Problemas e soluções relacionados à duplicação de dados

A duplicação de dados é um conceito simples: é a ideia de que qualquer dado tem uma ou mais duplicações exatas em algum lugar da infraestrutura de uma organização. Pode ser um registro em um banco de dados, um arquivo em um volume de armazenamento ou uma imagem de VM. Por si só, a duplicação pode parecer inofensiva, até mesmo benéfica. Quem não gosta de uma cópia extra? Mas quando se atinge a escala empresarial, a dimensão do problema fica clara. Com praticamente todos os dispositivos modernos produzindo dados constantemente, backups e arquivamentos agendados e executados regularmente, e arquivos compartilhados em diversas plataformas, a duplicação de dados deixou de ser um incômodo para se tornar um custo significativo e um fardo tecnológico. A solução do problema começa por compreender como e por que ocorre a duplicação de dados.

O que é a duplicação de dados?

A duplicação de dados é o processo de criação de uma ou mais versões idênticas dos mesmos dados, seja intencionalmente, como em backups planejados, ou não. Os dados duplicados podem existir como dados armazenados em arquivos, imagens de máquinas virtuais, blocos ou registros em um banco de dados ou outros tipos de dados. Independentemente da causa, a duplicação de dados desperdiça espaço de armazenamento e aumenta os custos, além do tamanho do seu repositório de dados. Isso também pode contribuir para problemas de gerenciamento de dados. Por exemplo, se todas as cópias de um arquivo não forem atualizadas simultaneamente, as inconsistências podem levar a uma análise incorreta.

Relacionada à duplicação de dados está a redundância de dados, ou seja, a existência de múltiplos registros que atuam como redes de segurança redundantes para as versões primárias dos dados. O oposto da duplicação de dados é a desduplicação de dados, que implica a eliminação de dados duplicados para liberar recursos e remover cópias possivelmente desatualizadas.

Principais conclusões

• Dados duplicados se referem a cópias exatas de arquivos ou registros de banco de dados dentro de uma rede. Muitas vezes é resultado da falta de comunicação, processos desatualizados e da falta de adesão às melhores práticas para o compartilhamento de arquivos.
• Dados duplicados podem consumir recursos desnecessariamente, como espaço de armazenamento e capacidade de processamento.
• Dados duplicados também podem distorcer os resultados da análise, como, por exemplo, fornecer o mesmo registro de vendas duas vezes.
• As organizações criam dados duplicados intencionalmente, como backups e arquivos, e involuntariamente por meio de múltiplos downloads, erros de copiar/colar ou entrada de dados duplicados.
• Lidar com dados duplicados em todas as suas formas gera um custo significativo, tanto diretamente, pelo consumo de recursos, quanto indiretamente, caso a equipe precise corrigir erros em faturas e pedidos de compra ou tomar outras medidas com base em dados duplicados.

Duplicação de dados explicada

Dados duplicados não são necessariamente algo ruim. A duplicação intencional de dados pode trazer benefícios significativos, incluindo backups de fácil acesso, arquivamento abrangente e recuperação de desastres mais eficaz. No entanto, obter esses benefícios sem custos excessivos exige uma estratégia para realizar backups e desduplicação regular e programada. Sem isso, os dados duplicados podem, na melhor das hipóteses, ocupar espaço de armazenamento adicional desnecessariamente e, na pior das hipóteses, causar confusão entre os usuários e distorcer a análise de dados.

Embora os termos "duplicação de dados" e "redundância de dados" sejam frequentemente usados ​​como sinônimos, existe uma diferença. Os dados duplicados não são necessariamente redundantes de forma intencional. Às vezes, uma duplicata é criada por descuido ou por erro humano ou mecânico. No entanto, do ponto de vista da engenharia, o conceito de redundância consiste em criar uma rede de segurança em caso de problemas. Isso leva à duplicação intencional. A redundância em si é um princípio das boas práticas de engenharia, embora seja certamente possível criar redundância excessiva. Nesse caso, mesmo que os conjuntos extras de duplicatas sejam gerados propositalmente, eles oferecem valor limitado em relação à quantidade de recursos que utilizam.

Por que ocorre a duplicação de dados?

Os dados podem ser duplicados de diversas maneiras, tanto por humanos quanto por processos automatizados. Muita gente já salvou várias versões de um arquivo com nomes um pouco diferentes e, muitas vezes, com mudanças mínimas, conforme o documento passa pelo processo de revisão, como “relatório_de_vendas_final.docx” versus “relatório_de_vendas_final_v2.docx” e assim por diante. Geralmente, esses dados não são excluídos depois que o relatório é finalizado. Ou então, um arquivo pode ser enviado por email para toda a organização, e duas pessoas diferentes podem salvar a mesma versão em locais separados em uma unidade compartilhada. Um arquivo .exe de aplicação ou um arquivo de mídia pode ser baixado várias vezes, e instâncias de máquinas virtuais podem ser salvas em vários locais. Da mesma forma, dentro de um banco de dados, os mesmos dados podem ser inseridos duas vezes. Um cliente ou funcionário pode ter carregado informações duas vezes, seja por meio de várias pessoas importando um arquivo ou digitando os dados. Esse tipo de duplicação também pode ocorrer quando diferentes departamentos criam o mesmo registro, como informações de clientes, em aplicações locais ou em aplicações diferentes com tipos de arquivo compatíveis. Isso significa que você pode ter cópias redundantes em diferentes versões de backup, que também podem ser duplicadas.

Quanto mais orientada a dados for uma organização, maior será o problema da duplicação. Big data pode levar a altos custos de armazenamento em excesso. A automação também pode criar duplicatas. Nesse caso, um processo de backup automatizado pode criar arquivos duplicados com a intenção de redundância. No entanto, surgem problemas quando o mesmo arquivo é copiado várias vezes. Níveis desnecessários de redundância levam a um uso ineficiente do armazenamento.

Menos frequentemente, eventos inesperados causam duplicação de dados. Se uma queda de energia ou um desastre natural ocorrer durante o processo de backup, por exemplo, o backup pode ser reiniciado, reiniciando o processo após alguns arquivos já terem sido gravados. Falhas de hardware podem criar problemas semelhantes, levando à duplicação não planejada durante um processo de backup ou arquivamento.

Tipos e impacto da duplicação de dados

Dados duplicados não são necessariamente algo ruim. As equipes de TI precisam entender se a duplicação foi intencional, quantos recursos são usados ​​para armazenar as duplicatas e qual o custo da situação atual. Um arquivo de terceira geração intencional que contém ponteiros para duplicatas totalmente clonadas em um arquivo de segunda geração é uma circunstância completamente diferente de várias instâncias salvas do mesmo arquivo PowerPoint gigante em uma unidade compartilhada.

A seguir, apresentamos os tipos mais comuns de dados duplicados e como eles podem afetar sua organização.

• Duplicação superficial: a duplicação superficial cria um novo objeto quando os dados são copiados, mas, em vez de clonar completamente os dados, o objeto contém um ponteiro de referência para o objeto original. Embora isso ocupe muito menos espaço de armazenamento, as consultas precisarão de uma etapa adicional para obter os dados de origem. Além disso, a duplicata é, em essência, sincronizada com o original, portanto, quaisquer alterações no original serão refletidas na duplicata. Isso pode causar problemas se a duplicata se destinar a capturar um estado específico em vez de atuar como uma duplicata dinâmica.

• Duplicação profunda: com a duplicação profunda, um novo objeto é criado como um clone completo e inalterado dos dados. O novo objeto requer a mesma quantidade de espaço de armazenamento que o original, o que significa que a duplicação profunda consome mais espaço de armazenamento que a duplicação superficial. Apesar dessa desvantagem, a duplicação profunda tem a vantagem de oferecer redundância independente, se algo acontecer com o arquivo de origem, seja intencionalmente ou acidentalmente, a duplicação profunda ajuda a garantir um backup íntegro capaz de recuperação de desastres.
• Fragmentação de dados: a fragmentação de dados se refere ao processo de armazenamento de segmentos de um arquivo de dados em diferentes locais. Embora isso possa tornar o armazenamento mais eficiente, gravando segmentos com base na frequência de acesso ou na capacidade, consultar o arquivo geralmente requer mais tempo de processamento e recursos, pois o sistema precisa procurar segmentos e compilar o arquivo completo. Para fins de recuperação, a fragmentação pode causar problemas. Por exemplo, falhas mecânicas ou de conectividade podem levar a uma duplicação incompleta. Ou falhas baseadas em localização podem danificar apenas alguns fragmentos, corrompendo um processo de backup ou arquivamento.
• Replicação lógica: a replicação lógica é semelhante à duplicação superficial, pois usa referências para um processo de duplicação mais eficiente. Ao manter sistemas de backup, a replicação lógica trata a consistência como um modelo de publicação/assinatura, em que o publicador é a fonte e o assinante é o destino de um volume específico de dados, geralmente identificado por um endereço. Quando o publicador realiza uma atualização na origem dentro de um intervalo de endereços especificado, os dados do assinante são atualizados para manter a sincronização. As atualizações fora do intervalo da assinatura são ignoradas para maximizar a eficiência.
• Replicação física: a replicação física é uma forma de replicação de banco de dados que copia os dados de forma metódica, byte a byte. Ao contrário da replicação lógica, esse modelo é mais lento, porém mais abrangente e consome mais recursos, além de criar mais versões duplicadas.

Os custos da duplicação de dados

Dados duplicados criam um efeito cascata em hardware, largura de banda, manutenção e gerenciamento de dados, o que resulta em custos desnecessários. Em alguns casos, os problemas são menores, mas nos piores cenários, os resultados podem ser desastrosos. Considere algumas das maneiras pelas quais a duplicação de dados prejudica os esforços de ciência de dados.

Espaço de armazenamento. Este é o custo mais direto da duplicação de dados. As cópias redundantes consomem capacidade valiosa em discos rígidos locais, servidores e armazenamento em nuvem, levando a custos mais altos. Imagine um departamento com 10 terabytes de dados e 10% é duplicado. Isso representa um terabyte de armazenamento desperdiçado, o que pode incorrer em custos significativos, especialmente se estiver em armazenamento primário baseado em nuvem em vez de armazenamento de arquivamento.

Ferramentas de desduplicação de dados.. Outro custo direto, as ferramentas de desduplicação podem limpar duplicatas dos volumes de armazenamento. Esses serviços e ferramentas geralmente são baseados no volume por registro. Portanto, quanto mais duplicados, maior o custo.

Dados imprecisos. Registros duplicados podem introduzir erros na análise e visualização de dados, criando métricas imprecisas. Por exemplo, imagine que um novo cliente foi cadastrado duas vezes em um banco de dados de vendas com nomes ligeiramente diferentes, ou que dois administradores registraram o mesmo pedido de compra.

Cada um desses elementos também exige um esforço considerável por parte da equipe. É necessário manter o volume de armazenamento. Alguém precisa avaliar, adquirir e operar sistemas de desduplicação. Dados imprecisos exigem a remoção de registros e a limpeza de bancos de dados. Se dados incorretos se propagarem para outros relatórios ou comunicações, todo o trabalho subsequente terá que ser refeito e corrigido.

Problemas causados pela duplicação de dados

Arquivos e registros de banco de dados duplicados involuntariamente podem causar problemas em cascata em toda a organização se não forem controlados. A seguir, apresentamos alguns dos problemas mais comuns que surgem com a duplicação de dados.

• Problemas de qualidade de dados: os dados são considerados de alta qualidade quando atendem aos critérios da organização em relação à precisão, integridade, pontualidade e finalidade. Quando os dados duplicados proliferam, cada um desses fatores pode ser comprometido e os relatórios ou análises gerados serão menos precisos. Quanto mais tempo os dados duplicados permanecerem, mais a qualidade geral dos dados da organização se deteriora, criando problemas com qualquer tipo de análise, sejam revisões retrospectivas ou projeções prospectivas.
• Redução da eficiência da equipe: quanto tempo é gasto rastreando e corrigindo dados duplicados? Quando uma organização permite que dados duplicados se acumulem, os funcionários perdem horas, dias e possivelmente semanas entre verificações duplas ou triplas de relatórios e registros e desfazer ou corrigir problemas. As correções necessárias podem incluir
  • Atualização de registros
  • Rastreamento de quantas versões do mesmo arquivo existem em um servidor compartilhado
  • Verificação de como as estatísticas de um relatório podem ser distorcidas por informações duplicadas
  • Rastreamento de quem visualizou um relatório com dados incorretos
• Dificuldade em gerar relatórios e análises precisos: qual é a qualidade das informações que os tomadores de decisão extraem de seus relatórios e análises de dados? Dados duplicados ou de baixa qualidade em geral podem levar uma empresa a conclusões erradas em seus relatórios. As organizações com problemas conhecidos de dados duplicados precisam lidar com o aumento do trabalho para contorná-los, seja por meio de limpeza adicional de dados antes do relatório ou compensando as lacunas conhecidas nos dados.
• Não cumprimento dos requisitos regulatórios: dados duplicados podem dificultar o cumprimento das diretrizes regulatórias, o que geralmente enfatiza a necessidade de gerenciamento de dados abrangente. Os órgãos reguladores podem exigir que as organizações enviem relatórios sobre seus dados financeiros, por exemplo, e dados duplicados podem levar a informações imprecisas ou inconsistentes nesses relatórios, resultando potencialmente em multas ou penalidades. Os requisitos regulamentares frequentemente exigem práticas robustas de segurança de dados e a capacidade de identificar e relatar violações de forma rápida. Isso se torna difícil se dados sensíveis, como cartões de crédito de clientes, estiverem armazenados em vários locais. Além disso, regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) garantem aos indivíduos o direito de acessar, corrigir ou excluir seus dados pessoais. Registros duplicados podem dificultar a localização de todos os dados relevantes associados a um indivíduo específico, prejudicando a conformidade.
• Aumento dos custos de estoque: dados duplicados podem levar ao aumento dos custos de estoque quando as empresas precisam repor o estoque para suprir a escassez causada por dados incorretos ou lidar com o excesso de estoque resultante de registros duplicados. Sem dados limpos, uma operação verdadeiramente enxuta se torna impossível.
• Decisões comerciais ineficazes:: as organizações podem prosperar quando tomam decisões baseadas em dados. No entanto, quando esses dados são corrompidos por duplicatas, as decisões são tomadas com base em falsas premissas. O resultado pode incluir um pequeno contratempo que pode ser ignorado, dificuldades para corrigir o problema ou uma decisão catastrófica adotada tarde demais.
• Serviço de atendimento ao cliente insatisfatório: quando um cliente interage com sua empresa, ter informações espalhadas por vários registros duplicados dificulta que os agentes de atendimento tenham uma visão completa do histórico do cliente. Seu agente pode estar perdendo detalhes cruciais sobre compras anteriores, chamados de suporte ou histórico de comunicação. Isso prejudica sua capacidade de fornecer um serviço personalizado e eficiente e afeta a percepção da marca quando um cliente valioso se pergunta: "por que o agente não sabia da minha história?"
• Visibilidade reduzida: a visibilidade da rede se refere ao conceito de as organizações conhecerem todo o tráfego e os dados que residem ou trafegam em suas redes. Os dados duplicados afetam esse esforço em vários níveis, incluindo os seguintes exemplos:
  • Criação de registros de dados imprecisos
  • Aumento do tempo de backup/arquivamento e consumo excessivo de armazenamento
  • Distorção do desempenho da rede e das métricas de transmissão
  • Desperdício de recursos de processamento e largura de banda

Estratégias para evitar a duplicação de dados

Com unidades compartilhadas, dispositivos da Internet das Coisas (IoT), dados públicos e de parceiros importados, armazenamento em nuvem em camadas, replicação e recuperação de desastres mais robustas e inúmeras outras fontes, as organizações armazenam mais dados do que nunca. Isso leva a mais oportunidades de duplicação, o que significa que as organizações devem priorizar estratégias para minimizar a criação de dados duplicados e eliminá-los quando se propagarem.

Algumas das estratégias mais comuns para alcançar esse objetivo são as seguintes:

• Impor regras de validação de dados: ao importar dados para um repositório, como um data lake ou data warehouse, aproveite a oportunidade para limpar e validar esses dados. A validação de dados na fase de ingestão limita a aceitação de quaisquer dados duplicados criados na fonte. Os departamentos de TI devem configurar um processo para criar e impor regras para identificar e eliminar dados duplicados como parte de seu fluxo de trabalho de ingestão.
• Estabelecer um identificador exclusivo: os bancos de dados podem aplicar identificadores únicos aos registros para ajudar a garantir que versões duplicadas não sejam geradas. No caso de uma conta de cliente, por exemplo, o identificador único pode ser um novo campo para um número de identificação do cliente ou número da conta. O número da conta pode ser usado quando as equipes de vendas e marketing trabalham com o cliente, evitando a possibilidade de criar acidentalmente outro registro usando o mesmo nome do cliente.
• Realize auditorias regulares: usar uma ferramenta de desduplicação regularmente é uma parte inteligente de uma estratégia eficaz de manutenção de TI. Embora a eficácia do processo de desduplicação varie de acordo com as circunstâncias, a frequência regular do processo ajuda a garantir que as duplicatas sejam sempre detectadas e reduzidas ao mínimo.
• Use bibliotecas e frameworks de código reutilizáveis: para o desenvolvimento de aplicações, os desenvolvedores podem implementar bibliotecas e frameworks de código reutilizáveis ​​para otimizar seu próprio trabalho e, ao mesmo tempo, ajudar a reduzir o código duplicado. Essa iniciativa cria um repositório de funções e outros elementos reutilizáveis, ajudando a garantir que os desenvolvedores usem ativos modulares sem gerar código duplicado ou trabalho redundante.
• Utilize restrições de banco de dados: os administradores de banco de dados podem estabelecer restrições para evitar registros duplicados em determinados campos. Por exemplo, em um banco de dados com registros de clientes, o sistema pode usar uma restrição exclusiva no campo de nome do cliente, o que ajuda a garantir que todos os nomes de clientes sejam exclusivos e, assim, minimiza a chance de alguém criar acidentalmente um registro duplicado que possa distorcer os dados de vendas.

Benefícios da eliminação de dados duplicados

À medida que as organizações se tornam mais orientadas a dados, a eliminação de dados duplicados se torna cada vez mais necessária e benéfica. Tomar medidas proativas para minimizar a redundância pode otimizar a infraestrutura de armazenamento, melhorar a eficiência do gerenciamento de dados, aprimorar a conformidade e liberar recursos financeiros e humanos para outras prioridades.

Veja a seguir alguns dos benefícios mais comuns da desduplicação de dados:

• Redução de custos de armazenamento: ao eliminar dados duplicados, você pode reduzir a quantidade de armazenamento que a empresa precisa pagar na nuvem e adiar a necessidade de adquirir novos equipamentos para data centers próprios. Isso gera dois tipos de economia de custos. Diretamente, as organizações podem reduzir seus ciclos de compra. Indiretamente, no entanto, usar menos armazenamento de dados permite que as equipes de TI monitorem e mantenham o estado de seus recursos com mais eficiência, economizando em despesas gerais de manutenção e custos indiretos.
• Maior precisão dos dados: dados duplicados criam diversos problemas de precisão. Registros duplicados em bancos de dados para clientes podem levar a dois departamentos diferentes atualizando o mesmo registro, gerando confusão. Da mesma forma, a precisão dos relatórios analíticos fica comprometida por dados redundantes.
• Melhoria da experiência geral do cliente: quando uma empresa possui dados precisos, completos e limpos sobre sua clientela, o resultado geralmente é maior satisfação do cliente, melhor percepção da marca e aumento nas vendas. Ao evitar que históricos de compras sejam atribuídos a diferentes registros sobrepostos, você aumenta a precisão dos mecanismos de recomendação e dos esforços de marketing subsequentes.
• Aumento da produtividade dos funcionários: outra consequência de dados imprecisos pode ser a diminuição da produtividade dos funcionários. Talvez funcionários de diferentes departamentos percam tempo tentando rastrear a origem da imprecisão em seus relatórios, ou haja custos adicionais com manutenção e limpeza de dados. De qualquer forma, dados imprecisos significam mais dificuldades para obter informações corretas, o que pode afetar o planejamento, a comunicação, o fluxo de trabalho e, em última análise, o orçamento.
• Acesso mais fácil aos dados e melhor compartilhamento de informações entre departamentos ou equipes: os esforços de desduplicação de dados podem melhorar significativamente o compartilhamento de informações entre departamentos ou equipes dentro de uma organização. Um dos benefícios é a eliminação dos silos de dados que afetam os sistemas e aplicações departamentais. A desduplicação ajuda a consolidar informações em uma única fonte de dados, facilitando o acesso e o compartilhamento de informações precisas e consistentes por diferentes equipes. Com menos cópias redundantes e armazenamento otimizado, fica mais fácil para as equipes encontrarem as informações de que precisam. Elas não precisam perder tempo procurando em vários locais ou versões de dados potencialmente desatualizados.
• Tomada de decisões mais assertiva com base em dados precisos e atualizados: decisões baseadas em dados só funcionam quando os dados são precisos. Ao melhorar a precisão dos dados por meio da eliminação de dados duplicados, as organizações podem tomar decisões melhores e, em uma perspectiva mais ampla, a confiança nesses dados aumenta, levando a melhorias na eficiência geral.
• Backups e restaurações de bancos de dados mais rápidos: o processo de desduplicação ajuda a reduzir o volume total de dados usados ​​em mídias de armazenamento. Isso significa que backups e arquivos têm uma pegada geral menor, o que leva a backups, movimentação e restauração de dados mais rápidos. As transferências em ambas as direções levam menos tempo graças a volumes menores, além de serem processadas mais rapidamente e consumirem menos recursos de computação.

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A melhor maneira de minimizar problemas de duplicação de dados é evitá-los desde o início. O Oracle HeatWave combina processamento de transações online, análises em tempo real em data warehouses e data lakes, machine learning (ML) e IA generativa em um único serviço em nuvem. Os clientes podem se beneficiar de várias maneiras.

• Os dados de transação não precisam mais ser copiados para um banco de dados separado para fins de análise.
• As equipes podem consultar dados facilmente no armazenamento de objetos, no MySQL Database ou em uma combinação de ambos sem recursos ou serviços adicionais.
• Da mesma forma, não há necessidade de mover dados para um serviço de ML separado para criar modelos de ML.
• Os clientes evitam a complexidade e os custos de usar diferentes serviços e a duplicação dispendiosa de processos de extração, transformação e carregamento (ETL).
• Os tomadores de decisão obtêm análises em tempo real, em vez de relatórios baseados em dados que podem estar desatualizados quando estiverem disponíveis em um banco de dados de análise separado.
• Os riscos de segurança de dados e conformidade regulatória diminuem, pois os dados não são transferidos entre os armazenamentos de dados.
• Com o Oracle HeatWave IA generativa, que inclui um armazenamento vetorial automatizado no banco de dados, os clientes podem aproveitar o poder de grandes modelos de linguagem com seus dados proprietários para obter respostas mais precisas e contextualmente relevantes do que usando modelos treinados apenas com dados públicos, sem duplicar dados em um banco de dados vetorial separado.

No geral, a desduplicação de dados elimina silos de informações, melhora a acessibilidade aos dados e promove um ambiente colaborativo onde as equipes podem aproveitar os insights de dados coletivos da organização para uma melhor tomada de decisão. Você pode evitar situações em que sua equipe de marketing usa um sistema CRM com informações de contato do cliente, enquanto a equipe de vendas usa um sistema de gerenciamento de leads separado com dados semelhantes. Um programa para eliminar a duplicação pode consolidar essas informações, permitindo que ambas as equipes acessem uma visão unificada do cliente e colaborem de forma mais eficaz em campanhas de marketing e prospecção de vendas.

Perguntas frequentes sobre duplicação de dados

Quais são algumas tendências futuras na duplicação de dados?

À medida que a tecnologia avança, a área de TI ficou mais eficiente em reduzir a quantidade de dados duplicados. Alguns exemplos desses avanços incluem:

• A opção de realizar a desduplicação na origem ou no destino
• Desduplicação de dados em linha
• Desduplicação global de dados, em vez de apenas no armazenamento local
• Desduplicação como parte do processo de validação e transformação com repositórios de dados
• Desduplicação por bloco ou segmento, em vez de apenas por arquivo

Como monitorar a duplicação de dados?

Existem diferentes estratégias disponíveis para monitorar e identificar dados duplicados. Elas incluem ferramentas como perfilamento de dados, correspondência de dados e catalogação de dados. As ferramentas de limpeza de dados para fontes de dados de entrada podem oferecer algum nível de identificação, enquanto as ferramentas especializadas de desduplicação de dados podem detectar e eliminar dados duplicados.

Quais são os desafios da duplicação de dados?

A duplicação de dados representa um desafio significativo para organizações de todos os portes. O problema mais óbvio é o desperdício de espaço de armazenamento. Os arquivos duplicados consomem capacidade valiosa em servidores, discos rígidos e armazenamento em nuvem, levando a custos mais altos. Gerenciar dados duplicados em diferentes sistemas também consome muito tempo dos profissionais de TI, que precisam identificar duplicatas, determinar a versão primária e, em seguida, excluir cópias redundantes. A duplicação excessiva de dados também pode tornar os sistemas mais lentos, já que arquivos duplicados espalhados por diferentes locais de armazenamento levam mais tempo para serem acessados ​​e recuperados.

Há também inconsistência de dados, quando as atualizações não são aplicadas a todas as cópias. Isso pode levar a relatórios imprecisos, desperdício de esforços com base em informações desatualizadas e confusão quando diferentes equipes dependem de conjuntos de dados conflitantes. Os dados duplicados podem dificultar o cumprimento de regulamentações que exigem práticas precisas de retenção e exclusão de dados e, do ponto de vista da segurança, quanto mais dados você tiver, maior será sua superfície de ataque.

Existem benefícios em ter dados duplicados?

Dados duplicados intencionalmente, como backups e arquivos, oferecem muitos benefícios para funções relacionadas à continuidade dos negócios e recuperação de desastres. Para usar dados duplicados com sucesso, as organizações devem adotar uma abordagem estratégica que ajude a garantir que as duplicatas sejam mantidas em uma quantidade específica e limitada, evitando assim o uso excessivo de recursos e outros problemas.