Implikationen und Lösungen für die Datenduplizierung

Datenduplizierung ist ein einfaches Konzept: Es ist die Idee, dass jedes Datenelement ein oder mehrere exakte Duplikate irgendwo in der Infrastruktur eines Unternehmens hat. Dies kann ein Datensatz in einer Datenbank, eine Datei in einem Speicher-Volume oder ein VM-Image sein. Duplizierung mag für sich genommen gutartig, sogar vorteilhaft erscheinen. Wer mag keine extra Kopie? Bei der Erweiterung auf die Unternehmensgröße wird jedoch der Umfang des Problems deutlich. Da fast jedes moderne Gerät ständig Daten, Backups und Archive erstellt, die regelmäßig geplant und ausgeführt werden, sowie Dateien, die über viele Plattformen hinweg gemeinsam genutzt werden, ist die Datenduplizierung von einem Ärgernis zu einem massiven Kosten- und technologischen Aufwand gewachsen. Die Lösung des Problems beginnt damit, zu verstehen, wie und warum Daten dupliziert werden.

Was ist Datenduplizierung?

Bei der Datenduplizierung wird eine oder mehrere identische Versionen von Daten erstellt, entweder absichtlich, z. B. für geplante Backups, oder unbeabsichtigt. Duplikate können als gespeicherte Daten in Dateien, VM-Images, Blöcken oder Datensätzen in einer Datenbank oder anderen Datentypen vorhanden sein. Unabhängig von der Ursache verschwendet die Datenduplizierung Speicherplatz, wobei die Kosten zusammen mit der Größe der Datenspeicher steigen. Es kann auch zu Datenmanagementproblemen beitragen. Beispiel: Wenn nicht alle Kopien einer Datei gleichzeitig aktualisiert werden, können Inkonsistenzen zu fehlerhaften Analysen führen.

Bei der Duplizierung von Daten handelt es sich um Datenredundanz oder um mehrere Datensätze, die als redundante Sicherheitsnetze für die primären Datenversionen fungieren. Das Gegenteil von Datenduplizierung ist die Datendeduplizierung, bei der doppelte Daten eliminiert werden, um Ressourcen freizugeben und möglicherweise veraltete Kopien zu entfernen.

Wichtige Erkenntnisse

• Doppelte Daten beziehen sich auf exakte Kopien von Dateien oder Datenbankdatensätzen in einem Netzwerk. Es resultiert oft aus mangelnder Kommunikation, veralteten Prozessen und der fehlenden Einhaltung von Best Practices für den Dateifreigabe.
• Doppelte Daten können unnötig Ressourcen wie Speicherplatz und Verarbeitungsleistung verbrauchen.
• Doppelte Daten können auch die Analyseergebnisse verzerren, z. B. zweimal dieselben Vertriebsdatensätze bereitstellen.
• Organisationen erstellen absichtlich doppelte Daten als Backups und Archive und unbeabsichtigt über mehrere Downloads, Kopier-/Einfügefehler oder doppelte Dateneingaben.
• Der Umgang mit doppelten Daten in allen Formularen verursacht eine erhebliche Kostenbelastung, sowohl direkt durch den Einsatz von Ressourcen als auch indirekt, wenn Mitarbeiter Fehler in Rechnungen und Bestellungen korrigieren oder andere Maßnahmen ergreifen müssen, die auf doppelten Daten basieren.

Datenduplizierung erklärt

Doppelte Daten sind nicht unbedingt eine schlechte Sache. Die absichtliche Duplizierung von Daten kann erhebliche Vorteile bieten, einschließlich leicht zugänglicher Backups, umfassender Archivierung und effektiver Disaster Recovery. Um diese Vorteile ohne übermäßige Kosten zu erhalten, ist jedoch eine Strategie für die Durchführung von Backups und regelmäßige, geplante Deduplizierung erforderlich. Ohne das können doppelte Daten bestenfalls unnötig zusätzlichen Speicherplatz beanspruchen und im schlimmsten Fall zu Verwirrung bei den Benutzern und zu verzerrten Datenanalysen führen.

Obwohl die Begriffe "Datenduplizierung" und "Datenredundanz" häufig synonym verwendet werden, gibt es einen Unterschied. Doppelte Daten sind nicht unbedingt zweckmäßig redundant; manchmal wird ein Duplikat von einem Menschen oder einer Maschine unvorsichtig oder irrtümlich gemacht. Aus technischer Sicht besteht das Konzept der Redundanz jedoch darin, im Falle eines Problems ein Sicherheitsnetz herzustellen. Dies führt zu einer beabsichtigten Duplizierung. Redundanz ist an sich ein Grundprinzip solider Ingenieurspraxis – auch wenn übermäßige Redundanz durchaus möglich und nicht immer sinnvoll ist. In diesem Fall bieten sie, selbst wenn die zusätzlichen Sätze von Duplikaten zweckmäßig generiert werden, einen begrenzten Wert für die Menge der Ressourcen, die sie verwenden.

Warum erfolgt die Datenduplizierung?

Daten können auf verschiedene Weise von Menschen und automatisierten Prozessen dupliziert werden. Die meisten Menschen haben mehrere Versionen einer Datei mit leicht unterschiedlichen Namen und oft minimalen Änderungen gespeichert, wenn ein Dokument den Revisionsprozess durchläuft – denken Sie an "salesreport_final.docx" oder "salesreport_final_v2.docx" usw. Diese werden in der Regel nicht gelöscht, sobald der Bericht wirklich endgültig ist. Oder eine Datei kann im gesamten Unternehmen per E-Mail gesendet werden, und zwei verschiedene Personen speichern dieselbe Version an separaten Stellen auf einem freigegebenen Laufwerk. Eine EXE- oder Mediendatei der Anwendung wird möglicherweise mehrmals heruntergeladen, und VM-Instanzen können an mehreren Stellen gespeichert werden. Ebenso können in einer Datenbank dieselben Daten zweimal eingegeben werden. Ein Kunde oder Mitarbeiter hat möglicherweise zweimal Informationen hochgeladen, entweder durch mehrere Personen, die eine Datei importieren oder die Datensätze eingeben. Diese Art von Duplizierung kann auch auftreten, wenn verschiedene Abteilungen denselben Datensatz erstellen, z. B. Kundeninformationen, in lokalen Anwendungen oder in verschiedenen Anwendungen mit kompatiblen Dateitypen. Dies bedeutet, dass Sie möglicherweise redundante Kopien über verschiedene Backupversionen hinweg haben, die selbst Duplikate sein können.

Je datengetriebener ein Unternehmen ist, desto problematischer kann eine Duplizierung werden. Big Data können zu hohen Kosten für Speicherüberschüsse führen. Die Automatisierung kann auch Duplikate erstellen. In diesem Fall kann ein automatisierter Backup-Prozess mit der Absicht der Redundanz doppelte Dateien erzeugen. Probleme treten jedoch auf, wenn dieselbe Datei mehrmals gesichert wird. Unnötige Redundanzgrade führen zu ineffizienter Speichernutzung.

Weniger häufig führen unerwartete Ereignisse zu Datenduplizierung. Wenn beispielsweise ein Stromausfall oder eine Naturkatastrophe während eines Backup-Prozesses auftritt, kann das Backup zurückgesetzt werden, und der Prozess wird neu gestartet, nachdem einige Dateien bereits geschrieben wurden. Hardwarefehler können ähnliche Probleme verursachen, was zu ungeplanter Duplizierung während eines Backup- oder Archivierungsprozesses führt.

Arten der Datenduplizierung und ihre Auswirkungen

Doppelte Daten sind nicht unbedingt eine schlechte Sache. IT-Teams müssen verstehen, ob die Duplizierung beabsichtigt war, wie viele Ressourcen zum Speichern von Duplikaten verwendet werden und wie teuer der Status Quo ist. Ein absichtlich erstelltes Archiv der dritten Generation, das Verweise auf vollständig geklonte Duplikate in einem Archiv der zweiten Generation enthält, ist eine völlig andere Situation als mehrere gespeicherte Versionen derselben riesigen PowerPoint-Datei auf einem gemeinsamen Laufwerk.

Im Folgenden werden die häufigsten Arten von Datenduplikaten und deren Auswirkungen auf Ihre Organisation aufgeführt.

• Shallow Duplication: Bei einer flachen Duplizierung wird ein neues Objekt erstellt, das jedoch keine vollständige Kopie der Daten enthält, sondern lediglich einen Referenzzeiger auf das ursprüngliche Objekt. Während dies viel weniger Speicherplatz beansprucht, müssen Abfragen einen zusätzlichen Schritt ausführen, um die Quelldaten abzurufen. Darüber hinaus wird das Duplikat im Wesentlichen mit dem Original synchronisiert, sodass alle Änderungen am Original auf das Duplikat eingehen. Dies kann zu Problemen führen, wenn das Duplikat einen bestimmten Zustand erfassen soll, anstatt als dynamisches Duplikat zu fungieren.

• Deep Duplication: Bei einer tiefen Duplizierung wird ein neues Objekt als vollständige und unveränderte Kopie der Daten erstellt. Das neue Objekt benötigt die gleiche Menge an Speicherplatz wie das Original, was bedeutet, dass tiefe Duplizierung mehr Speicher als flache Duplizierung aufnimmt. Trotz dieses Nachteils hat tiefe Duplizierung den Vorteil, Standalone-Redundanz anzubieten. Wenn mit der Quelldatei absichtlich oder versehentlich etwas passiert, trägt tiefe Duplizierung dazu bei, ein sauberes Backup zu gewährleisten, das in der Lage ist, Disaster Recovery durchzuführen.
• Datenfragmentierung: Die Datenfragmentierung bezieht sich auf den Prozess zum Speichern von Segmenten einer Datendatei an verschiedenen Speicherorten. Dies kann zwar den Speicher effizienter machen, indem Segmente basierend auf der Zugriffshäufigkeit oder Kapazität geschrieben werden. Für die Abfrage der Datei sind jedoch im Allgemeinen mehr Verarbeitungszeit und Ressourcen erforderlich, da das System Segmente suchen und die vollständige Datei kompilieren muss. Aus Gründen der Wiederherstellung kann die Fragmentierung zu Problemen führen. Beispielsweise können mechanische oder Konnektivitätsausfälle zu unvollständigen Duplizierungen führen. Oder standortbezogene Ausfälle können nur bestimmte Fragmente beschädigen und so den Backup- oder Archivierungsprozess beeinträchtigen.
• Logische Replikation: Die logische Replikation ähnelt der flachen Duplizierung, da sie Referenzen für einen effizienteren Duplizierungsprozess verwendet. Bei der Verwaltung von Backupsystemen behandelt die logische Replikation Konsistenz als Publisher/Subscriber-Modell, wobei der Publisher die Quelle und der Subscriber das Ziel für ein bestimmtes Datenvolumen ist, das normalerweise durch eine Adresse identifiziert wird. Wenn der Herausgeber eine Quellaktualisierung innerhalb eines angegebenen Adressbereichs durchführt, werden die Abonnentendaten aktualisiert, um synchron zu bleiben. Aktualisierungen außerhalb des abonnierten Bereichs werden ignoriert, um die Effizienz zu maximieren.
• Physische Replikation: Die physische Replikation ist eine Form der Datenbankreplikation, bei der Daten in einem methodischen Byte-byte-Prozess kopiert werden. Im Gegensatz zur logischen Replikation ist dies ein langsameres, aber umfassenderes und ressourcenintensiveres Modell, das auch mehr doppelte Versionen erstellt.

Die Kosten der Datenduplizierung

Doppelte Daten verursachen einen Ripple-Effekt zusätzlicher Belastungen in Bezug auf Hardware, Bandbreite, Wartung und Datenmanagement, die sich alle zu einem Berg unnötiger Kosten summieren. In einigen Fällen sind Probleme gering, aber in Worst-Case-Szenarien können die Ergebnisse katastrophal sein. Berücksichtigen Sie einige der folgenden Wege, wie Datenredundanz Data Science-Vorhaben beeinträchtigen kann.

Speicherplatz. Dies sind die direktesten Kosten für die Datenduplizierung. Redundante Kopien belegen wertvolle Kapazität auf lokalen Festplatten, Servern und Cloud-Speicher, was zu höheren Kosten führt. Stellen Sie sich eine Abteilung mit 10 Terabyte an Daten vor, und 10% sind doppelt vorhanden. Das ist ein Terabyte an verschwendetem Speicher, was zu erheblichen Kosten führen könnte, insbesondere wenn es sich um einen cloudbasierten Primärspeicher im Vergleich zu einem Archivspeicher handelt.

Tools für die Datendeduplizierung. Eine weitere harte Kosten, Deduplizierungstools können Duplikate aus Speicherdatenträgern entfernen. Diese Dienste und Tools basieren in der Regel auf dem Volumen pro Datensatz. Je mehr dedupliziert werden muss, desto höher sind die Kosten.

Gesperrte Daten. Doppelte Datensätze können Fehler in die Datenanalyse und Visualisierungen einführen, indem sie ungenaue Metriken erstellen. Beispiel: Angenommen, ein neuer Kunde wurde zweimal in eine Vertriebsdatenbank mit leicht unterschiedlichen Namen eingegeben, oder zwei Administratoren geben dieselbe Bestellung ein.

Jedes der oben genannten Elemente erfordert auch kostspielige Personalarbeit. Speicher-Volumes müssen verwaltet werden. Jemand muss Deduplizierungssysteme auswerten, kaufen und ausführen. Bei verzerrten Daten müssen Datensätze entfernt und Datenbanken bereinigt werden. Wenn fehlerhafte Daten in weitere Berichte oder Kommunikation propagiert werden, müssen alle nachfolgenden Arbeiten zurückgenommen und rückgängig gemacht und dann repariert werden.

Durch Datenduplizierung verursachte Probleme

Unbeabsichtigt duplizierte Dateien und Datenbankdatensätze können zu Problemen in einer Organisation führen, wenn sie deaktiviert bleiben. Im Folgenden sind einige der häufigsten Probleme aufgeführt, die bei der Datenduplizierung auftreten.

• Datenqualitätsprobleme: Daten gelten als hohe Qualität, wenn sie die Kriterien der Organisation für Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Zweck erfüllen. Wenn sich doppelte Daten vermehren, kann jeder dieser Faktoren kompromittiert werden, und die generierten Berichte oder Analysen sind weniger genau. Je länger Duplikate verbleiben dürfen, desto mehr verschlechtert sich die gesamte Datenqualität des Unternehmens und verursacht Probleme mit jeder Art von Analyse, unabhängig davon, ob rückwärts gerichtete Bewertungen oder zukunftsgerichtete Prognosen vorliegen.
• Verringerte Effizienz der Mitarbeiter: Wie viel Zeit wird für die Verfolgung und Korrektur doppelter Daten aufgewendet? Wenn ein Unternehmen doppelte Daten ansammelt, verlieren Mitarbeiter Stunden, Tage oder sogar Wochen damit, Berichte und Aufzeichnungen mehrfach zu überprüfen sowie Fehler rückgängig zu machen oder zu korrigieren. Erforderliche Korrekturen können Folgendes umfassen:
  • Datensätze werden aktualisiert
  • Verfolgen, wie viele Versionen derselben Datei auf einem Shared Server vorhanden sind
  • Prüfen, wie die Statistiken eines Berichts durch doppelte Informationen verzerrt werden können
  • Verfolgung, wer einen Bericht mit falschen Daten angezeigt hat
• Schwierigkeiten beim Generieren genauer Berichte und Analysen: Wie gut sind die Erkenntnisse, die Entscheidungsträger aus Ihren Berichten und Datenanalysen ziehen? Mit doppelten Daten – oder wirklich mit minderwertigen Daten – könnten Ihre Berichte das Unternehmen in die falsche Richtung lenken. Unternehmen mit bekannten Problemen mit doppelten Daten müssen sich dann mit der erhöhten Arbeit befassen, die damit verbunden ist, entweder durch zusätzliche Datenbereinigung vor dem Bericht oder durch Ausgleich bekannter Datendefizite.
• Mangel an die gesetzlichen Anforderungen: Doppelte Daten können die Einhaltung gesetzlicher Richtlinien erschweren, was häufig die Notwendigkeit einer umfassenden Datenverwaltung betont. Aufsichtsbehörden können beispielsweise von Organisationen verlangen, Berichte über ihre Finanzdaten einzureichen, und doppelte Daten können zu ungenauen oder inkonsistenten Informationen in diesen Berichten führen, was möglicherweise zu Bußgeldern oder Strafen führen kann. Regulatorische Anforderungen erfordern häufig strenge Datensicherheitspraktiken und die Fähigkeit, Verstöße schnell zu erkennen und zu melden. Es ist schwierig, dies zu tun, wenn sensible Daten, wie Kundenkreditkarten, an mehreren Stellen gespeichert werden. Schließlich gewähren Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung und das California Consumer Privacy Act Einzelpersonen das Recht, auf ihre personenbezogenen Daten zuzugreifen, sie zu korrigieren oder zu löschen. Doppelte Datensätze können es schwierig machen, alle relevanten Daten zu finden, die einer bestimmten Person zugeordnet sind, was die Compliance behindert.
• Erhöhte Lagerkosten: Doppelte Daten können zu erhöhten Lagerkosten führen, da Organisationen entweder versuchen, Bestände aufzufüllen, um Engpässe zu beheben, die durch ungenaue Daten verursacht werden, oder Überbestände behandeln, die durch doppelte Datensätze generiert werden. Ohne saubere Daten wird ein echter Lean-Betrieb unmöglich.
• Schlechte Geschäftsentscheidungen: Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie datengesteuerte Entscheidungen treffen. Wenn diese Daten jedoch durch Duplikate beschädigt werden, werden Entscheidungen aufgrund falscher Ansprüche getroffen. Das Ergebnis kann ein kleiner Schluckauf sein, der übersehen werden kann, ein Gerangel, um eine Lösung zu finden, oder eine katastrophale Entscheidung, die viel zu spät getroffen wird.
• Schlechter Kundenservice: Wenn ein Kunde mit Ihrem Unternehmen interagiert, ist es für Servicemitarbeiter schwierig, Informationen über mehrere doppelte Datensätze zu verteilen, um einen ganzheitlichen Überblick über ihre Historie zu erhalten. Möglicherweise fehlen Ihrem Agent wichtige Details zu früheren Käufen, Supporttickets oder der Kommunikationshistorie eines Kunden. Das schadet Ihrer Fähigkeit, einen personalisierten und effizienten Service zu bieten, und beeinflusst die Markenwahrnehmung, wenn sich ein geschätzter Kunde fragt: "Warum kannte der Agent meine Geschichte nicht?"
• Geringere Sichtbarkeit: Die Netzwerksichtbarkeit bezieht sich auf das Konzept, dass Unternehmen den gesamten Datenverkehr und die Daten kennen, die sich in ihren Netzwerken befinden oder diese durchlaufen. Doppelte Daten wirken sich auf diesen Aufwand auf mehreren Ebenen aus, darunter die folgenden Beispiele:
  • Ungenaue Datenlogs erstellen
  • Backup-/Archivierungsprozesse verlängern und überschüssigen Speicher verbrauchen
  • Verzerrte Netzwerkleistung und Übertragungsmetriken
  • Verschwendung von Verarbeitungs- und Bandbreitenressourcen

Strategien zur Vermeidung von Datenduplizierung

Durch gemeinsam genutzte Laufwerke, IoT-Geräte, importierte öffentliche und Partnerdaten, gestufte Cloud-Speicher, fortschrittlichere Replikations- und Disaster Recovery-Systeme sowie zahlreiche weitere Quellen verfügen Unternehmen heute über mehr Daten denn je. Das führt zu mehr Möglichkeiten zur Duplizierung, was bedeutet, dass Unternehmen Strategien priorisieren sollten, um die Erstellung doppelter Daten zu minimieren und sie bei der Propagierung zu eliminieren.

Einige der gängigsten Strategien zur Erreichung dieses Ziels sind:

• Datenvalidierungsregeln durchsetzen: Wenn Sie Daten in ein Repository wie einen Data Lake oder ein Data Warehouse importieren, können Sie diese Daten bereinigen und validieren. Durch die Datenvalidierung in der Aufnahmephase wird die Akzeptanz doppelter Daten begrenzt, die vor der Quelle erstellt wurden. IT-Abteilungen sollten einen Prozess konfigurieren, um Regeln für die Identifizierung und Eliminierung doppelter Daten im Rahmen ihres Aufnahmeworkflows zu erstellen und durchzusetzen.
• Eindeutige ID festlegen: Datenbanken können eindeutige IDs auf Datensätze anwenden, um sicherzustellen, dass keine doppelten Versionen generiert werden. Beispiel: Bei einem Kundenkonto kann die eindeutige ID ein neues Feld für eine Kundenidentifikationsnummer oder Kontonummer sein. Die Firmennummer kann dann verwendet werden, wenn Vertriebs- und Marketingteams mit dem Kunden zusammenarbeiten. Dadurch wird verhindert, dass das Verkaufsprojekt versehentlich einen anderen Datensatz mit demselben Kundennamen erstellt.
• Regelmäßige Audits durchführen: Die Verwendung eines Deduplizierungstools in regelmäßigen Abständen ist ein intelligenter Teil einer effektiven IT-Wartungsstrategie. Obwohl die Effektivität des Deduplizierungsprozesses je nach Umständen variieren wird, trägt die regelmäßige Häufigkeit des Prozesses dazu bei, sicherzustellen, dass Duplikate immer abgefangen und auf ein Minimum reduziert werden.
• Wiederverwendbare Codebibliotheken und -Frameworks verwenden: Für die Anwendungsentwicklung können Entwickler wiederverwendbare Codebibliotheken und -Frameworks implementieren, um ihre eigene Arbeit zu optimieren und gleichzeitig doppelten Code zu reduzieren. Diese Initiative erstellt ein Repository von Funktionen und anderen wiederverwendbaren Elementen und trägt dazu bei, dass Entwickler modulare Assets verwenden, ohne doppelten Code oder redundante Arbeit zu generieren.
• Datenbank-Constraints verwenden: Datenbankmanager können Constraints festlegen, um doppelte Datensätze in bestimmten Feldern zu verhindern. Beispiel: In einer Datenbank mit Kundendatensätzen kann das System eine eindeutige Einschränkung für das Feld "Kundenname" verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Kundennamen eindeutig sind. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit minimiert, dass versehentlich ein doppelter Datensatz erstellt wird, der die Umsatzdaten verzerren kann.

Vorteile der Eliminierung von Datenduplizierung

Da Unternehmen immer datengesteuerter werden, wird die Eliminierung doppelter Daten immer notwendiger und nützlicher. Durch proaktive Schritte zur Minimierung von Redundanz können Sie die Speicherinfrastruktur optimieren, die Effizienz des Datenmanagements verbessern, die Compliance verbessern und Geld und Personalressourcen für andere Prioritäten freigeben.

Im Folgenden werden einige der häufigsten Vorteile der Datendeduplizierung beschrieben:

• Geringere Speicherkosten: Wenn Sie doppelte Daten eliminieren, können Sie den Speicherplatz reduzieren, den das Unternehmen in der Cloud bezahlen muss, und die Notwendigkeit, neue Hardware für eigene Data Center zu erwerben, reduzieren. Dadurch entstehen zwei Arten von Kosteneinsparungen. Auf einer direkten Ebene können Unternehmen ihre Kaufzyklen verlangsamen. Indirekt können IT-Teams jedoch mit weniger Datenspeicher den Status ihrer Ressourcen effizienter überwachen und aufrechterhalten, wodurch die Gesamtkosten für Wartung und Gemeinkosten gespart werden.
• Verbesserte Datengenauigkeit: Doppelte Daten verursachen eine Vielzahl von Genauigkeitsproblemen. Doppelte Datenbankdatensätze für Kunden können dazu führen, dass zwei verschiedene Abteilungen denselben Datensatz aktualisieren und Verwirrung stiften. Ebenso wird die Genauigkeit von Analyseberichten durch redundante Daten verzerrt.
• Verbesserte allgemeine Kundenerfahrung: Wenn ein Unternehmen genaue, vollständige und saubere Daten über seine Kunden hat, ist das Ergebnis oft eine höhere Kundenzufriedenheit und eine bessere Markenwahrnehmung sowie ein höherer Umsatz. Indem Sie vermeiden, dass Kaufverläufe verschiedenen sich überschneidenden Datensätzen zugewiesen werden, erhöhen Sie die Genauigkeit von Empfehlungs-Engines und Follow-up-Marketingbemühungen.
• Erhöhte Mitarbeiterproduktivität: Eine weitere Folge ungenauer Daten kann die Mitarbeiterproduktivität verringern. Vielleicht verschwenden Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen Zeit damit, die Ursache der Ungenauigkeit in ihren Berichten zu ermitteln, oder es sind zusätzliche Gemeinkosten für Wartungs- und Datenbereinigungsbemühungen erforderlich. So oder so bedeutet ungenaue Daten mehr Scrambling, um Informationen richtig zu machen, was sich auf Planung, Kommunikation, Workflow und letztendlich auf das Budget auswirken kann.
• Einfacherer Zugriff auf Daten und besserer Informationsaustausch zwischen Abteilungen oder Teams: Der Aufwand für die Datendeduplizierung kann den Informationsaustausch zwischen Abteilungen oder Teams innerhalb einer Organisation erheblich verbessern. Ein Vorteil ist die Aufschlüsselung der gefürchteten Datensilos, die Abteilungssysteme und -anwendungen plagen. Die Deduplizierung hilft dabei, Informationen in einer einzigen Datenquelle zu konsolidieren, sodass verschiedene Teams leichter auf genaue, konsistente Informationen zugreifen und diese teilen können. Und mit weniger redundanten Kopien und optimiertem Speicher ist es für Teams einfacher, die benötigten Informationen zu finden. Sie müssen keine Zeit damit verschwenden, mehrere Standorte oder Versionen potenziell veralteter Daten zu durchsuchen.
• Bessere Entscheidungsfindung auf der Grundlage genauer, aktueller Daten: Datengesteuerte Entscheidungen funktionieren nur, wenn Daten korrekt sind. Durch die Verbesserung der Datengenauigkeit durch die Eliminierung doppelter Daten können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen – und aus einer umfassenderen Perspektive darauf vertrauen, dass diese Daten wachsen, was zu allgemeinen Effizienzverbesserungen führt.
• Schnellere Backups und Wiederherstellungen von Datenbanken: Der Deduplizierungsprozess trägt dazu bei, das gesamte Datenvolumen zu reduzieren, das in Speichermedien verwendet wird. Das bedeutet, dass Backups und Archive einen geringeren Gesamt-Footprint aufweisen, was zu einer schnelleren Sicherung, Verschiebung und Wiederherstellung von Daten führt. Übertragungen in beide Richtungen nehmen dank kleinerer Volumes weniger Zeit in Anspruch. Außerdem werden sie schneller verarbeitet und verbrauchen weniger Rechenressourcen.

Halten Sie Ihre Daten mit Oracle HeatWave in Bestform

Der beste Weg, um Probleme mit der Datenduplizierung zu minimieren, besteht darin, sie überhaupt zu verhindern. Oracle HeatWave kombiniert Online-Transaktionsverarbeitung, Echtzeitanalysen über Data Warehouses und Data Lakes hinweg, maschinelles Lernen (ML) und generative KI in einem Cloud-Service. Kunden können auf verschiedene Weise profitieren.

• Es ist nicht erforderlich, Transaktionsdaten in der Datenbank für die Analyse in eine separate Analysedatenbank zu kopieren.
• Teams können problemlos Daten im Objektspeicher, in MySQL Database oder in einer Kombination aus beidem ohne zusätzliche Features oder Services abfragen.
• Ebenso ist es nicht erforderlich, Daten in einen separaten ML-Service zu verschieben, um ML-Modelle zu erstellen.
• Kunden können die Komplexität und die Kosten der Nutzung verschiedener Services vermeiden und kostspielige Duplikate extrahieren, transformieren und laden.
• Entscheider erhalten Echtzeitanalysen im Gegensatz zu Berichten, die auf Daten basieren, die bis zu dem Zeitpunkt veraltet sein können, an dem sie in einer separaten Analysedatenbank verfügbar sind.
• Die Risiken für die Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verringern sich, da Daten nicht zwischen Datenspeichern übertragen werden.
• Mit Oracle HeatWave GenAI, das einen automatisierten, datenbankinternen Vektorspeicher umfasst, können Kunden die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle mit ihren proprietären Daten nutzen, um genauere und kontextrelevantere Antworten zu erhalten als Modelle, die nur auf öffentlichen Daten trainiert wurden – ohne Daten in eine separate Vektordatenbank zu duplizieren.

Insgesamt bricht die Datendeduplizierung Informationssilos auf, verbessert den Datenzugriff und fördert eine kollaborative Umgebung, in der Teams die kollektiven Dateneinblicke des Unternehmens für eine bessere Entscheidungsfindung nutzen können. Sie können Situationen vermeiden, in denen Ihr Marketingteam ein CRM-System mit Kundenkontaktinformationen verwendet, während das Vertriebsteam ein separates Leadmanagementsystem mit ähnlichen Daten verwendet. Ein Programm zur Vermeidung von Duplikaten kann diese Informationen konsolidieren, sodass beide Teams auf eine einheitliche Kundenansicht zugreifen und effektiver an Marketingkampagnen und Vertriebsaktivitäten zusammenarbeiten können.

Häufig gestellte Fragen zur Datenduplizierung

Was sind zukünftige Trends bei der Datenduplizierung?

Mit der Weiterentwicklung der technologischen Fähigkeiten hat die IT eine größere Fähigkeit erlangt, die Menge doppelter Daten zu minimieren. Beispiele für diese Fortschritte sind:

• Möglichkeit zur Deduplizierung an der Quelle oder am Ziel
• Inline-Deduplizierung
• Globale Datendeduplizierung statt nur im lokalen Speicher
• Deduplizierung im Rahmen des Validierungs- und Transformationsprozesses mit Daten-Repositorys
• Deduplizierung nach Block oder Segment statt nur nach Datei

Wie überwachen Sie die Datenduplizierung?

Es stehen verschiedene Strategien zur Verfügung, um doppelte Daten zu überwachen und zu identifizieren. Dazu gehören Tools wie Datenprofilerstellung, Datenabgleich und Datenkatalogisierung. Datenbereinigungstools für eingehende Datenquellen können ein gewisses Maß an Identifikation bieten, während spezialisierte Datendeduplizierungstools doppelte Daten erkennen und eliminieren können.

Welche Herausforderungen bringt die Datenduplizierung mit sich?

Die Duplizierung von Daten stellt Unternehmen jeder Größe vor eine große Herausforderung. Das offensichtlichste Problem ist der Verlust von Speicherplatz. Doppelte Kopien belegen wertvolle Kapazität auf Servern, Festplatten und Cloud-Speicher, was zu höheren Kosten führt. Die systemübergreifende Verwaltung doppelter Daten ist auch für IT-Mitarbeiter zeitaufwändig, die Duplikate identifizieren, die primäre Version bestimmen und dann redundante Kopien löschen müssen. Übermäßige Datenduplizierung kann auch Systeme verlangsamen, da doppelte Dateien, die über Speicherorte verteilt sind, länger für den Zugriff und Abruf benötigen.

Es gibt auch Dateninkonsistenzen, wenn Updates nicht auf alle Kopien angewendet werden. Dies kann zu ungenauen Berichten, unnötigem Aufwand aufgrund veralteter Informationen und Verwirrung führen, wenn verschiedene Teams auf widersprüchliche Datasets angewiesen sind. Doppelte Daten können es schwierig machen, Vorschriften einzuhalten, die genaue Praktiken zur Datenspeicherung und -löschung erfordern. Je mehr Daten Sie haben, desto größer ist Ihre Angriffsfläche.

Gibt es Vorteile, doppelte Daten zu haben?

Versehentlich duplizierte Daten, wie Backups und Archive, bieten viele Vorteile für Funktionen im Zusammenhang mit Geschäftskontinuität und Disaster Recovery. Um doppelte Daten erfolgreich zu verwenden, müssen Unternehmen einen strategischen Ansatz verfolgen, mit dem sichergestellt wird, dass Duplikate auf einen bestimmten und begrenzten Betrag gehalten werden, wodurch ein übermäßiger Ressourcenverbrauch und andere Probleme vermieden werden.