Auswirkungen und Lösungen für die Datenduplizierung

Datenduplizierung ist ein einfaches Konzept: Es beschreibt die Tatsache, dass ein bestimmtes Datenelement irgendwo in der Infrastruktur eines Unternehmens ein oder mehrere exakte Duplikate haben kann. Dabei kann es sich um einen Datensatz in einer Datenbank, eine Datei in einem Speicherbereich oder ein VM-Image handeln. Für sich genommen mag eine Duplizierung harmlos oder sogar nützlich erscheinen. Schließlich ist eine zusätzliche Kopie oft willkommen. Doch im Unternehmensmaßstab wird das Ausmaß des Problems deutlich: Da nahezu jedes moderne Gerät ständig Daten erzeugt, regelmäßig Backups und Archivierungen durchgeführt werden und Dateien über zahlreiche Plattformen geteilt werden, hat sich die Daten-duplizierung von einer lästigen Begleiterscheinung zu einer erheblichen Kosten- und Technologiebelastung entwickelt. Die Lösung des Problems beginnt mit dem Verständnis, wie und warum Daten-duplizierung entsteht.

Was versteht man unter Datenduplizierung?

Datenduplizierung bezeichnet den Prozess, bei dem ein oder mehrere identische Versionen derselben Daten erstellt werden – entweder absichtlich, beispielsweise im Rahmen geplanter Sicherungen, oder unbeabsichtigt. Duplikate können als gespeicherte Daten in Dateien, VM-Images, Blöcken oder Datensätzen in einer Datenbank oder in anderen Datenformaten existieren. Unabhängig von der Ursache führt Datenduplizierung zu einer Verschwendung von Speicherplatz – und die Kosten steigen proportional zur Größe der Datenspeicher. Zudem kann sie zu Problemen im Datenmanagement beitragen: Wenn nicht alle Kopien einer Datei gleichzeitig aktualisiert werden, können Inkonsistenzen entstehen, die zu fehlerhaften Analysen führen.

Mit der Datenduplizierung verwandt ist die Datenredundanz – also das Vorhalten mehrerer Datensätze als redundante Sicherheitskopien der primären Datenversionen. Das Gegenteil von Datenduplizierung ist die Datendeduplizierung, bei der doppelte Daten entfernt werden, um Ressourcen freizugeben und möglicherweise veraltete Kopien zu beseitigen.

Wichtige Erkenntnisse

• Doppelte Daten sind exakte Kopien von Dateien oder Datenbankeinträgen innerhalb eines Netzwerks. Sie entstehen häufig durch mangelnde Kommunikation, veraltete Prozesse oder die Nichteinhaltung von Best Practices beim Dateiaustausch.
• Doppelte Daten beanspruchen unnötig Ressourcen wie Speicherplatz und Rechenleistung.
• Zudem können sie Analyseergebnisse verfälschen – wie z. B., wenn Verkaufsdaten doppelt gezählt werden.
• Unternehmen erzeugen doppelte Daten sowohl absichtlich, beispielsweise durch Backups oder Archivierungen, als auch unbeabsichtigt – wie z. B. durch mehrfaches Herunterladen, Copy-and-paste-Fehler oder doppelte Dateneingaben.
• Der Umgang mit doppelten Daten in all ihren Formen verursacht erhebliche Kosten – einerseits direkt durch den erhöhten Ressourcenverbrauch, andererseits indirekt, wenn Mitarbeiter Fehler in Rechnungen, Bestellungen oder anderen datenbasierten Prozessen korrigieren müssen.

Erklärung zur Datenduplizierung

Doppelte Daten sind nicht zwangsläufig etwas Negatives. Geplante Datenduplizierung kann erhebliche Vorteile bieten – wie z. B. leicht zugängliche Backups, eine umfassende Archivierung und eine effektivere Disaster Recovery. Um diese Vorteile jedoch ohne übermäßige Kosten zu realisieren, ist eine klare Strategie erforderlich – einschließlich strukturierter Backup-Prozesse und regelmäßig geplanter Deduplizierung. Ohne eine solche Strategie beanspruchen doppelte Daten im besten Fall nur unnötig zusätzlichen Speicherplatz und führen im schlimmsten Fall zu Verwirrung bei den Nutzern sowie zu verfälschten Analyseergebnissen.

Auch wenn die Begriffe „Datenduplizierung“ und „Datenredundanz“ häufig synonym verwendet werden, besteht ein Unterschied. Doppelte Daten sind nicht unbedingt absichtlich redundant – manchmal entstehen sie unachtsam oder durch einen Fehler, sei es menschlich oder maschinell. Aus technischer Sicht dient Redundanz dazu, ein Sicherheitsnetz für den Fall eines Problems zu schaffen. Damit handelt es sich um eine gezielte Form der Duplizierung. Redundanz ist ein grundlegendes Prinzip solider Ingenieurpraxis, doch eine übermäßige Redundanz kann ebenfalls problematisch sein. Werden zu viele Kopien mit derselben Absicht erstellt, steht der Nutzen oft in keinem Verhältnis zum Ressourcenverbrauch.

Warum entsteht Datenduplizierung?

Daten können auf vielfältige Weise dupliziert werden – sowohl durch menschliche als auch durch automatisierte Prozesse. Die meisten Menschen haben schon mehrere Versionen einer Datei mit leicht unterschiedlichen Namen und nur minimalen Änderungen gespeichert, während ein Dokument überarbeitet wird – wie z. B. „salesreport_final.docx“ und „salesreport_final_v2.docx“. Diese älteren Versionen werden häufig nicht gelöscht, selbst wenn der Bericht endgültig abgeschlossen ist. Ebenso kann eine Datei per E-Mail im Unternehmen weitergeleitet werden, woraufhin verschiedene Personen dieselbe Version an unterschiedlichen Orten im gemeinsamen Laufwerk speichern. Auch Anwendungsdateien (.exe) oder Mediendateien werden oft mehrfach heruntergeladen, und virtuelle Maschinen (VMs) können an mehreren Speicherorten abgelegt werden. In Datenbanken kann dieselbe Information ebenfalls mehrfach eingegeben werden. Kunden- oder Mitarbeiterdaten werden beispielsweise doppelt hochgeladen – wie z. B., wenn mehrere Personen dieselbe Datei importieren oder Datensätze manuell erfassen. Solche Duplikate entstehen auch dann, wenn verschiedene Abteilungen identische Informationen – wie z. B. Kundendaten – in lokalen Anwendungen oder unterschiedlichen, aber kompatiblen Systemen anlegen. Dadurch können redundante Kopien über verschiedene Backup-Versionen hinweg entstehen – die ihrerseits wiederum Duplikate enthalten können.

Je datengetriebener ein Unternehmen ist, desto stärker kann sich das Problem der Datenduplizierung auswirken. Big Data kann schnell zu hohen Kosten für überflüssigen Speicherbedarf führen. Auch Automatisierung kann Duplikate erzeugen. In diesem Fall kann ein automatisierter Backup-Prozess doppelte Dateien erzeugen – mit der Absicht, Redundanz zu schaffen. Problematisch wird es jedoch, wenn dieselbe Datei mehrfach gesichert wird. Ein übermäßiges Maß an Redundanz führt zu einer ineffizienten Speichernutzung.

Seltener führen unvorhergesehene Ereignisse zur Datenduplizierung. Wenn während eines Backup-Vorgangs ein Stromausfall oder eine Naturkatastrophe auftritt, kann das Backup zurückgesetzt werden und nach bereits geschriebenen Dateien erneut starten. Ähnliche Probleme können auch durch Hardwarefehler entstehen, die während eines Sicherungs- oder Archivierungsprozesses zu ungeplanter Datenduplizierung führen.

Arten der Daten-duplizierung und ihre Auswirkungen

Doppelte Daten sind nicht zwangsläufig etwas Negatives. IT-Teams müssen verstehen, ob die Duplizierung beabsichtigt war, wie viele Ressourcen für die Speicherung der Duplikate verwendet werden und welche Kosten der aktuelle Zustand verursacht. 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 großen PowerPoint-Datei auf einem gemeinsamen Laufwerk.

Im Folgenden sind die häufigsten Arten von Datenduplikaten und ihre möglichen Auswirkungen auf Ihr Unternehmen aufgeführt:

• Oberflächliche Duplizierung: Bei der oberflächlichen Duplizierung wird beim Kopieren von Daten ein neues Objekt erstellt, das jedoch keinen vollständigen Klon der Daten enthält, sondern einen Referenzzeiger auf das ursprüngliche Objekt. Dadurch wird deutlich weniger Speicherplatz benötigt, allerdings müssen Abfragen einen zusätzlichen Schritt ausführen, um auf die Quelldaten zuzugreifen. Zudem ist das Duplikat im Grunde mit dem Original synchronisiert, sodass Änderungen am Original auch im Duplikat übernommen werden. Das kann problematisch sein, wenn das Duplikat einen bestimmten Zustand festhalten soll, anstatt als dynamische Kopie zu fungieren.

• Tiefe Duplizierung: Bei der tiefen Duplizierung wird ein neues Objekt als vollständiger und unveränderter Klon der ursprünglichen Daten erstellt. Das neue Objekt benötigt denselben Speicherplatz wie das Original, was bedeutet, dass tiefe Duplizierung deutlich mehr Speicher verbraucht als eine oberflächliche. Trotz dieses Nachteils bietet sie den Vorteil einer eigenständigen Redundanz: Wenn die Quelldatei – ob absichtlich oder versehentlich – verloren geht oder beschädigt wird, sorgt die tiefe Duplizierung für eine saubere Sicherung, die eine zuverlässige Wiederherstellung ermöglicht.
• Datenfragmentierung: Datenfragmentierung bezeichnet den Prozess, bei dem Segmente einer Datei an verschiedenen Speicherorten abgelegt werden. Dies kann die Speichernutzung effizienter gestalten, da Segmente nach Zugriffshäufigkeit oder Kapazität verteilt gespeichert werden. Allerdings erfordert das Abrufen der Datei in der Regel mehr Rechenleistung und Ressourcen, da das System die einzelnen Segmente finden und zu einer vollständigen Datei zusammensetzen muss. Für Wiederherstellungszwecke kann Fragmentierung problematisch sein: Mechanische Ausfälle oder Verbindungsprobleme können beispielsweise zu unvollständigen Duplikaten führen. Oder standortbezogene Ausfälle können einzelne Fragmente beschädigen und dadurch den Sicherungs- oder Archivierungsprozess beeinträchtigen.
• Logische Replikation: Die logische Replikation ähnelt der oberflächlichen Duplizierung, da sie Referenzen verwendet, um den Duplizierungsprozess effizienter zu gestalten. Bei der Pflege von Sicherungssystemen basiert die logische Replikation auf einem Publisher/Subscriber-Modell, bei dem der Publisher die Quelle und der Subscriber das Ziel für ein bestimmtes Datenvolumen ist – in der Regel anhand einer Adresse definiert. Nimmt der Publisher innerhalb eines festgelegten Adressbereichs eine Änderung an den Quelldaten vor, werden die Daten beim Subscriber aktualisiert, um die Synchronität zu gewährleisten. Änderungen außerhalb des abonnierten Bereichs werden ignoriert, um die Effizienz zu maximieren.
• Physische Replikation: Die physische Replikation ist eine Form der Datenbankreplikation, bei der Daten systematisch Byte für Byte kopiert werden. Im Gegensatz zur logischen Replikation ist sie zwar langsamer, dafür aber umfassender und ressourcenintensiver – und führt zu einer größeren Anzahl von Duplikaten.

Die Kosten der Datenduplizierung

Doppelte Daten verursachen eine Kettenreaktion zusätzlicher Belastungen – bei Hardware, Bandbreite, Wartung und Datenmanagement. Zusammengenommen führen diese Faktoren zu erheblichen, vermeidbaren Kosten. In manchen Fällen sind die Auswirkungen gering, doch im schlimmsten Fall können sie gravierende Folgen haben. Betrachten Sie einige der folgenden Beispiele, wie Datenduplizierung Projekte im Bereich der Data Science beeinträchtigen kann.

Speicherplatz: Dies ist die direkteste Kostenfolge der Datenduplizierung. Redundante Kopien belegen wertvollen Speicherplatz auf lokalen Festplatten, Servern und in der Cloud – und treiben so die Kosten in die Höhe. Stellen Sie sich eine Abteilung mit 10 Terabyte an Daten vor, von denen 10 % doppelt vorhanden sind. Das entspricht einem Terabyte verschwendeten Speicherplatzes – ein erheblicher Kostenfaktor, insbesondere wenn es sich um primären Cloud-Speicher und nicht um Archivspeicher handelt.

Tools für die Datendeduplizierung. Auch dies ist ein direkter Kostenfaktor. Solche Tools entfernen doppelte Daten aus Speichervolumen. In der Regel basieren diese Services auf der Anzahl der zu verarbeitenden Datensätze. Je mehr Daten dedupliziert werden müssen, desto höher sind die Kosten.

Verzerrte Daten: Doppelte Datensätze können Fehler in Datenanalysen und Visualisierungen verursachen, da sie zu ungenauen Kennzahlen führen. So kann es beispielsweise vorkommen, dass ein neuer Kunde mit leicht unterschiedlichem Namen zweimal in eine Verkaufsdatenbank eingetragen wird oder zwei Administratoren denselben Bestellauftrag erfassen.

Jedes der oben genannten Elemente erfordert zudem kostenintensive Personalarbeit. Speichervolumen müssen verwaltet werden. Jemand muss Deduplizierungssysteme bewerten, anschaffen und betreiben. Verzerrte Daten müssen bereinigt und fehlerhafte Datensätze entfernt werden. Wenn fehlerhafte Daten in nachgelagerte Berichte oder Kommunikationsprozesse gelangen, muss die gesamte darauf aufbauende Arbeit rückverfolgt, korrigiert und erneut ausgeführt werden.

Probleme durch Datenduplizierung

Unbeabsichtigt duplizierte Dateien und Datenbankeinträge können, wenn sie nicht kontrolliert werden, Probleme verursachen, die sich durch die gesamte Organisation ziehen. Im Folgenden sind einige der häufigsten Herausforderungen aufgeführt, die durch Datenduplizierung entstehen.

• Probleme mit der Datenqualität: Daten gelten als qualitativ hochwertig, wenn sie den unternehmensinternen Anforderungen an Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Zweckmäßigkeit entsprechen. Wenn sich doppelte Daten verbreiten, können all diese Faktoren beeinträchtigt werden – und Berichte oder Analysen werden weniger zuverlässig. Je länger Duplikate bestehen bleiben, desto stärker verschlechtert sich die allgemeine Datenqualität des Unternehmens, was sowohl rückblickende Analysen als auch zukünftige Prognosen verfälscht.
• Geringere Mitarbeitereffizienz: Wie viel Zeit wird damit verschwendet, doppelte Daten zu suchen und zu korrigieren? 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. Notwendige Korrekturen können Folgendes umfassen
  • Aktualisierung von Datensätzen
  • Nachverfolgung, wie viele Versionen derselben Datei auf einem gemeinsamen Server existieren
  • Überprüfung, inwieweit doppelte Informationen die Statistik eines Berichts verfälschen können
  • Nachverfolgung, wer einen Bericht mit fehlerhaften Daten eingesehen hat
• Erschwerte Erstellung präziser Berichte und Analysen: Wie verlässlich sind die Erkenntnisse, die Entscheidungsträger aus Ihren Berichten und Datenanalysen gewinnen? Bei doppelten oder generell minderwertigen Daten können Berichte das Unternehmen in die falsche Richtung lenken. Organisationen mit bekannten Problemen durch doppelte Datensätze müssen zudem mit erhöhtem Arbeitsaufwand rechnen – sei es durch zusätzliche Datenbereinigung vor der Berichterstellung oder durch Ausgleich bekannter Datenlücken.
• Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Doppelte Daten können die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben erschweren, die häufig ein umfassendes Datenmanagement verlangen. Aufsichtsbehörden fordern beispielsweise von Unternehmen die Einreichung von Finanzberichten – doppelte Daten können dabei zu ungenauen oder widersprüchlichen Angaben führen und Bußgelder oder Strafen nach sich ziehen. Vorschriften verlangen zudem oft hohe Datensicherheitsstandards und die Fähigkeit, Verstöße umgehend zu erkennen und zu melden. Dies ist schwierig, wenn sensible Daten – wie z. B. Kreditkarteninformationen von Kunden – an mehreren Orten gespeichert sind. Schließlich gewähren Regelungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) Personen das Recht, ihre personenbezogenen Daten einzusehen, zu korrigieren oder löschen zu lassen. Doppelte Datensätze können es jedoch erschweren, alle relevanten Informationen einer bestimmten Person zu finden und damit die Einhaltung dieser Vorschriften behindern.
• Steigende Lagerhaltungskosten: Doppelte Daten können zu höheren Lagerkosten führen, wenn Unternehmen aufgrund ungenauer Informationen entweder hektisch nachbestellen müssen, um vermeintliche Engpässe zu beheben, oder mit Überbeständen kämpfen, die durch doppelte Einträge entstehen. Ohne saubere Daten ist ein wirklich schlanker Betrieb unmöglich.
• Fehlerhafte Geschäftsentscheidungen: Unternehmen können nur dann erfolgreich datenbasierte Entscheidungen treffen, wenn ihre Daten korrekt sind. Werden diese jedoch durch Duplikate verfälscht, basieren Entscheidungen auf falschen Annahmen. Die Auswirkungen können von geringfügigen, leicht zu übersehenden Unstimmigkeiten bis hin zu folgenschweren Fehlentscheidungen reichen, die erst erkannt werden, wenn es bereits zu spät ist.
• Schlechter Kundenservice: Wenn Kundendaten auf mehrere doppelte Datensätze verteilt sind, fällt es Servicemitarbeitern schwer, ein vollständiges Bild der Kundenhistorie zu erhalten. Wichtige Informationen zu früheren Käufen, Supportanfragen oder Kommunikationsverläufen können fehlen. Das beeinträchtigt die Fähigkeit, einen personalisierten und effizienten Service zu bieten – und schadet dem Markenimage, wenn ein treuer Kunde sich fragt: „Warum wusste der Mitarbeiter nichts über meine Vorgeschichte?“
• Geringere Netzwerksichtbarkeit: Der Begriff Netzwerksichtbarkeit beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens, sämtliche Datenströme und Informationen zu erkennen, die sich innerhalb des Netzwerks befinden oder es durchqueren. Doppelte Daten beeinträchtigen diese Prozesse auf mehreren Ebenen, zum Beispiel:
  • Erstellung ungenauer Datenprotokolle
  • Verlängerung von Sicherungs- und Archivierungsprozessen sowie übermäßige Speicherbelegung
  • Verfälschung von Netzwerkleistungs- und Übertragungsmetriken
  • Verschwendung von Rechen- und Bandbreitenressourcen

Strategien zur Vermeidung doppelter Daten

Durch gemeinsam genutzte Laufwerke, IoT-Geräte, importierte öffentliche und Partnerdaten, mehrstufige Cloud-Speicher, erweiterte Replikations- und Wiederherstellungssysteme sowie viele weitere Quellen verwalten Unternehmen heute mehr Daten als je zuvor. Damit wächst auch das Risiko von Datenverdopplungen. Unternehmen sollten daher gezielt Strategien entwickeln, um die Entstehung doppelter Daten zu verhindern und vorhandene Duplikate systematisch zu beseitigen.

Zu den bewährten Maßnahmen zählen:

• Datenvalidierungsregeln durchsetzen: Beim Import von Daten in ein Repository wie einen Data Lake oder ein Data Warehouse sollte die Gelegenheit genutzt werden, die Daten zu bereinigen und zu validieren. Eine Validierung bereits in der Erfassungsphase verringert das Risiko, dass doppelte Datensätze aus vorgelagerten Quellen übernommen werden. IT-Abteilungen sollten Prozesse etablieren, um Regeln zur Erkennung und Entfernung doppelter Daten festzulegen und konsequent im Erfassungsworkflow umzusetzen.
• Eindeutige Kennungen festlegen: Datenbanken können eindeutige Kennungen für Datensätze vergeben, um sicherzustellen, dass keine Duplikate entstehen. Bei einem Kundenkonto kann dies beispielsweise ein zusätzliches Feld für eine Kunden- oder Kontonummer sein. Diese Kennung kann von Vertriebs- und Marketingteams genutzt werden, um zu vermeiden, dass versehentlich ein weiterer Datensatz mit demselben Kundennamen angelegt wird.
• Regelmäßige Audits durchführen: Der wiederkehrende Einsatz eines Deduplizierungstools ist ein zentraler Bestandteil einer effizienten IT-Wartungsstrategie. Auch wenn die Wirksamkeit je nach Umständen variieren kann, sorgt eine regelmäßige Durchführung dafür, dass doppelte Datensätze frühzeitig erkannt und dauerhaft auf ein Minimum reduziert werden.
• Wiederverwendbare Codebibliotheken und Frameworks einsetzen: In der Softwareentwicklung können Entwickler wiederverwendbare Codebibliotheken und Frameworks nutzen, um ihre Arbeit zu vereinfachen und doppelten Code zu vermeiden. Dadurch entsteht ein zentrales Repository mit Funktionen und modularen Komponenten, das sicherstellt, dass Entwickler auf bewährte Bausteine zurückgreifen, statt Code doppelt zu erstellen.
• Datenbankbeschränkungen einsetzen: Datenbankadministratoren können Regeln festlegen, um doppelte Einträge in bestimmten Feldern zu verhindern. So lässt sich beispielsweise in einer Kundendatenbank eine eindeutige Einschränkung für das Feld „Kundenname“ definieren. Dadurch wird gewährleistet, dass jeder Name nur einmal existiert und versehentliche Duplikate, die etwa Verkaufsdaten verfälschen könnten, vermieden werden.

Vorteile der Beseitigung doppelter Daten

Mit dem zunehmenden Fokus auf datenbasierte Entscheidungsfindung gewinnt die Beseitigung doppelter Datensätze immer mehr an Bedeutung. Durch gezielte Maßnahmen zur Vermeidung von Redundanzen können Unternehmen ihre Speicherinfrastruktur optimieren, die Effizienz im Datenmanagement erhöhen, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben verbessern und finanzielle wie personelle Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzen.

Nachfolgend sind einige der wichtigsten Vorteile der Daten-Deduplizierung aufgeführt:

• Reduzierte Speicherkosten: Durch die Beseitigung doppelter Daten kann der Speicherbedarf im Unternehmen deutlich gesenkt werden – sowohl in der Cloud als auch in eigenen Data Centern. Dadurch lassen sich zwei Arten von Kosteneinsparungen erzielen. Zum einen können Unternehmen ihre Investitionszyklen für neue Hardware verlängern. Zum anderen ermöglicht ein geringerer Speicherverbrauch der IT-Abteilung eine effizientere Überwachung und Verwaltung der vorhandenen Ressourcen, was die Wartungs- und Betriebskosten insgesamt reduziert.
• Verbesserte Datenqualität: Doppelte Daten führen zu zahlreichen Genauigkeitsproblemen. Mehrfache Kundendatensätze können dazu führen, dass unterschiedliche Abteilungen denselben Datensatz bearbeiten und dadurch Verwirrung entsteht. Ebenso verfälschen redundante Daten die Genauigkeit von Analyse- und Reporting-Ergebnissen.
• Optimierte Customer Experience: Verfügt ein Unternehmen über präzise, vollständige und saubere Kundendaten, steigert das sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Markenwahrnehmung – und letztlich auch den Umsatz. Wenn Kaufhistorien nicht auf verschiedene, überlappende Datensätze verteilt sind, verbessert das die Genauigkeit von Empfehlungssystemen und die Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen.
• Höhere Mitarbeiterproduktivität: Ungenaue Daten wirken sich auch negativ auf die Produktivität aus. Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen verlieren Zeit, um die Ursachen fehlerhafter Informationen in ihren Berichten zu finden, oder müssen zusätzlichen Aufwand für Datenpflege und -bereinigung leisten. Ungenaue Daten führen somit zu Verzögerungen bei Planung, Kommunikation und Arbeitsabläufen – und erhöhen letztlich die Betriebskosten.
• Einfacherer Datenzugriff und verbesserter Informationsaustausch zwischen Abteilungen und Teams: Durch Datendeduplikation lässt sich der Informationsaustausch zwischen Abteilungen oder Teams im Unternehmen deutlich verbessern. Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, die gefürchteten Datensilos aufzubrechen, die in vielen Abteilungen und Anwendungen existieren. Durch Deduplizierung werden Informationen in einer zentralen Datenquelle zusammengeführt, sodass verschiedene Teams leichter auf konsistente und verlässliche Daten zugreifen und diese teilen können. Zudem erleichtern die geringere Anzahl redundanter Kopien und der optimierte Speicher die Datensuche. Teams finden benötigte Informationen schneller, ohne Zeit mit der Durchsicht mehrerer Speicherorte oder veralteter Datenversionen zu verlieren.
• Bessere Entscheidungsfindung auf Basis präziser und aktueller Daten: Datenbasierte Entscheidungen sind nur dann effektiv, wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt sind. Durch die Beseitigung doppelter Datensätze und die damit verbundene Verbesserung der Datenqualität können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Gleichzeitig wächst das Vertrauen in die Datenbasis – was langfristig zu höherer Effizienz und besseren Ergebnissen führt.
• Schnellere Sicherung und Wiederherstellung von Datenbanken: Durch den Deduplizierungsprozess wird das gesamte Datenvolumen auf den Speichermedien reduziert. Dadurch verringert sich die Größe von Backups und Archiven, was schnellere Sicherungen, Datenübertragungen und Wiederherstellungen ermöglicht. Kleinere Datenmengen lassen sich effizienter verarbeiten, benötigen weniger Zeit und beanspruchen zugleich geringere Compute-Ressourcen.

Daten in Bestform mit Oracle HeatWave

Der effektivste Weg, Probleme durch doppelte Daten zu vermeiden, ist, sie gar nicht erst entstehen zu lassen. Oracle HeatWave vereint Online-Transaktionsverarbeitung, Echtzeitanalysen über Data Warehouses und Data Lakes, Machine Learning (ML) und Generative KI in einem einzigen Cloud-Service. Kunden profitieren dabei in mehrfacher Hinsicht:

• Transaktionsdaten müssen nicht mehr für Analysezwecke in eine separate Datenbank kopiert werden.
• Teams können Daten in Objektspeicher, MySQL-Datenbanken oder in einer Kombination aus beidem abfragen – ohne zusätzliche Funktionen oder Services.
• Ebenso entfällt die Notwendigkeit, Daten für den Aufbau von ML-Modellen in einen separaten ML-Dienst zu verschieben.
• So lassen sich die Komplexität und Kosten durch den Einsatz unterschiedlicher Systeme sowie durch aufwendige ETL-Prozesse vermeiden.
• Entscheidungsträger erhalten Echtzeitanalysen anstelle von Berichten, die bereits veraltet sein können, wenn sie in einer separaten Analyseumgebung vorliegen.
• Zudem sinken Risiken in Bezug auf Datensicherheit und Compliance, da keine Datenübertragungen zwischen verschiedenen Speichern erforderlich sind.
• Mit Oracle HeatWave GenAI, das über einen automatisierten, in der Datenbank integrierten Vektorspeicher verfügt, können Kunden die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle mit ihren eigenen Daten kombinieren und so präzisere und kontextbezogenere Antworten erhalten – ganz ohne Daten in eine separate Vektordatenbank zu duplizieren.

Insgesamt trägt Datendeduplikation dazu bei, Informationssilos aufzubrechen, den Datenzugriff zu verbessern und eine kollaborative Arbeitsumgebung zu schaffen, in der Teams die gemeinsamen Dateneinblicke des Unternehmens für fundiertere Entscheidungen nutzen können. So lassen sich Situationen vermeiden, in denen das Marketingteam ein CRM-System mit Kundendaten verwendet, während das Vertriebsteam parallel ein separates Lead-Management-System mit ähnlichen Informationen nutzt. Ein Programm zur Beseitigung doppelter Daten kann diese Informationen konsolidieren, sodass beide Teams auf eine einheitliche Kundenansicht zugreifen und effektiver bei Marketingkampagnen und Vertriebsaktivitäten zusammenarbeiten können.

Häufig gestellte Fragen zur Datenduplizierung

Welche zukünftigen Trends gibt es im Bereich der Datenduplizierung?

Mit dem technischen Fortschritt erhält die IT zunehmend leistungsfähigere Möglichkeiten, doppelte Daten zu vermeiden. Zu den wichtigsten Entwicklungen zählen:

• Die Möglichkeit, Deduplizierung wahlweise an der Quelle oder am Ziel durchzuführen
• In-line-Datendeduplizierung in Echtzeit
• Globale Deduplizierung über mehrere Speicherorte hinweg statt nur lokal
• Integration der Deduplizierung in Validierungs- und Transformationsprozesse innerhalb von Daten-Repositorys
• Deduplizierung auf Block- oder Segmentebene statt ausschließlich auf Dateiebene

Wie lässt sich Datenduplizierung überwachen?

Es gibt verschiedene Strategien, um doppelte Daten zu erkennen und zu überwachen. Dazu zählen Tools wie Data Profiling, Data Matching und Data Cataloging. Datenbereinigungstools für eingehende Datenquellen können bereits eine erste Erkennung ermöglichen, während spezialisierte Datendeduplizierungstools doppelte Datensätze sowohl identifizieren als auch automatisch entfernen können.

Welche Herausforderungen entstehen durch Datenduplizierung?

Datenduplizierung stellt für Unternehmen jeder Größe eine erhebliche Herausforderung dar. Das offensichtlichste Problem ist der unnötig belegte Speicherplatz. Doppelte Dateien beanspruchen wertvolle Kapazitäten auf Servern, Festplatten und in der Cloud – was zu höheren Kosten führt. Auch das Management doppelter Daten über verschiedene Systeme hinweg ist zeitaufwendig. IT-Teams müssen Duplikate identifizieren, die Hauptversion bestimmen und überflüssige Kopien löschen. Übermäßige Datenduplizierung kann zudem die Systemleistung beeinträchtigen, da verstreute Kopien den Datenzugriff und die Wiederherstellung verlangsamen.

Es kommt zudem zu Dateninkonsistenzen, wenn Aktualisierungen nicht in allen Kopien vorgenommen werden. Dies kann zu ungenauen Berichten, zusätzlichem Aufwand durch veraltete Informationen und Verwirrung führen, wenn verschiedene Teams auf widersprüchliche Datensätze zugreifen. Außerdem erschwert doppelte Datenspeicherung die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zur Datenaufbewahrung und -löschung. Aus Sicherheitsperspektive gilt: Je mehr Daten vorhanden sind, desto größer ist auch die potenzielle Angriffsfläche.

Gibt es Vorteile durch absichtlich duplizierte Daten?

Ja – gezielt duplizierte Daten, wie beispielsweise in Form von Backups oder Archiven, bieten zahlreiche Vorteile für die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs und die Disaster Recovery. Damit diese Daten sinnvoll genutzt werden können, sollten Unternehmen jedoch eine klare Strategie verfolgen, um sicherzustellen, dass Duplikate in einem kontrollierten und begrenzten Umfang bestehen. So lässt sich ein übermäßiger Ressourcenverbrauch ebenso vermeiden wie potenzielle Folgeprobleme.