puede proporcionar a una empresa información poco fiable y/o sin sentido.
Aumento de la corrupción de datos
La corrupción de datos es cuando los datos se dañan como resultado de errores de escritura, lectura, almacenamiento o procesamiento. Cuando se repiten los mismos campos de datos en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos, se produce una corrupción de datos. Si un archivo se corrompe, por ejemplo, y un empleado intenta abrirlo, puede recibir un mensaje de error y no poder completar su tarea.
Aumento del tamaño de la base de datos
La redundancia de datos puede aumentar el tamaño y la complejidad de una base de datos, lo que hace más difícil su mantenimiento. Una base de datos más grande también puede conducir a tiempos de carga más largos y una gran cantidad de dolores de cabeza y frustraciones para los empleados, ya que tendrán que pasar más tiempo completando las tareas diarias.
Aumento del coste
Cuando se crean más datos debido a la redundancia de los mismos, los costes de almacenamiento aumentan repentinamente. Esto puede ser un problema grave para las organizaciones que intentan mantener los costes bajos para aumentar los beneficios y cumplir sus objetivos. Además, la implementación de un sistema de base de datos puede resultar más cara.
Cómo reducir la redundancia de datos
Afortunadamente, es posible reducir los casos involuntarios de redundancia de datos que a menudo conducen a problemas operativos y financieros.
Datos maestros
Los datos maestros son una fuente única de datos empresariales comunes que se comparten en varias aplicaciones o sistemas. Aunque los datos maestros no reducen las ocurrencias de redundancia de datos, permiten a las empresas trabajar alrededor y aceptar un cierto nivel de redundancia de datos. Esto se debe a que el uso de datos maestros garantiza que, en caso de que un dato cambie, una organización sólo necesita actualizar un dato. En este caso, los datos redundantes se actualizan sistemáticamente y proporcionan la misma información.
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Normalización de la base de datos
La normalización de la base de datos es el proceso de organizar eficientemente los datos en una base de datos para que se eliminen los datos redundantes. Este proceso puede garantizar que todos los datos de una empresa tengan un aspecto y una lectura similares en todos los registros. Al implementar la normalización de datos, una organización estandariza los campos de datos como los nombres de los clientes, las direcciones y los números de teléfono.
La normalización de datos implica la organización de las columnas y tablas de una base de datos para asegurarse de que sus dependencias se aplican correctamente. La «forma normal» se refiere al conjunto de reglas o datos de normalización, y una base de datos se conoce como «normalizada» si está libre de anomalías de eliminación, actualización e inserción.
Cuando se trata de normalizar los datos, cada empresa tiene su propio conjunto de criterios. Por lo tanto, lo que una organización cree que es «normal», puede no ser «normal» para otra organización. Por ejemplo, una empresa puede querer normalizar el campo de estado o provincia con dos dígitos, mientras que otra puede preferir el nombre completo. En cualquier caso, la normalización de la base de datos puede ser la clave para reducir la redundancia de datos en cualquier empresa.
Casos de uso de la redundancia de datos eficiente
La redundancia de datos eficiente es posible. Muchas organizaciones como las empresas de mejora del hogar, las agencias inmobiliarias y las empresas centradas en las interacciones con los clientes tienen sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM).
Cuando un sistema CRM se integra con otro software empresarial, como un software de contabilidad que combina datos financieros y de clientes, se eliminan los datos manuales redundantes, lo que da lugar a informes más perspicaces y a un mejor servicio al cliente.
Los sistemas de gestión de bases de datos también se utilizan en una variedad de organizaciones. Reciben la dirección de un administrador de bases de datos (DBA) y permiten que el sistema cargue, recupere o cambie los datos existentes de los sistemas. Los sistemas de gestión de bases de datos se adhieren a las reglas de normalización, lo que reduce la redundancia de datos.
Los hospitales, las residencias de ancianos y otras entidades sanitarias utilizan sistemas de gestión de bases de datos para generar informes que proporcionan información útil para los médicos y otros empleados. Cuando la redundancia de datos es eficiente y no conduce a la inconsistencia de los datos, estos sistemas pueden alertar a los proveedores de atención médica de los aumentos en las tasas de reclamaciones de denegación, el éxito de un determinado medicamento, y otras piezas importantes de información.
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Reducir la redundancia de datos con la gestión de datos
Aunque la redundancia de datos en una base de datos o en un sistema de almacenamiento de archivos puede beneficiar a una organización cuando es intencionada, este proceso también puede ser perjudicial cuando se hace por accidente. Las empresas pueden aliviar el dolor de cabeza que suele suponer la redundancia de datos con Talend Data Fabric.
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