O que é Redundância de Dados?

Redundância de Dados ocorre quando o mesmo dado é armazenado em dois ou mais locais separados e é uma ocorrência comum em muitas empresas. Como mais empresas estão se afastando dos dados em silo para usar um repositório central para armazenar informações, elas estão descobrindo que seu banco de dados está cheio de duplicatas inconsistentes da mesma entrada. Embora possa ser um desafio reconciliar – ou mesmo beneficiar – as entradas de dados duplicadas, compreender como reduzir e acompanhar a redundância de dados de forma eficiente pode ajudar a mitigar os problemas de inconsistência a longo prazo para o seu negócio.

Como ocorre a redundância de dados?

Às vezes a redundância de dados acontece por acidente enquanto outras vezes é intencional. A redundância acidental de dados pode ser o resultado de um processo complexo ou codificação ineficiente, enquanto a redundância intencional de dados pode ser usada para proteger os dados e garantir a consistência – simplesmente aproveitando as múltiplas ocorrências de dados para recuperação de desastres e verificações de qualidade.

Se a redundância de dados for 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, isso pode levar a uma variedade de questões que discutiremos abaixo.

Base de dados compreensiva versus redundância de dados baseada em arquivos

Redundância de dados pode ser encontrada em uma base de dados, que é uma coleção organizada de dados estruturados que são armazenados por um sistema de computador ou pela nuvem. Um varejista pode ter uma base de dados para rastrear os produtos que eles estocam. Se o mesmo produto é inserido duas vezes por engano, ocorre redundância de dados.

O mesmo retalhista pode manter ficheiros de clientes num sistema de armazenamento de ficheiros. Se um cliente compra da empresa mais de uma vez, o seu nome pode ser introduzido várias vezes. As entradas duplicadas do nome do cliente são consideradas dados redundantes.

Independentemente da redundância de dados ocorrer em um banco de dados ou em um sistema de armazenamento de arquivos, isso pode ser problemático. Felizmente, a replicação de dados pode ajudar a evitar a redundância de dados, armazenando os mesmos dados em vários locais. Com a replicação de dados, as empresas podem garantir a consistência e receber as informações de que precisam a qualquer momento.

Top 4 vantagens da redundância de dados

Embora a redundância de dados soe como um evento negativo, há muitas organizações que podem se beneficiar deste processo quando ele é intencionalmente incorporado em operações diárias.

Método de backup de dados alternativo

Backing up data involves creating compressed and encrypted versions of data and storing it in a computer system or the cloud. A redundância de dados oferece uma camada extra de proteção e reforça o backup através da replicação de dados para um sistema adicional. Muitas vezes é uma vantagem quando as empresas incorporam a redundância de dados em seus planos de recuperação de desastres.

Melhor segurança de dados

Segurança de dados relacionada à proteção de dados, em um banco de dados ou um sistema de armazenamento de arquivos, contra atividades indesejadas, tais como ciberataques ou violações de dados. Ter os mesmos dados armazenados em dois ou mais locais separados pode proteger uma organização no caso de um ataque cibernético ou violação – um evento que pode resultar em perda de tempo e dinheiro, bem como uma reputação danificada.

Acesso mais rápido aos dados e atualizações

Quando os dados são redundantes, os funcionários desfrutam de acesso rápido e atualizações rápidas porque a informação necessária está disponível em vários sistemas. Isto é particularmente importante para organizações baseadas no serviço ao cliente, cujos clientes esperam rapidez e eficiência.

Improved data reliability

Data that is reliable is complete and accurate. As organizações podem usar redundância de dados para verificar os dados e confirmar que estão corretos e completos – uma necessidade quando interagindo com clientes, fornecedores, pessoal interno, e outros.

Veja as desvantagens da redundância de dados

Embora existam vantagens notáveis da redundância intencional de dados, também existem vários inconvenientes significativos quando as organizações não estão cientes de sua presença.

Possível inconsistência de dados

Redundância de dados ocorre quando o mesmo dado existe em múltiplos locais, enquanto que a inconsistência de dados ocorre quando os mesmos dados existem em diferentes formatos em múltiplas tabelas. Infelizmente, a redundância de dados pode causar inconsistência de dados, o que pode fornecer uma empresa com informações não confiáveis e/ou sem sentido.

Corrupção de dados

Corrupção de dados é quando os dados são 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, surge a corrupção de dados. Se um arquivo for corrompido, por exemplo, e um funcionário tentar abri-lo, ele pode receber uma mensagem de erro e não ser capaz de completar sua tarefa.

Increase no tamanho do banco de dados

A redundância de dados pode aumentar o tamanho e a complexidade de um banco de dados – tornando-o mais um desafio a ser mantido. Uma base de dados maior também pode levar a tempos de carga mais longos e a uma grande quantidade de dores de cabeça e frustrações para os funcionários, pois eles precisarão gastar mais tempo para completar as tarefas diárias.

Crescimento no custo

Quando mais dados são criados devido à redundância de dados, os custos de armazenamento aumentam repentinamente. Isto pode ser um problema sério para as organizações que estão tentando manter os custos baixos a fim de aumentar os lucros e atingir seus objetivos. Além disso, implementar um sistema de banco de dados pode se tornar 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 mestre

Dados mestre é uma fonte única de dados comerciais comuns que são compartilhados entre várias aplicações ou sistemas. Embora os dados mestre não reduzam as ocorrências de redundância de dados, eles permitem que as empresas trabalhem e aceitem um certo nível de redundância de dados. Isso ocorre porque o uso de dados mestre garante que, no caso de uma peça de dados mudar, uma organização só precisa atualizar uma peça de dados. Neste caso, os dados redundantes são atualizados consistentemente e fornecem as mesmas informações.

Normalização da base de dados

A normalização da base de dados é o processo de organização eficiente dos dados em uma base de dados para que dados redundantes sejam eliminados. Este processo pode garantir que todos os dados de uma empresa tenham a mesma aparência e leitura 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.

Normalizar dados envolve organizar as colunas e tabelas de um banco de dados para garantir que suas dependências sejam aplicadas corretamente. O “formulário normal” refere-se ao conjunto de regras ou dados normalizados, e uma base de dados é conhecida como “normalizada” se estiver livre de excluir, atualizar e inserir anomalias.

Quando se trata de normalizar dados, cada empresa tem o 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 do estado ou província com dois dígitos, enquanto outra pode preferir o nome completo. Independentemente disso, a normalização da base de dados pode ser a chave para reduzir a redundância de dados em qualquer empresa.

Casos de uso de redundância suficiente de dados

Eficiente redundância de dados é possível. Muitas organizações como empresas de melhoria da habitação, agências imobiliárias e empresas focadas nas interacções com os clientes têm sistemas de gestão de relações com os clientes (CRM).

Quando um sistema CRM é integrado com outro software empresarial como um software de contabilidade que combina dados de clientes e financeiros, os dados manuais redundantes são eliminados, levando a relatórios mais perspicazes e a um melhor serviço ao cliente.

Os sistemas de gestão de bases de dados também são utilizados em várias organizações. Eles recebem direção de um administrador de banco de dados (DBA) e permitem que o sistema carregue, recupere ou altere os dados existentes nos sistemas. Os sistemas de gestão de bases de dados aderem às regras de normalização, o que reduz a redundância de dados.

Hospitais, lares e outras entidades de saúde utilizam sistemas de gestão de bases de dados para gerar relatórios que fornecem informações úteis para médicos e outros funcionários. Quando a redundância de dados é eficiente e não leva à inconsistência de dados, esses sistemas podem alertar os prestadores de serviços de saúde sobre os aumentos nas taxas de reclamação de negação, o sucesso de um determinado medicamento e outras informações importantes.

Reduzir redundância de dados com gerenciamento de dados

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Embora a redundância de dados em um banco de dados ou sistema de armazenamento de arquivos possa beneficiar uma organização quando é intencional, este processo também pode ser prejudicial quando feito por acidente. As empresas podem aliviar a dor de cabeça que muitas vezes vem com a redundância de dados com o Talend Data Fabric.

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