Implications et solutions en matière de duplication de données

La duplication des données est un concept simple : il s'agit de l'idée que toute donnée comporte un ou plusieurs doublons exacts quelque part dans l'infrastructure d'une organisation. Il peut s'agir d'un enregistrement dans une base de données, d'un fichier dans un volume de stockage ou d'une image de machine virtuelle. En soi, la duplication peut sembler bénigne, voire bénéfique. Qui n'aime pas une copie supplémentaire ? Mais lorsqu'il est étendu à l'échelle de l'entreprise, la portée du problème devient claire. Avec presque tous les appareils modernes produisant constamment des données, des sauvegardes et des archives régulièrement programmées et exécutées, et des fichiers partagés sur de nombreuses plateformes, la duplication des données est passée d'un problème à un coût et une charge technologique considérables. La résolution du problème commence par comprendre comment et pourquoi la duplication des données se produit.

Qu'est-ce que la duplication de données ?

La duplication des données est le processus qui consiste à créer une ou plusieurs versions identiques des données, soit intentionnellement, comme pour les sauvegardes planifiées, soit involontairement. Des doublons peuvent exister en tant que données stockées dans des fichiers, des images de machine virtuelle, des blocs ou des enregistrements d'une base de données ou d'autres types de données. Quelle que soit la cause, la duplication des données gaspille de l'espace de stockage, le coût augmentant ainsi que la taille des magasins de données. Il peut également contribuer à des problèmes de gestion des données. Par exemple, si toutes les copies d'un fichier ne sont pas mises à jour simultanément, des incohérences peuvent entraîner une analyse erronée.

La duplication des données est liée à la redondance des données ou à l'utilisation de plusieurs enregistrements comme filets de sécurité redondants pour les versions principales des données. L'opposé de la duplication des données est la déduplication des données, qui implique l'élimination des données en double pour libérer des ressources et supprimer des copies éventuellement obsolètes.

Principaux points à retenir

• Les données en double font référence à des copies exactes de fichiers ou d'enregistrements de base de données au sein d'un réseau. Il résulte souvent d'un manque de communication, de processus obsolètes et du non-respect des meilleures pratiques en matière de partage de fichiers.
• Les données en double peuvent consommer inutilement des ressources, telles que l'espace de stockage et la puissance de traitement.
• Les données en double peuvent également fausser les résultats de l'analyse, par exemple en fournissant deux fois les mêmes enregistrements de vente.
• Les entreprises créent des données en double à la fois intentionnellement, en tant que sauvegardes et archives, et involontairement via plusieurs téléchargements, des erreurs de copier/coller ou la saisie de données en double.
• La gestion des données en double sous toutes ses formes entraîne un coût important, à la fois directement en utilisant les ressources et indirectement si le personnel doit corriger les erreurs dans les factures et les commandes d'achat ou prendre d'autres mesures basées sur les données en double.

Explication de la duplication de données

Les données en double ne sont pas nécessairement une mauvaise chose. La duplication intentionnelle des données peut offrir des avantages importants, notamment des sauvegardes facilement accessibles, un archivage complet et une récupération après sinistre plus efficace. Toutefois, l'obtention de ces avantages sans coût excessif nécessite une stratégie pour effectuer des sauvegardes et une déduplication programmée régulière. Sans cela, les données dupliquées peuvent, au mieux, occuper inutilement de l'espace de stockage supplémentaire et, au pire, causer de la confusion parmi les utilisateurs et fausser l'analyse des données.

Bien que les termes "duplication de données" et "redondance de données" soient souvent utilisés de manière interchangeable, il y a une différence. Les données en double ne sont pas nécessairement volontairement redondantes ; parfois, un doublon est fait négligemment ou par erreur par un humain ou une machine. Cependant, du point de vue de l'ingénierie, le concept de redondance est de produire un filet de sécurité en cas de problème. Cela conduit à la duplication avec intention. La redondance en soi est un principe de pratiques d'ingénierie robustes, bien qu'il soit certainement possible de créer une sur-redondance. Dans ce cas, même si les ensembles supplémentaires de doublons sont générés dans un but précis, ils offrent une valeur limitée pour la quantité de ressources qu'ils utilisent.

Pourquoi la duplication des données a-t-elle lieu ?

Les données peuvent être dupliquées de plusieurs façons par des humains et des processus automatisés. La plupart des gens ont enregistré plusieurs versions d'un fichier avec des noms légèrement différents, et souvent des modifications minimales, au fur et à mesure qu'un document passe par le processus de révision, pensez à "salesreport_final.docx" par rapport à "salesreport_final_v2.docx", etc. Ils ne sont généralement pas supprimés une fois que le rapport est vraiment final. Ou, un fichier peut être envoyé par e-mail à l'ensemble de l'organisation, et deux personnes différentes enregistrent la même version dans des emplacements distincts sur un lecteur partagé. Un fichier d'application .exe ou média peut être téléchargé plusieurs fois et les instances de machine virtuelle peuvent être enregistrées à plusieurs endroits. De même, dans une base de données, les mêmes données peuvent être entrées deux fois. Un client ou des employés peuvent avoir chargé des informations deux fois, soit par l'intermédiaire de plusieurs personnes qui importent un fichier, soit en saisissant les enregistrements. Ce type de duplication peut également se produire lorsque différents services créent le même enregistrement, tel que des informations client, sur des applications locales ou différentes applications avec des types de fichiers compatibles. Cela signifie que vous pouvez avoir des copies redondantes entre différentes versions de sauvegarde, qui elles-mêmes peuvent être des doublons.

Plus une entreprise est axée sur les données, plus la duplication peut être problématique. Le big data peut entraîner des coûts importants pour le stockage excédentaire. L'automatisation peut également créer des doublons. Dans ce cas, un processus de sauvegarde automatisé peut créer des fichiers en double avec l'intention de redondance. Toutefois, des problèmes surviennent lorsque le même fichier est sauvegardé plusieurs fois. Les niveaux inutiles de redondance entraînent une utilisation inefficace du stockage.

Moins souvent, les événements inattendus entraînent la duplication des données. En cas de panne de courant ou de catastrophe naturelle au cours d'un processus de sauvegarde, par exemple, la sauvegarde peut être réinitialisée, le redémarrage du processus après l'écriture de certains fichiers. Les défaillances matérielles peuvent créer des problèmes similaires, entraînant une duplication non planifiée lors d'un processus de sauvegarde ou d'archivage.

Types de duplication de données et leurs implications

Les données en double ne sont pas nécessairement une mauvaise chose. Les équipes informatiques doivent comprendre si la duplication était prévue, combien de ressources sont utilisées pour stocker les doublons et combien coûte le statu quo. Une archive intentionnelle de troisième génération qui contient des pointeurs vers des doublons entièrement clonés dans une archive de deuxième génération est une circonstance complètement différente de celle de plusieurs instances enregistrées du même fichier géant PowerPoint sur un lecteur partagé.

Les types de doublons de données les plus courants et leur incidence sur votre organisation sont les suivants.

• Duplication superficielle : la duplication superficielle crée un objet lorsque les données sont copiées, mais plutôt que de cloner complètement les données, l'objet héberge un pointeur de référence vers l'objet d'origine. Bien que cela nécessite beaucoup moins d'espace de stockage, les requêtes devront faire une étape supplémentaire pour obtenir les données source. En outre, le doublon est, en substance, synchronisé avec l'original, de sorte que toutes les modifications apportées à l'original refléteront le doublon. Cela peut entraîner des problèmes si le doublon est destiné à capturer un état spécifique plutôt qu'à agir en tant que doublon dynamique.

• Duplication profonde : avec la duplication profonde, un objet est créé en tant que clone complet et non modifié des données. Le nouvel objet nécessite la même quantité d'espace de stockage que l'original, ce qui signifie que la duplication profonde consomme plus de stockage que la duplication superficielle. Malgré cet inconvénient, la duplication en profondeur présente l'avantage d'offrir une redondance autonome. En cas de problème avec le fichier source, intentionnellement ou accidentellement, la duplication en profondeur permet d'assurer une sauvegarde propre capable d'effectuer une récupération après sinistre.
• Fragmentation des données : la fragmentation des données fait référence au processus de stockage des segments d'un fichier de données à différents emplacements. Bien que cela puisse rendre le stockage plus efficace en écrivant des segments en fonction de la fréquence ou de la capacité d'accès, l'interrogation du fichier nécessite généralement plus de temps de traitement et de ressources, car le système doit rechercher des segments et compiler le fichier complet. À des fins de récupération, la fragmentation peut entraîner des problèmes. Par exemple, les pannes mécaniques ou de connectivité peuvent entraîner une duplication incomplète. Les pannes basées sur l'emplacement peuvent n'endommager que certains fragments, endommageant ainsi un processus de sauvegarde ou d'archivage.
• Réplication logique : la réplication logique est similaire à la duplication superficielle en ce sens qu'elle utilise des références pour un processus de duplication plus efficace. Lors de la maintenance des systèmes de sauvegarde, la réplication logique traite la cohérence comme un modèle d'éditeur/d'abonné, l'éditeur étant la source et l'abonné la cible d'un volume de données spécifique, généralement identifié par une adresse. Lorsque l'éditeur effectue une mise à jour de source dans une plage d'adresses spécifiée, les données de l'abonné sont mises à jour pour rester synchronisées. Les mises à jour en dehors de la plage abonnée sont ignorées pour optimiser l'efficacité.
• Réplication physique : la réplication physique est une forme de réplication de base de données qui copie les données dans un processus méthodique, octet par octet. Contrairement à la réplication logique, il s'agit d'un modèle plus lent, mais plus complet et plus gourmand en ressources, qui crée également plus de versions en double.

Les coûts de la duplication des données

Les données dupliquées créent un effet d'entraînement de charges supplémentaires sur le matériel, la bande passante, la maintenance et la gestion des données, qui s'ajoutent à une montagne de coûts inutiles. Dans certains cas, les problèmes sont mineurs, mais dans les pires scénarios, les résultats peuvent être désastreux. Considérez certaines des façons suivantes dont la duplication des données nuit aux efforts de data science.

Espace de stockage. Il s'agit du coût le plus direct de la duplication des données. Les copies redondantes consomment une capacité précieuse sur les disques durs, les serveurs et le stockage cloud locaux, ce qui entraîne des coûts plus élevés. Imaginez un service avec 10 téraoctets de données et 10 % de données en double. Il s'agit d'un téraoctet de stockage gaspillé, qui pourrait entraîner des coûts importants, en particulier s'il s'agit d'un stockage principal basé sur le cloud ou d'un stockage d'archivage.

Outils de déduplication des données. Un autre coût difficile, les outils de déduplication peuvent éliminer les doublons des volumes de stockage. Ces services et outils sont généralement basés sur un volume par enregistrement. Ainsi, plus il faut dédupliquer, plus le coût est élevé.

Données faussées. Les enregistrements en double peuvent introduire des erreurs dans l'analyse et les visualisations des données en créant des mesures inexactes. Par exemple, si un nouveau client a été entré deux fois dans une base de données de ventes avec des noms légèrement différents, ou si deux administrateurs saisissent la même commande d'achat.

Chacun des éléments ci-dessus nécessite également un travail coûteux du personnel. Les volumes de stockage doivent être maintenus. Quelqu'un doit évaluer, acheter et exécuter des systèmes de déduplication. Les données faussées nécessitent la suppression des enregistrements et le nettoyage des bases de données. Si les données incorrectes se propagent vers l'avant dans d'autres rapports ou communications, tous les travaux qui en découlent doivent être annulés, puis réparés.

Problèmes causés par la duplication de données

Les fichiers et enregistrements de base de données dupliqués involontairement peuvent provoquer des problèmes dans toute une organisation lorsqu'ils ne sont pas traités. Voici quelques-uns des problèmes les plus courants liés à la duplication des données.

• Problèmes de qualité des données : Les données sont considérées comme de haute qualité lorsqu'elles répondent aux critères d'exactitude, d'exhaustivité, de rapidité et d'objectif de l'entreprise. Lorsque les données en double prolifèrent, chacun de ces facteurs peut être compromis et les rapports ou analyses générés seront moins précis. Plus les doublons sont longs, plus la qualité globale des données de l'entreprise se dégrade, créant des problèmes avec tout type d'analyse, qu'il s'agisse de révisions rétrospectives ou de projections prospectives.
• Diminution de l'efficacité du personnel : combien de temps est consacré à la recherche et à la correction des données en double ? Lorsqu'une entreprise permet l'accumulation de données en double, les salariés perdent des heures, des jours et éventuellement des semaines entre les rapports et les enregistrements à double ou triple vérification et les problèmes d'annulation ou de correction. Les correctifs requis peuvent inclure
  • Mise à jour des enregistrements
  • Suivi du nombre de versions d'un même fichier existant sur un serveur partagé
  • Vérification de l'écart entre les statistiques d'un rapport et les informations en double
  • Suivi des personnes qui ont consulté un rapport avec des données incorrectes
• Difficulté à générer des rapports et des analyses précis : dans quelle mesure les informations que les décideurs tirent de vos rapports et de l'analyse des données sont-elles bonnes ? Avec des données en double (ou en réalité des données de mauvaise qualité), vos rapports peuvent orienter l'entreprise dans la mauvaise direction. Les entreprises ayant des problèmes de données en double connus doivent alors faire face à l'augmentation du travail de contournement, soit par le biais d'un nettoyage supplémentaire des données avant le rapport, soit par la compensation des insuffisances de données connues.
• Echec du respect des réglementations : Les données en double peuvent rendre la conformité aux directives réglementaires difficile, ce qui souligne souvent la nécessité d'une gestion complète des données. Les organismes de réglementation peuvent exiger des organisations qu'elles soumettent des rapports sur leurs données financières, par exemple, et des données en double peuvent entraîner des informations inexactes ou incohérentes dans ces rapports, ce qui peut entraîner des amendes ou des pénalités. Les exigences réglementaires imposent souvent de solides pratiques de sécurité des données et la possibilité d'identifier et de signaler rapidement les violations. Il est difficile de le faire si les données sensibles, telles que les cartes de crédit des clients, sont stockées à plusieurs endroits. Enfin, des réglementations telles que le règlement général sur la protection des données et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs accordent aux personnes le droit d'accéder à leurs données personnelles, de les corriger ou de les supprimer. Les enregistrements en double peuvent rendre difficile la localisation de toutes les données pertinentes associées à une personne spécifique, ce qui entrave la conformité.
• Augmentation des coûts de stock : Les données en double peuvent entraîner une augmentation des coûts de stock, car les organisations se retrouvent soit à faire un brouillage pour réapprovisionner les stocks afin de remédier aux pénuries causées par des données inexactes, soit à gérer les surstockages générés par les enregistrements en double. Sans données propres, une véritable opération allégée devient impossible.
• Pauvres décisions commerciales : Les entreprises peuvent prospérer lorsqu'elles prennent des décisions basées sur les données. Cependant, lorsque ces données sont corrompues par des doublons, les décisions sont prises sur de faux prétextes. Le résultat peut inclure un hoquet mineur qui peut être négligé, une ruée pour faire un correctif, ou une décision catastrophique prise beaucoup trop tard.
• Service client médiocre : lorsqu'un client interagit avec votre entreprise, il est difficile pour les agents de service d'obtenir une vue globale de leur historique en raison de la dispersion des informations sur plusieurs enregistrements en double. Votre agent peut manquer des détails cruciaux sur les achats passés d'un client, ses tickets d'assistance ou son historique de communication. Cela nuit à votre capacité à fournir un service personnalisé et efficace, et cela affecte la perception de la marque lorsqu'un client estimé se demande : "Pourquoi l'agent ne connaissait-il pas mon histoire ?"
• Visibilité réduite : la visibilité réseau fait référence au concept d'organisations connaissant l'ensemble du trafic et des données qui résident ou transitent sur leurs réseaux. Les données en double affectent cet effort à plusieurs niveaux, notamment les exemples suivants :
  • Création de journaux de données inexacts
  • Allongement des processus de sauvegarde/d'archivage et consommation excessive de stockage
  • Mesures de performances et de transmission du réseau
  • Perte de ressources de traitement et de bande passante

Stratégies de prévention de la duplication des données

Avec les disques partagés, les appareils Internet of Things, les données publiques et partenaires importées, le stockage cloud hiérarchisé, la réplication et la récupération après sinistre plus robustes et une myriade d'autres sources, les entreprises détiennent plus de données que jamais. Cela augmente les opportunités de duplication, ce qui signifie que les entreprises doivent hiérarchiser les stratégies afin de minimiser la création de données en double et de les éliminer lorsqu'elles se propagent.

Voici quelques-unes des stratégies les plus courantes à mettre en œuvre :

• Imposer des règles de validation des données : lors de l'importation de données dans un référentiel tel qu'un data lake ou un data warehouse, profitez-en pour nettoyer et valider ces données. L'exécution de la validation des données au stade de l'ingestion limite l'acceptation des données en double créées en amont à la source. Les services informatiques doivent configurer un processus afin de créer et d'appliquer des règles permettant d'identifier et d'éliminer les données en double dans le cadre de leur workflow d'ingestion.
• Etablir un identificateur unique : les bases de données peuvent appliquer des identificateurs uniques aux enregistrements afin de garantir que les versions en double ne sont pas générées. Dans le cas d'un compte client, par exemple, l'identifiant unique peut être un nouveau champ pour un numéro d'identification client ou un numéro de compte. Le numéro de compte peut ensuite être utilisé lorsque les équipes de vente et de marketing travaillent avec le client, ce qui empêche la création accidentelle d'un autre enregistrement utilisant le même nom de client.
• Effectuer des audits réguliers : l'utilisation d'un outil de déduplication à cadence régulière est un élément intelligent d'une stratégie de maintenance informatique efficace. Bien que l'efficacité du processus de déduplication varie à chaque fois en fonction des circonstances, la fréquence régulière du processus permet de s'assurer que les doublons seront toujours capturés et réduits au minimum.
• Utiliser des bibliothèques et des structures de code réutilisables : pour le développement d'applications, les développeurs peuvent implémenter des bibliothèques et des structures de code réutilisables afin de rationaliser leur propre travail tout en réduisant les doublons de code. Cette initiative crée un référentiel de fonctions et d'autres éléments réutilisables, ce qui permet aux développeurs d'utiliser des ressources modulaires sans générer de code en double ou de travail redondant.
• Utiliser les contraintes de base de données : les gestionnaires de base de données peuvent établir des contraintes pour empêcher les enregistrements en double dans certains champs. Par exemple, dans une base de données contenant des enregistrements client, le système peut utiliser une contrainte unique sur le champ de nom du client, ce qui permet de s'assurer que tous les noms de client sont uniques et de réduire ainsi le risque de création accidentelle d'un enregistrement en double susceptible de fausser les données de vente.

Avantages de l'élimination de la duplication de données

Au fur et à mesure que les entreprises sont davantage axées sur les données, l'élimination des données en double devient de plus en plus nécessaire et bénéfique. Prendre des mesures proactives pour minimiser la redondance peut optimiser l'infrastructure de stockage, améliorer l'efficacité de la gestion des données, améliorer la conformité et libérer de l'argent et des ressources en personnel pour d'autres priorités.

Voici quelques-uns des avantages les plus courants de la suppression des doublons de données :

• Coûts de stockage réduits : lorsque vous éliminez les données en double, vous pouvez réduire la quantité de stockage dont l'entreprise a besoin pour payer dans le cloud et repousser la nécessité d'acheter du nouveau matériel pour les data centers détenus. Cela crée deux types d'économies. Au niveau direct, les entreprises peuvent ralentir leurs cycles d'achat. Indirectement, cependant, l'utilisation de moins de stockage de données permet aux équipes informatiques de surveiller et de maintenir plus efficacement l'état de leurs ressources, ce qui permet d'économiser sur les dépenses globales de maintenance et les frais généraux.
• Précision améliorée des données : les données en double créent une variété de problèmes d'exactitude. Les enregistrements de base de données en double pour les clients peuvent entraîner la mise à jour du même enregistrement par deux services différents, ce qui crée une confusion. De même, la précision des rapports d'analyse est faussée par des données redondantes.
• Expérience client globale améliorée : lorsqu'une entreprise dispose de données précises, complètes et précises sur sa clientèle, le résultat est souvent une plus grande satisfaction client et une meilleure perception de la marque ainsi qu'une augmentation des ventes. En évitant que les historiques d'achat soient affectés à différents enregistrements qui se chevauchent, vous augmentez la précision des moteurs de recommandation et des efforts marketing de suivi.
• Augmentation de la productivité des collaborateurs : Une autre conséquence de données inexactes peut être une baisse de la productivité des collaborateurs. Peut-être que les collaborateurs de différents services perdent du temps à essayer de retrouver la source de l'inexactitude dans leurs rapports, ou que des frais généraux supplémentaires sont nécessaires pour les efforts de maintenance et de nettoyage des données. Quoi qu'il en soit, des données inexactes signifient plus de brouillage pour obtenir des informations correctes, ce qui peut affecter la planification, la communication, le flux de travail et, finalement, le budget.
• Accès plus facile aux données et meilleur partage des informations entre les services ou les équipes : Les efforts de déduplication des données peuvent considérablement améliorer le partage des informations entre les services ou les équipes d'une organisation. L'un des avantages est de briser le redoutable cloisonnement entre les données qui pèsent sur les systèmes et les applications des services. La déduplication permet de consolider les informations dans une source de données unique, ce qui facilite l'accès et le partage d'informations précises et cohérentes par les différentes équipes. De plus, avec moins de copies redondantes et un stockage optimisé, il est plus facile pour les équipes de trouver les informations dont elles ont besoin. Ils n'ont pas à perdre du temps à rechercher dans plusieurs emplacements ou versions de données potentiellement obsolètes.
• Meilleure prise de décision basée sur des données précises et à jour : les décisions basées sur les données ne fonctionnent que lorsque les données sont exactes. En améliorant la précision des données grâce à l'élimination des doublons de données, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions et, d'un point de vue global, faire confiance à ces données se développe, ce qui entraîne des améliorations globales de l'efficacité.
• Sauvegardes et restaurations plus rapides des bases de données : le processus de déduplication permet de réduire le volume global de données utilisées dans les médias de stockage. Cela signifie que les sauvegardes et les archives ont une empreinte globale plus faible, ce qui accélère la sauvegarde, le déplacement et la restauration des données. Les transferts dans les deux sens prennent moins de temps grâce à des volumes plus petits, et ils traitent également plus rapidement et consomment moins de ressources de calcul.

Conservez vos données sous une forme optimale avec Oracle HeatWave

La meilleure façon de minimiser les problèmes de duplication des données est de les éviter en premier lieu. Oracle HeatWave combine le traitement des transactions en ligne, les analyses en temps réel dans les entrepôts de données et les lacs de données, le machine learning et l'IA générative dans un seul service cloud. Les clients peuvent en bénéficier de plusieurs façons.

• Il n'est pas nécessaire de dupliquer les données transactionnelles de la base de données dans une base de données d'analyse distincte pour analyse.
• Les équipes peuvent facilement interroger les données dans le stockage d'objets, MySQL Database ou une combinaison des deux sans fonctionnalités ni services supplémentaires.
• De même, il n'est pas nécessaire de déplacer les données vers un service de machine learning distinct pour créer des modèles de machine learning.
• Les clients peuvent éviter la complexité et les coûts liés à l'utilisation de différents services, ainsi que la duplication coûteuse des opérations d'extraction, de transformation et de chargement.
• Les décideurs obtiennent des analyses en temps réel, par opposition aux rapports basés sur des données qui peuvent être obsolètes au moment où elles sont disponibles dans une base de données d'analyse distincte.
• Les risques liés à la sécurité des données et à la conformité réglementaire diminuent car les données ne sont pas transférées entre les banques de données.
• Avec Oracle HeatWave GenAI, qui inclut un magasin de vecteurs automatisé dans la base de données, les clients peuvent tirer parti de la puissance des grands modèles de langage avec leurs données propriétaires pour obtenir des réponses plus précises et pertinentes sur le plan contextuel que l'utilisation de modèles entraînés uniquement sur des données publiques, sans dupliquer les données dans une base de données vectorielle distincte.

Dans l'ensemble, la déduplication des données décloisonne les informations, améliore l'accessibilité des données et favorise un environnement collaboratif dans lequel les équipes peuvent tirer parti des informations collectives de l'entreprise pour une meilleure prise de décision. Vous pouvez éviter les situations où votre équipe marketing utilise un système CRM avec des informations de contact client tandis que l'équipe commerciale utilise un système de gestion des leads distinct avec des données similaires. Un programme visant à éliminer les doublons peut consolider ces informations, permettant aux deux équipes d'accéder à une vue unifiée du client et de collaborer plus efficacement sur les campagnes marketing et la sensibilisation aux ventes.

FAQ sur la duplication de données

Quelles sont les tendances futures en matière de duplication des données ?

À mesure que les capacités technologiques évoluent, l'informatique a acquis une plus grande capacité à minimiser la quantité de données en double. Voici quelques exemples de ces avancées :

• Possibilité d'effectuer la suppression des doublons sur la source ou la cible
• Suppression des doublons de données en ligne
• Déduplication globale des données plutôt qu'au stockage local
• Suppression des doublons dans le cadre du processus de validation et de transformation avec des référentiels de données
• Suppression des doublons par bloc ou segment plutôt que par fichier

Comment surveillez-vous la duplication des données ?

Différentes stratégies sont disponibles pour surveiller et identifier les données en double. Il s'agit notamment d'outils tels que le profilage des données, la mise en correspondance des données et le catalogue de données. Les outils de nettoyage des données pour les sources de données entrantes peuvent offrir un certain niveau d'identification tandis que les outils spécialisés de déduplication des données peuvent à la fois repérer et éliminer les données en double.

Quels sont les défis liés à la duplication des données ?

La duplication des données représente un défi important pour les entreprises de toutes tailles. Le problème le plus évident est le gaspillage d'espace de stockage. Les copies en double consomment une capacité précieuse sur les serveurs, les disques durs et le stockage cloud, ce qui entraîne des coûts plus élevés. La gestion des données en double d'un système à l'autre prend également du temps pour les informaticiens, qui doivent identifier les doublons, déterminer la version principale, puis supprimer les copies redondantes. Une duplication excessive des données peut également ralentir les systèmes, car les fichiers en double dispersés dans les emplacements de stockage prennent plus de temps à accéder et à extraire.

Il existe également des incohérences de données lorsque les mises à jour ne sont pas appliquées à toutes les copies. Cela peut conduire à des rapports inexacts, à des efforts gaspillés basés sur des informations obsolètes et à la confusion lorsque différentes équipes s'appuient sur des jeux de données contradictoires. Les données en double peuvent rendre difficile le respect des réglementations qui nécessitent des pratiques précises de conservation et de suppression des données, et du point de vue de la sécurité, plus vous disposez de données, plus votre surface d'attaque est importante.

Les données dupliquées présentent-elles des avantages ?

Les données dupliquées intentionnellement, telles que les sauvegardes et les archives, offrent de nombreux avantages pour les fonctions liées à la continuité des activités et à la reprise après sinistre. Pour utiliser avec succès les données dupliquées, les entreprises doivent adopter une approche stratégique qui aide à garantir que les doublons sont conservés à une quantité spécifique et limitée, évitant ainsi une utilisation excessive des ressources et d'autres problèmes.