Dataredundans inträffar när samma data lagras på två eller flera olika ställen och är vanligt förekommande i många företag. I takt med att fler företag övergår från siloed data till att använda ett centralt arkiv för att lagra information, upptäcker de att deras databas är fylld med inkonsekventa dubbletter av samma post. Även om det kan vara en utmaning att jämka samman – eller till och med dra nytta av – dubbla dataposter, kan en förståelse för hur man effektivt minskar och spårar dataredundans bidra till att minska långsiktiga inkonsekvensproblem för ditt företag.
Hur uppstår dataredundans?
Omedelbart uppstår dataredundans av misstag medan den ibland är avsiktlig. Oavsiktlig dataredundans kan vara resultatet av en komplex process eller ineffektiv kodning medan avsiktlig dataredundans kan användas för att skydda data och säkerställa konsistens – helt enkelt genom att utnyttja de flera förekomsterna av data för katastrofåterställning och kvalitetskontroller.
Om dataredundans är avsiktlig är det viktigt att ha ett centralt fält eller utrymme för data. På så sätt kan du enkelt uppdatera alla poster med redundanta data vid behov. När dataredundansen inte är avsiktlig kan den leda till en rad olika problem som vi diskuterar nedan.
Ladda ner The Definitive Guide to Data Quality nu.
Läs nu
Understanding database versus file-based data redundancy
Data redundans kan hittas i en databas, vilket är en organiserad samling av strukturerade data som lagras av ett datorsystem eller molnet. En återförsäljare kan ha en databas för att spåra de produkter de lagerhåller. Om samma produkt av misstag läggs in två gånger sker dataredundans.
Samma återförsäljare kan förvara kundfiler i ett fillagringssystem. Om en kund köper från företaget mer än en gång kan dennes namn anges flera gånger. Dubbla inmatningar av kundnamnet betraktas som redundanta uppgifter.
Oavsett om redundans av data förekommer 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 konsistens och få den information de behöver när som helst.
Top 4 fördelar med dataredundans
Och även om dataredundans låter som en negativ händelse finns det många organisationer som kan dra nytta av denna process när den medvetet byggs in i den dagliga verksamheten.
Alternativ metod för säkerhetskopiering av data
Säkerhetskopiering av data innebär att man skapar komprimerade och krypterade versioner av data och lagrar dem i ett datorsystem eller i molnet. Dataredundans ger ett extra skyddslager och förstärker säkerhetskopieringen genom att replikera data till ett ytterligare system. Det är ofta en fördel när företag införlivar dataredundans i sina katastrofåterställningsplaner.
Bättre datasäkerhet
Datasäkerhet handlar om att skydda data, i en databas eller ett fillagringssystem, från oönskad verksamhet som cyberattacker eller dataintrång. Att ha samma uppgifter lagrade på två eller flera olika ställen kan skydda en organisation i händelse av en cyberattack eller ett dataintrång – en händelse som kan leda till förlorad tid och pengar samt ett skadat rykte.
Snabbare dataåtkomst och uppdateringar
När data är redundanta åtnjuter de anställda snabb åtkomst och snabba uppdateringar eftersom den nödvändiga informationen finns tillgänglig i flera system. Detta är särskilt viktigt för kundtjänstbaserade organisationer vars kunder förväntar sig snabbhet och effektivitet.
Förbättrad datatillförlitlighet
Data som är tillförlitliga är fullständiga och korrekta. Organisationer kan använda dataredundans för att dubbelkontrollera data och bekräfta att de är korrekta och fullständigt ifyllda – en nödvändighet när man interagerar med kunder, leverantörer, intern personal och andra.
Se upp för nackdelar med dataredundans
Och även om det finns anmärkningsvärda fördelar med avsiktlig dataredundans finns det också flera betydande nackdelar när organisationer är omedvetna om dess närvaro.
Möjlig datainkonsistens
Dataredundans uppstår när samma data finns på flera ställen, medan datainkonsistens är när samma data finns i olika format i flera tabeller. Tyvärr kan dataredundans orsaka datainkonsistens, vilket kan ge ett företag otillförlitlig och/eller meningslös information.
Ökning av datakorruption
Datakorruption är när data skadas till följd av fel vid skrivning, läsning, lagring eller bearbetning. När samma datafält upprepas i en databas eller ett fillagringssystem uppstår datakorruption. Om till exempel en fil skadas och en anställd försöker öppna den kan han eller hon få ett felmeddelande och inte kunna slutföra sin uppgift.
Ökning av databasens storlek
Dataredundans kan öka storleken och komplexiteten hos en databas – vilket gör den mer utmanande att underhålla. En större databas kan också leda till längre laddningstider och en hel del huvudvärk och frustration för de anställda eftersom de måste lägga mer tid på att slutföra dagliga uppgifter.
Ökad kostnad
När mer data skapas på grund av dataredundans ökar plötsligt lagringskostnaderna. Detta kan vara ett allvarligt problem för organisationer som försöker hålla kostnaderna nere för att öka vinsten och nå sina mål. Dessutom kan införandet av ett databassystem bli dyrare.
Hur man minskar dataredundans
Troligtvis är det möjligt att minska oavsiktliga fall av dataredundans som ofta leder till operativa och ekonomiska problem.
Huvuddata
Huvuddata är en enda källa till gemensamma affärsdata som delas mellan flera program eller system. Även om masterdata inte minskar förekomsten av dataredundans gör det det möjligt för företag att arbeta runt och acceptera en viss nivå av dataredundans. Detta beror på att användningen av masterdata säkerställer att en organisation endast behöver uppdatera en datamängd om en datamängd ändras. I det här fallet är redundanta data konsekvent uppdaterade och ger samma information.
Titta på Hur man organiserar och styr data i stor skala nu.
Se nu
Databasnormalisering
Databasnormalisering är processen för att effektivt organisera data i en databas så att överflödiga data elimineras. Denna process kan säkerställa att alla företagets data ser ut och läses på samma sätt i alla poster. Genom att implementera datanormalisering standardiserar en organisation datafält som kundnamn, adresser och telefonnummer.
Normalisering av data innebär att man organiserar kolumnerna och tabellerna i en databas för att se till att deras beroenden verkställs korrekt. Den ”normala formen” hänvisar till uppsättningen regler eller normalisering av data, och en databas är känd som ”normaliserad” om den är fri från anomalier vid radering, uppdatering och insättning.
När det gäller normalisering av data har varje företag sin egen unika uppsättning kriterier. Därför kan det som en organisation anser vara ”normalt” inte vara ”normalt” för en annan organisation. Ett företag kanske till exempel vill normalisera fältet för delstat eller provins med två siffror, medan ett annat företag kanske föredrar det fullständiga namnet. Oavsett detta kan normalisering av databaser vara nyckeln till att minska redundansen av data i alla företag.
Användningsfall för effektiv dataredundans
Effektiv dataredundans är möjlig. Många organisationer som heminredningsföretag, fastighetsbyråer och företag som fokuserar på kundinteraktioner har CRM-system (Customer Relationship Management).
När ett CRM-system integreras med en annan affärsprogramvara, t.ex. ett bokföringsprogram som kombinerar kund- och ekonomidata, elimineras överflödiga manuella data, vilket leder till mer insiktsfulla rapporter och förbättrad kundservice.
Databashanteringssystem används också i en mängd olika organisationer. De får direktiv från en databasadministratör (DBA) och gör det möjligt för systemet att ladda, hämta eller ändra befintliga data från systemen. Databashanteringssystem följer normaliseringsreglerna, vilket minskar redundansen av data.
Sjukhus, vårdhem och andra vårdenheter använder databashanteringssystem för att generera rapporter som ger användbar information för läkare och andra anställda. När dataredundansen är effektiv och inte leder till datainkonsistens kan dessa system varna vårdgivare om ökningar i antalet nekade anspråk, hur framgångsrik en viss medicinering är och annan viktig information.
Ladda ner Hur sjukvårdsorganisationer når framgång med dataintegration nu.
Läs nu
Reducering av dataredundans med datahantering
Och även om dataredundans i en databas eller ett fillagringssystem kan gynna en organisation när den är avsiktlig, kan denna process också vara skadlig när den görs av misstag. Företag kan lindra den huvudvärk som ofta följer med dataredundans med Talend Data Fabric.
Talend Data Fabric gör det möjligt att samla in, styra, omvandla och dela data med interna intressenter och samtidigt möjliggöra automatiserad datakvalitet. Prova Talend Data Fabric idag för att mildra problem med dataredundans.