데이터 중복의 영향 및 솔루션

데이터 중복은 간단한 개념입니다. 모든 데이터 조각이 조직의 인프라 어딘가에 하나 이상의 정확한 복제본을 가지고 있다는 개념입니다. 그 형식은 데이터베이스의 레코드, 저장 영역 볼륨의 파일 또는 VM 이미지 등일 수 있습니다. 그 자체로는 데이터 중복은 심지어 유익한 것처럼도 보일 수 있습니다. 추가 사본이 있다면 좋은 일이 아닐까요? 그러나 엔터프라이즈 규모로 확장되면 문제의 범위가 명확해집니다. 거의 모든 최신 디바이스가 정기적으로 일정 및 실행된 데이터, 백업 및 아카이브 및 여러 플랫폼에서 공유되는 파일을 지속적으로 생성함에 따라 데이터 중복은 성가신 작업에서 막대한 비용 및 기술적 부담으로 자라났습니다. 문제를 해결하는 것은 데이터 복제가 발생하는 방법과 이유를 이해하는 것에서 시작합니다.

데이터 중복이란 무엇인가요?

데이터 중복은 의도적으로(예: 계획된 백업의 경우) 또는 실수로 동일한 버전의 데이터를 하나 이상 생성하는 프로세스입니다. 중복은 파일, VM 이미지, 데이터베이스의 블록 또는 레코드 또는 기타 데이터 유형에 저장된 데이터로 존재할 수 있습니다. 원인에 관계없이 데이터 중복은 스토리지 공간을 낭비하며 데이터 저장소 크기와 함께 비용이 증가합니다. 또한 데이터 관리 문제에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 파일의 모든 복사본이 동시에 업데이트되지 않으면 불일치로 인해 잘못된 분석이 발생할 수 있습니다.

데이터 중복과 관련된 개념으로 데이터 중복성(data redundancy)이 있습니다. 이는 주요 데이터 버전의 안전망 역할을 하는 여러 개의 기록을 보유하는 것을 의미합니다. 데이터 중복의 반대는 데이터 중복 제거(data deduplication)이며, 이는 중복 데이터를 제거하여 리소스를 확보하고 오래된 복사본을 제거하는 것입니다.

주요 요점

• 중복 데이터는 네트워크 내의 파일 또는 데이터베이스 레코드의 정확한 복사본입니다. 이는 종종 통신 부족, 오래된 프로세스, 파일 공유 모범 사례 준수 실패로 인해 발생합니다.
• 중복된 데이터는 저장 공간 및 처리 능력과 같은 자원을 불필요하게 소모할 수 있습니다.
• 중복 데이터는 동일한 판매 기록이 두 번 제공되는 경우 등 분석 결과에 왜곡을 일으킬 수 있습니다.
• 조직은 의도적으로 백업 및 아카이브로 중복 데이터를 생성하고, 의도치 않게 여러 다운로드, 복사/붙여넣기 오류 또는 중복 데이터 입력을 통해 중복 데이터를 생성합니다.
• 모든 형식의 중복 데이터를 처리하기 위해서는 리소스 사용으로 인한 직접적인 비용 부담, 청구서 및 구매 주문서의 오류를 수정하거나 중복 데이터를 기반으로 다른 조치를 취해야 하는 경우에 따른 간접적인 비용 부담이 상당한 규모로 발생하게 됩니다.

데이터 중복 알아보기

중복 데이터가 반드시 나쁜 것은 아닙니다. 의도적인 데이터 중복은 쉽게 액세스할 수 있는 백업, 포괄적인 아카이빙, 보다 효과적인 재해 복구 등 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 그러나 과도한 비용 없이 이러한 이점을 얻으려면 백업 및 정기적인 정기적인 중복 제거 수행 전략이 필요합니다. 그렇지 않으면 중복된 데이터가 불필요하게 추가 저장 공간을 차지할 수 있으며 최악의 경우 사용자 간의 혼란과 비대칭 데이터 분석이 발생할 수 있습니다.

"데이터 중복"과 "데이터 중복성"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 차이점이 있습니다. 중복된 데이터가 반드시 의도적으로 중복되는 것은 아니며, 때로는 사람이나 기계에 의해 부주의하게 또는 실수로 만들어지기도 합니다. 그러나 엔지니어링 측면에서 이중화의 개념은 문제가 발생할 경우 안전망을 생성하는 것입니다. 이는 의도적 중복입니다. 중복성은 그 자체로 강력한 엔지니어링 관행의 원칙이지만, 과도한 중복성이 야기되는 것도 분명 가능합니다. 이 경우 추가 중복 집합이 목적에 따라 생성되더라도 사용하는 리소스의 양에 대해 제한된 값을 제공합니다.

데이터 중복이 발생하는 이유는 무엇인가요?

인간에 의해, 또는 자동화된 프로세스에 의해 여러 가지 방법으로 데이터가 중복될 수 있습니다. 대부분의 사람들은 문서가 수정 과정을 거치면서 약간 다른 이름으로 여러 버전을 저장합니다. 이 과정에서 변경 사항은 종종 미미합니다. 예를 들어 “salesreport_final.docx”와 “salesreport_final_v2.docx”와 같은 파일 이름이 사용됩니다. 보고서가 완성돼도 다른 버전은 일반적으로 삭제되지 않습니다. 또는 조직 전체에 파일을 이메일로 전송하면 서로 다른 두 사람이 공유 드라이브의 개별 지점에 동일한 버전을 저장합니다. 애플리케이션의 .exe 파일 또는 미디어 파일이 여러 번 다운로드될 수 있고, VM 인스턴스가 여러 위치에 저장될 수 있습니다. 마찬가지로 데이터베이스 내에서 동일한 데이터를 두 번 입력할 수 있습니다. 여러 고객 또는 직원이 파일을 가져오거나 레코드를 입력하는 과정에서 정보를 두 번 업로드할 수 있습니다. 그러한 중복은 서로 다른 부서에서 동일한 기록(예: 고객 정보)을 로컬 애플리케이션이나 호환 가능한 파일 형식을 사용하는 서로 다른 애플리케이션에 생성할 때 발생할 수 있습니다. 이것은 다양한 백업 버전 간에 중복된 복사본이 존재할 수 있음을 의미하며, 이러한 복사본 자체도 중복일 수 있습니다.

데이터 중심 조직이 될수록 더 많은 중복 문제가 발생할 수 있습니다. 빅 데이터는 과도한 스토리지 비용을 초래할 수 있습니다. 자동화가 중복을 생성할 수도 있습니다. 이 경우 자동화된 백업 프로세스에서 중복성을 위해 중복 파일을 생성할 수 있습니다. 그러나 동일한 파일이 여러 번 백업될 때 문제가 발생합니다. 불필요한 중복 수준으로 인해 스토리지 사용 효율성이 떨어집니다.

일반적으로 예상치 못한 이벤트가 발생할 경우 데이터가 중복됩니다. 예를 들어 백업 프로세스 중 정전이나 자연 재해가 발생하면 백업이 재설정되어 일부 파일이 이미 기록된 후 프로세스를 다시 시작할 수 있습니다. 하드웨어 고장은 유사한 문제를 일으킬 수 있으며, 이로 인해 백업 또는 아카이빙 과정에서 계획되지 않은 중복이 발생할 수 있습니다.

데이터 중복의 유형 및 영향

중복 데이터가 반드시 나쁜 것은 아닙니다. IT 팀은 복제가 필요한지 여부, 중복을 저장하는 데 사용되는 리소스 수 및 현상 유지에 드는 비용을 파악해야 합니다. 2세대 아카이브에서 완전히 복제된 중복에 대한 포인터를 포함하는 의도적인 3세대 아카이브는 공유 드라이브에서 동일한 거대 PowerPoint 파일의 여러 저장된 인스턴스와 완전히 다른 상황입니다.

다음은 가장 일반적인 데이터 중복 유형 및 데이터 중복이 조직에 미치는 영향입니다.

• 얕은 중복: 데이터를 복사할 때 얕은 중복은 새 객체를 생성하지만 데이터를 완전히 복제하는 대신 객체에는 원래 객체에 대한 참조 포인터가 포함됩니다. 이렇게 하면 저장 공간이 훨씬 줄어들지만 쿼리는 소스 데이터를 얻기 위해 한 단계 더 나아가야 합니다. 또한 복제본은 본질적으로 원본과 동기화되므로 원본에 대한 변경 사항은 복제본에 반영됩니다. 이로 인해 복제본이 동적 복제본으로 작동하는 대신 특정 상태를 캡처하려는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

• 심층 중복: 심층 중복을 사용하면 변경되지 않은 완전한 데이터 복제본으로 새 객체가 생성됩니다. 새 객체에는 원본과 동일한 양의 저장 공간이 필요합니다. 즉, 심층 중복은 얕은 중복보다 더 많은 저장 공간을 차지합니다. 이러한 단점에도 불구하고 심층 중복은 독립형 중복성을 제공한다는 이점이 있습니다. 즉, 소스 파일에 의도적으로 또는 실수로 발생하는 경우 심층 중복을 통해 재해 복구가 가능한 클린 백업을 보장할 수 있습니다.
• 데이터 단편화: 데이터 단편화는 데이터 파일의 세그먼트를 여러 위치에 저장하는 프로세스를 가리킵니다. 이는 액세스 빈도 또는 용량에 따라 세그먼트를 작성하여 스토리지를 보다 효율적으로 만들 수 있지만, 시스템에서 세그먼트를 조회하고 전체 파일을 컴파일해야 하기 때문에 일반적으로 파일을 쿼리하는 데 더 많은 처리 시간과 리소스가 필요합니다. 복구 차원에서는 단편화로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 기계적 또는 연결성 장애로 인해 불완전한 복제가 발생할 수 있습니다. 또는 위치 기반 장애로 인해 일부 조각만 손상되어 백업 또는 아카이브 프로세스가 손상될 수도 있습니다.
• 논리적 중복: 논리적 중복은 보다 효율적인 복제 프로세스에 대한 참조를 사용한다는 점에서 얕은 중복과 유사합니다. 백업 시스템을 유지 관리할 때 논리적 중복은 일관성을 게시자/가입자 모델로 취급하며, 게시자는 소스이고 가입자는 일반적으로 주소로 식별되는 특정 데이터 볼륨에 대한 대상입니다. 게시자가 지정된 주소 범위 내에서 소스 업데이트를 수행하면 가입자 데이터가 업데이트되어 동기화 상태를 유지합니다. 가입된 범위를 벗어난 업데이트는 효율성을 극대화하기 위해 무시됩니다.
• 물리적 중복: 물리적 중복은 메소드 바이트 단위 프로세스로 데이터를 복사하는 일종의 데이터베이스 복제입니다. 논리적 중복과 달리 이 기능은 더 느리지만 더 포괄적이고 리소스 집약적인 모델로, 더 많은 중복 버전을 만듭니다.

데이터 중복 비용

중복된 데이터는 하드웨어, 대역폭, 유지 관리 및 데이터 관리 전반에 걸쳐 추가적인 부담으로 인해 발생하는 파급 효과가 발생하며, 이로 인해 불필요한 비용이 증가합니다. 경우에 따라 사소한 문제도, 최악의 경우 재앙적 결과도 될 수 있습니다. 데이터 중복이 데이터 과학에 해를 끼치는 다음 방법을 고려해 보세요.

스토리지 공간. 이는 데이터 중복에 대한 가장 직접적인 비용입니다. 중복 복사본은 로컬 하드 드라이브, 서버 및 클라우드 스토리지에서 귀중한 용량을 차지하므로 비용이 높아집니다. 10테라바이트의 데이터가 있고 10%가 중복된 데이터라고 가정해 보겠습니다. 이는 1테라바이트의 스토리지 낭비이며, 특히 클라우드 기반의 운영 스토리지와 아카이브 스토리지에 비해 상당한 비용을 초래할 수 있습니다.

데이터 중복 제거 도구. 또 다른 직접 비용으로, 중복 제거 도구는 저장 볼륨에서 중복 데이터를 제거할 수 있습니다. 이러한 서비스 및 도구는 일반적으로 레코드당 볼륨을 기반으로 합니다. 따라서 중복 제거가 많을수록 비용이 높아집니다.

왜곡된 데이터. 중복 레코드로 인해 부정확한 척도를 생성하여 데이터 분석 및 시각화에 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 새 고객이 약간 다른 이름의 판매 데이터베이스에 두 번 입력되었거나 두 명의 관리자가 동일한 구매 주문을 입력한다고 가정합니다.

위의 각 요소에는 인건비가 많이 드는 직원에 의한 작업도 필요합니다. 저장 영역 볼륨은 반드시 유지 관리해야 합니다. 데이터 중복 제거 시스템을 평가, 구매 및 실행해야 하는 경우도 있습니다. 비대칭 데이터를 사용하려면 레코드를 제거하고 데이터베이스를 정리해야 합니다. 잘못된 데이터가 추가 보고서나 통신으로 전달되는 경우 계속되는 모든 작업을 역추적하여 실행 취소한 다음 복구해야 합니다.

데이터 중복으로 인한 문제

의도치 않게 중복된 파일과 데이터베이스 레코드는 방치할 경우 기업 전체에 문제를 일으킬 수 있습니다. 다음은 데이터 중복으로 인해 발생하는 가장 일반적인 문제 중 일부입니다.

• 데이터 품질 문제: 데이터는 정확성, 완전성, 적시성 및 목적에 대한 조직의 기준을 충족하는 경우 높은 품질로 간주됩니다. 중복 데이터가 확산되면 이러한 각 요소가 손상될 수 있으며 생성된 보고서 또는 분석의 정확성이 떨어집니다. 중복이 오래 남아 있을수록 기업의 전반적인 데이터 품질이 저하되어 소급 검토든 미래 예측이든 모든 유형의 분석에 문제가 발생합니다.
• 직원의 효율성 감소: 중복 데이터를 추적하고 수정하는 데 소요되는 시간은 얼마나 됩니까? 기업이 중복 데이터를 쌓아두면 작업자는 보고서와 기록을 이중 또는 삼중으로 확인하고 문제를 취소하거나 수정하는 데 몇 시간, 며칠, 심지어 몇 주를 허비하게 됩니다. 관련 수정 사항에는 다음이 포함될 수 있습니다.
  • 레코드 업데이트
  • 공유 서버에 있는 동일한 파일의 버전 수 추적
  • 중복 정보로 인해 보고서의 통계가 왜곡될 수 있는지 확인
  • 잘못된 데이터가 있는 보고서를 본 사람이 누구인지 추적
• 정확한 보고서 및 분석 생성의 어려움: 의사 결정자가 보고서 및 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트의 품질은 얼마나 좋습니까? 중복 데이터(또는 품질이 낮은 데이터)를 사용하면 보고서가 회사를 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다. 중복 데이터 문제가 알려진 기업은 추가적인 사전 보고서 데이터 정리 또는 알려진 데이터 부족을 보충하는 등, 이 문제를 해결하기 위해 더 많이 노력해야만 합니다.
• 규제 요구 사항 충족 실패: 중복된 데이터를 사용하면 규제 지침을 준수하기가 어려워질 수 있으며, 이는 종종 포괄적인 데이터 관리의 필요성을 불러옵니다. 규제 기관에서 재무 데이터에 대한 보고서를 제출해야 하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 중복된 데이터로 인해 이러한 보고서에 부정확하거나 일관성 없는 정보가 생성되어 벌금이나 처벌이 발생할 수 있습니다. 규제 요구사항에 따라 강력한 데이터 보안 관행과 침해 사항을 즉시 식별 및 보고할 수 있는 능력이 요구되는 경우가 많습니다. 고객 신용 카드와 같은 민감한 데이터가 여러 장소에 저장되는 경우 그러한 요구사항을 충족하기 어려워집니다. 마지막으로, 일반 데이터 보호 규정 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 규정은 개인에게 자신의 개인 데이터를 액세스, 수정 또는 삭제할 권리를 부여합니다. 중복 레코드를 사용하면 특정 개인과 관련된 모든 관련 데이터를 찾기 어려워 규제 준수가 방해될 수 있습니다.
• 재고 비용 증가: 중복 데이터는 기업이 부정확한 데이터로 인한 재고 부족을 해결하기 위해 재고를 보충하거나 중복 기록으로 인해 발생한 과잉 재고를 처리해야 하는 상황에서 재고 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 깨끗한 데이터가 없으면 진정한 린 작업이 불가능해집니다.
• 부실한 비즈니스 의사 결정: 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 때 성공할 수 있습니다. 그러나 해당 데이터가 중복에 의해 손상되면 잘못된 정보에 따라 결정하게 됩니다. 그 결과 사소한 문제를 간과하거나, 문제를 해결하기 위해 허둥대거나, 너무 늦게 발견한 문제로 인해 치명적인 결정을 내리게 될 수 있습니다.
• 질 낮은 고객 서비스: 고객이 회사와 상호 작용할 때 여러 중복 레코드에 정보가 분산되어 있으면 서비스 에이전트가 내역을 전체적으로 파악하기가 어렵습니다. 상담원에게 필요한 고객의 과거 구매, 지원 티켓 또는 커뮤니케이션 기록에 대한 중요한 세부정보가 누락되었을 수 있습니다. 이는 개인화되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있는 능력에 해를 끼치며, 소중한 고객이 "상담원이 나에 대한 이야기를 모르는 이유는 무엇입니까?"라고 궁금해할 때 브랜드 인식에 영향을 미칩니다.
• 감소된 가시성: 네트워크 가시성은 기업이 자사 네트워크에 존재하거나 네트워크를 통과하는 모든 트래픽과 데이터를 파악하고 있다는 개념을 의미합니다. 중복 데이터는 다음 예를 포함하여 여러 레벨에서 가시성 관련 작업에 영향을 줍니다.
  • 부정확한 데이터 로그 생성
  • 백업/아카이브 프로세스 확장 및 과도한 스토리지 사용
  • 네트워크 성능 및 전송 측정항목 비대칭
  • 처리 및 대역폭 리소스 낭비

데이터 중복 방지를 위한 전략

공유 드라이브, 사물 인터넷 기기, 가져온 공개 및 파트너 데이터, 계층형 클라우드 스토리지, 더욱 강력한 복제 및 재해 복구 등의 무수한 소스를 통해 기업은 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 이로 인해 중복 가능성이 높아짐에 따라 조직은 중복 데이터 생성을 최소화하고, 중복 데이터가 늘어나면 이를 제거하기 위한 전략의 우선순위를 지정해야 합니다.

이를 달성하기 위한 가장 일반적인 전략 중 일부는 다음과 같습니다.

• 데이터 검증 규칙 적용: 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 저장소로 데이터를 임포트할 때 해당 데이터를 정리하고 검증할 수 있습니다. 수집 단계에서 데이터 검증을 수행하면 소스에서 업스트림으로 생성된 중복 데이터의 수락이 제한됩니다. IT 부서는 수집 워크플로우의 일부로 중복 데이터를 식별하고 제거하는 규칙을 생성하고 적용하도록 프로세스를 구성해야 합니다.
• 고유 식별자 설정: 데이터베이스는 레코드에 고유 식별자를 적용하여 중복 버전이 생성되지 않도록 할 수 있습니다. 예를 들어 고객 계정의 경우 고유 식별자는 고객 식별 번호 또는 계정 번호의 새 필드일 수 있습니다. 이렇게 하면 영업 및 마케팅 팀이 고객과 작업할 때 고객사 번호를 사용할 수 있으므로 동일한 고객 이름을 사용하여 실수로 다른 레코드를 생성할 수 없습니다.
• 정기 감사 수행: 정기적으로 중복 제거 도구를 사용하는 것은 효과적인 IT 유지 관리 전략의 현명한 부분입니다. 중복 제거 프로세스의 효과는 상황에 따라 매번 달라지지만 프로세스의 정기적인 빈도는 중복이 항상 포착되고 최소한으로 유지되도록 합니다.
• 재사용 가능한 코드 라이브러리 및 프레임워크 사용: 애플리케이션 개발을 위해 개발자는 재사용 가능한 코드 라이브러리 및 프레임워크를 구현하여 자체 작업을 간소화하고 중복 코드를 줄일 수 있습니다. 이 이니셔티브는 함수 및 기타 재사용 가능한 요소의 저장소를 생성하여 개발자가 중복 코드 또는 중복 작업을 생성하지 않고 모듈식 자산을 사용할 수 있도록 합니다.
• 데이터베이스 제약 조건 활용: 데이터베이스 관리자는 특정 필드에서 중복 레코드를 방지하는 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 레코드가 있는 데이터베이스에서는 고객 이름 필드에 대해 고유한 제약 조건을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 고객 이름이 고유한지 확인하여 실수로 영업 데이터를 왜곡할 수 있는 중복 레코드를 생성할 가능성을 최소화할 수 있습니다.

데이터 중복 제거의 이점

기업이 데이터 중심이 될수록 중복 데이터를 제거하는 것은 점점 더 필요하고 유익해지고 있습니다. 중복성을 최소화하기 위한 사전 예방적 조치를 취하면 스토리지 인프라를 최적화하고, 데이터 관리 효율성을 개선하고, 규제 준수를 개선하고, 다른 우선순위에 대비하여 비용 및 직원 리소스를 확보할 수 있습니다.

다음은 데이터 중복 제거의 가장 일반적인 몇 가지 이점에 대해 자세히 설명합니다.

• 스토리지 비용 절감: 중복 데이터를 제거하면 클라우드에서 비즈니스가 지불하는 데 필요한 스토리지 양을 줄이고 소유 데이터 센터에 대한 새 하드웨어를 구매할 필요성을 줄일 수 있습니다. 이는 두 가지 유형의 비용 절감을 만듭니다. 직접적 수준에서 조직은 구매 주기를 늦출 수 있습니다. 간접적으로는 데이터 스토리지를 적게 사용하면 IT 팀이 리소스의 상태를 보다 효율적으로 모니터링하고 유지 관리할 수 있으므로 전반적인 유지 관리 및 오버헤드 비용이 절감됩니다.
• 데이터 정확성 향상: 중복 데이터는 다양한 정확성 문제를 생성합니다. 고객에 대한 데이터베이스 레코드가 중복되면 서로 다른 두 부서가 동일한 레코드를 업데이트하여 혼란을 야기할 수 있습니다. 마찬가지로 분석 보고서의 정확도는 중복 데이터에 의해 비대칭됩니다.
• 전체 고객 경험 향상: 회사가 고객에 대한 정확하고 완전하며 깨끗한 데이터를 보유하고 있는 경우 그 결과 고객 만족도가 높아지고 브랜드 인식이 향상되며 매출이 증가합니다. 서로 다른 겹치는 레코드에 구매 이력이 할당되지 않도록 함으로써 추천 엔진 및 후속 마케팅 노력의 정확성을 높일 수 있습니다.
• 직원 생산성 향상: 부정확한 데이터로 인해 직원 생산성이 저하될 수 있습니다. 다른 부서의 근로자가 보고서에서 부정확한 원인을 추적하는 데 시간을 낭비하거나 유지 관리 및 데이터 정제 작업에 필요한 추가 오버헤드가 있을 수 있습니다. 어느 쪽이든 부정확한 데이터는 정보를 제대로 얻기 위해 더 많은 노력을 기울이는 것을 의미하며, 이는 스케줄링, 커뮤니케이션, 워크플로 및 궁극적으로 예산에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 부서 또는 팀 간 데이터 액세스 및 정보 공유 향상: 데이터 중복 제거 작업을 통해 조직 내 부서 또는 팀 간 정보 공유를 크게 향상시킬 수 있습니다. 한 가지 이점은 부서별 시스템 및 애플리케이션을 괴롭히는 무서운 데이터 사일로를 없애는 것입니다. 중복 제거를 통해 정보를 단일 데이터 소스로 통합할 수 있으므로 여러 팀이 정확하고 일관된 정보에 보다 쉽게 액세스하고 공유할 수 있습니다. 또한 중복 복제본이 줄어들고 스토리지가 최적화되어 팀이 필요한 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있습니다. 잠재적으로 오래된 데이터의 여러 위치 또는 버전을 검색하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.
• 정확한 최신 데이터를 기반으로 한 더 나은 의사 결정: 데이터 기반의 의사 결정은 데이터가 정확할 때만 작동합니다. 중복 데이터 제거를 통해 데이터 정확도를 개선함으로써 조직은 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 보다 큰 관점에서 해당 데이터의 성장에 대한 신뢰를 얻어 전반적인 효율성 향상을 도모할 수 있습니다.
• 데이터베이스 백업 및 복원 속도 향상: 중복 제거 프로세스는 스토리지 매체에서 사용되는 데이터의 전체 볼륨을 줄이는 데 도움이 됩니다. 즉, 백업 및 아카이브의 전체 설치 공간이 작아져 데이터 백업, 이동 및 복원 속도가 빨라집니다. 양방향으로 전송하면 볼륨이 작아지므로 시간이 덜 걸리고 처리 속도가 빨라지고 컴퓨팅 리소스가 줄어듭니다.

Oracle HeatWave를 통해 데이터를 최상의 상태로 유지하기

데이터 중복 문제를 최소화하는 가장 좋은 방법은 우선 이를 방지하는 것입니다. Oracle HeatWave는 온라인 트랜잭션 처리, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 전반의 실시간 분석, 머신러닝(ML), 생성형 AI를 하나의 클라우드 서비스에 결합했습니다. 고객은 여러 가지 방법으로 그 혜택을 누릴 수 있습니다.

• 분석을 위해 데이터베이스의 트랜잭션 데이터를 별도의 분석 데이터베이스로 복제할 필요가 없습니다.
• 추가 기능이나 서비스 없이 객체 스토리지, MySQL Database 또는 이 둘의 조합을 통해 손쉽게 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
• 마찬가지로 ML 모델을 구축하기 위해 데이터를 별도의 ML 서비스로 이동할 필요가 없습니다.
• 고객은 다양한 서비스 및 비용이 많이 드는 추출, 변환 및 로드 중복 사용의 복잡성과 비용을 피할 수 있습니다.
• 의사 결정자는 별도의 분석 데이터베이스에서 사용할 수 있는 시점까지 오래된 데이터를 기반으로 하는 보고서와 달리 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 저장소 간에 데이터가 전송되지 않으므로 데이터 보안 및 규제 준수 위험이 감소합니다.
• 자동화된 인데이터베이스 벡터 저장소가 포함된 Oracle HeatWave GenAI를 사용하면 전용 데이터와 함께 대규모 언어 모델의 기능을 활용하여 별도의 벡터 데이터베이스에 데이터를 복제하지 않고도 공용 데이터로만 학습된 모델을 사용하는 것보다 더 정확하고 상황에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.

전반적으로 데이터 중복 제거는 정보 사일로를 분석하고, 데이터 접근성을 개선하고, 팀이 조직의 집단 데이터 통찰력을 활용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 협업 환경을 조성합니다. 영업팀이 유사한 데이터가 있는 별도의 리드 관리 시스템을 사용하는 동안 마케팅팀이 고객 컨택트 정보가 있는 CRM 시스템을 사용하는 상황을 피할 수 있습니다. 중복을 제거하는 프로그램은 이 정보를 통합하여 두 팀이 통합 고객 뷰에 액세스하고 마케팅 캠페인 및 영업 지원에 대해 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 합니다.

데이터 중복 FAQ

데이터 중복의 향후 추세는 무엇입니까?

기술 역량이 발전함에 따라 IT 부서는 중복 데이터의 양을 최소화할 수 있는 역량을 강화했습니다. 이러한 발전의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 소스 또는 타깃의 중복을 제거할 수 있는 옵션
• 인라인 데이터 중복 제거
• 로컬 스토리지가 아닌 글로벌 데이터 중복 제거
• 데이터 저장소를 통한 검증 및 변환 프로세스의 일부인 중복 제거
• 파일별이 아닌 블록 또는 세그먼트별 중복 제거

데이터 중복을 어떻게 모니터링합니까?

중복 데이터를 모니터링하고 식별하기 위한 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 데이터 프로파일링, 데이터 일치 및 데이터 카탈로그화와 같은 도구가 포함됩니다. 수신 데이터 소스를 위한 데이터 정제 도구는 어느 정도의 식별 능력을 제공할 수 있으며, 특수 데이터 중복 제거 도구는 중복 데이터를 찾아 제거할 수 있습니다.

데이터 복제 관련 도전 과제는 무엇인가요?

데이터 중복은 모든 규모의 조직에 중대한 과제를 야기합니다. 가장 큰 문제는 저장 공간을 낭비하는 것입니다. 중복 복제본은 서버, 하드 드라이브 및 클라우드 스토리지에서 중요한 용량을 차지하므로 비용이 높아집니다. 중복된 데이터를 식별하고 기본 버전을 확인한 다음 중복된 복사본을 삭제해야 하는 IT 작업자는 시스템 전반에서 중복 데이터를 관리하는 데 시간이 많이 걸립니다. 스토리지 위치에 분산된 중복 파일은 액세스 및 검색 시간이 더 오래 걸리므로 과도한 데이터 복제로 인해 시스템 속도가 느려질 수 있습니다.

업데이트가 모든 복사본에 적용되지 않는 경우에도 데이터 불일치가 발생합니다. 이로 인해 부정확한 보고, 오래된 정보를 기반으로 한 노력 낭비, 서로 다른 팀이 충돌하는 데이터 세트에 의존하는 경우의 혼란이 발생할 수 있습니다. 중복 데이터는 정확한 데이터 보존 및 삭제 관행이 필요한 규정을 준수하기 어렵게 만들 수 있으며, 보안 관점에서 보면 보유 중인 데이터가 많을수록 공격 표면은 커집니다.

중복된 데이터를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

백업 및 아카이브와 같은 의도적으로 복제된 데이터는 무중단 업무 운영 및 재해 복구와 관련된 기능에 많은 이점을 제공합니다. 중복된 데이터를 성공적으로 사용하려면 조직은 중복된 데이터를 특정 및 제한된 금액으로 유지하여 과도한 리소스 사용 및 기타 문제를 방지할 수 있는 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다.