تباعات تكرار البيانات وحلولها

تُعد تكرار البيانات مفهوم بسيط: إنها فكرة تعتمد على أن أي جزء من البيانات يحتوي على تكرار واحد أو أكثر في مكان ما في البنية التحتية للمؤسسة. قد يكون سجلاً في قاعدة بيانات أو ملفًا في وحدة تخزين أو صورة جهاز ظاهري. من تلقاء نفسه، قد يكون التكرار بسيطًا، أو حتى مفيدًا. مَن لا يحب امتلاك نسخة إضافية؟ لكن عندما يتم توسيع نطاق المشكلة إلى النطاق المؤسسي، يصبح نطاق المشكلة واضحًا. مع ما يقرب من كل جهاز حديث ينتج باستمرار البيانات والنسخ الاحتياطية والأرشيفات المجدولة والمنفذة بانتظام، والملفات المشتركة عبر العديد من المنصات، زاد تكرار البيانات من كونه مصدر إزعاج إلى تكلفة هائلة وعبء تكنولوجي. يبدأ حل المشكلة بفهم طريقة حدوث تكرار البيانات وسبب حدوثه.

ما المقصود بتكرار البيانات؟

يُعد تكرار البيانات عملية إنشاء إصدار واحد أو أكثر من البيانات المتطابقة، إما عن قصد، مثل النسخ الاحتياطية المخططة، أو عن غير قصد. قد توجد التكرارات باعتبارها بيانات مُخزنة في الملفات أو صور الجهاز الظاهري أو الكتل أو السجلات في قاعدة البيانات أو أنواع بيانات أخرى. بغض النظر عن السبب، يؤدي تكرار البيانات إلى إهدار مساحة التخزين، مع زيادة التكلفة إلى جانب حجم مخازن البيانات. كما يمكن أن تسهم في مشكلات بإدارة البيانات. على سبيل المثال، إذا لم يتم تحديث جميع نُسخ الملف في وقت واحد، فقد تؤدي حالات عدم الاتساق إلى تحليل خاطئ.

إن ما يتعلق بتكرار البيانات هو فائضية البيانات، أو وجود سجلات متعددة للعمل باعتبارها شبكات أمان احتياطية للإصدارات الأساسية من البيانات. يكون العكس من تكرار البيانات في إلغاء تكرار البيانات، والذي ينطوي على إزالة البيانات المكررة لتحرير الموارد وإزالة النسخ القديمة المحتملة.

النقاط الرئيسة

• تشير البيانات المكررة إلى نسخ دقيقة من الملفات أو سجلات قاعدة البيانات داخل الشبكة. ينتج غالبًا عن نقص التواصل والعمليات القديمة وعدم الالتزام بأفضل الممارسات لمشاركة الملفات.
• يمكن أن تؤدي البيانات المكررة إلى استهلاك الموارد دون داعٍ، مثل مساحة التخزين وقوة المعالجة.
• يمكن أن تؤدي البيانات المكررة أيضًا إلى انحراف في نتائج التحليل، مثل توفير نفس سجلات المبيعات مرتين.
• تنشئ المؤسسات بيانات مكررة عن قصد، في شكل نسخ احتياطية وأرشيفات، وعن غير قصد من خلال تنزيلات متعددة أو أخطاء نَسخ/لصق أو إدخال بيانات مكررة.
• يسبب التعامل مع البيانات المكررة بجميع أشكالها عبئًا كبيرًا على التكلفة، سواء بشكل مباشر باستخدام الموارد أو بشكل غير مباشر إذا كان على الموظفين تصحيح الأخطاء في الفواتير وأوامر الشراء أو اتخاذ إجراءات أخرى تستند إلى بيانات مكررة.

شرح تكرار البيانات

ليست البيانات المكررة بالضرورة شيئًا سيئًا. يمكن أن يوفر تكرار البيانات عن قصد مزايا كبيرة، بما في ذلك النسخ الاحتياطية التي يمكن الوصول إليها بسهولة، والأرشفة الشاملة، والتعافي من الكوارث بشكل أكثر فعالية. مع ذلك، يتطلب الحصول على هذه المزايا دون تكلفة غير ضرورية إستراتيجية لإجراء عمليات النسخ الاحتياطي وإلغاء تكرار البيانات المنتظم والمجدول. بدون ذلك، يمكن أن تشغل البيانات المكررة في أحسن الأحوال، مساحة تخزين إضافية دون داع، وفي أسوأ الأحوال، تسبب الارتباك بين المستخدمين وتحليل البيانات.

على الرغم من أن مصطلحي "تكرار البيانات" و"فائضية البيانات" يتم غالبًا استخدامهما بالتبادل، إلا أنه يوجد فَرقًا. إن البيانات المكررة ليست بالضرورة زائدة عن الحاجة عن قصد؛ وفي بعض الأحيان يتم تكرارها دون إهمال أو عن طريق الخطأ من الإنسان أو الجهاز. مع ذلك ومن منظور هندسي، يكون مفهوم الفائضية في إنتاج شبكة أمان في حالة حدوث مشكلة. يؤدي هذا إلى التكرار مع الهدف. تكون الفائضية في حد ذاتها أساس الممارسات الهندسية القوية، على الرغم من أنه من الممكن بالتأكيد إنشاء زيادة في الفائضية. في هذه الحالة، حتى لو تم إنشاء مجموعات إضافية من التكرارات مع هدف، فإنها توفر قيمة محدودة لكمية الموارد التي تستخدمها.

لماذا يحدث تكرار البيانات؟

يمكن أن تُتكرر البيانات بعدة طرق من البشر والعمليات الآلية. حَفِظ معظم الأشخاص إصدارات متعددة لملف بأسماء مختلفة قليلاً، تكون غالبًا مع الحد الأدنى من التغييرات، إذ ينتقل المستند عبر عملية المراجعة—فكِّر في "salesreport_final.docx" مقابل "salesreport_final_v2.docx" وما إلى ذلك. لا يتم حذفها بشكل عام بمجرد أن يكون التقرير نهائيًا. أو، قد يتم إرسال الملف عبر البريد الإلكتروني من خلال المؤسسة، ويحفظ شخصان مختلفان الإصدار نفسه في نقاط منفصلة على محرك أقراص مشترك. قد يتم تنزيل ملف .exe للتطبيق أو ملف الوسائط عدة مرات، وقد يتم حفظ مثيلات الأجهزة الظاهرية في عدد من الأماكن. بالمثل، يمكن إدخال نفس البيانات مرتين داخل قاعدة البيانات. قد يكون العميل أو الموظفون قد حمَّلوا المعلومات مرتين، إما من خلال أشخاص متعددين يستوردون ملف أو يكتبون السجلات. يمكن أن يحدث هذا النوع من التكرار أيضًا عندما تنشئ أقسام مختلفة نفس السجل، مثل معلومات العملاء على التطبيقات المحلية أو التطبيقات المختلفة ذات أنواع الملفات المتوافقة. يعني هذا أنه قد يكون لديك نسخ احتياطية عبر إصدارات نسخ احتياطية مُختلفة—والتي قد تكون تكرارات في حد ذاتها.

كلما كانت المؤسسة مستندة إلى البيانات، زادت مشكلة التكرار. يمكن أن تؤدي البيانات الكبيرة إلى تكاليف كبيرة للتخزين الزائد. قد تؤدي الأتمتة أيضًا إلى إنشاء تكرارات. في هذه الحالة، قد تنشئ عملية النسخ الاحتياطي التلقائية ملفات مكررة بقصد الفائضية. على الرغم من ذلك تنشأ مشكلات، عندما يتم نسخ نفس الملف احتياطيًا عدة مرات. تؤدي المستويات غير الضرورية من الفائضية إلى استخدام غير فعَّال للتخزين.

وأقل شيوعًا، تؤدي الأحداث غير المتوقعة إلى تكرار البيانات. في حالة حدوث انقطاع التيار الكهربائي أو كارثة طبيعية أثناء عملية النسخ الاحتياطي على سبيل المثال، فقد يُعاد تعيين النسخ الاحتياطي، مما يؤدي إلى إعادة بدء العملية بعد كتابة بعض الملفات بالفعل. قد تؤدي حالات تعطل الأجهزة إلى حدوث مشكلات مماثلة، مما يؤدي إلى تكرار غير مُخطط له أثناء عملية النسخ الاحتياطي أو الأرشفة.

أنواع تكرار البيانات وتباعاتها

ليست البيانات المكررة بالضرورة شيئًا سيئًا. تحتاج فِرق تكنولوجيا المعلومات إلى فهم إذا كان التكرار مقصودًا، وعدد الموارد المستخدمة لتخزين التكرارات، ومدى تكلفة الوضع الراهن. يُعد أرشيف من الجيل الثالث المتعمد يحتوي على مؤشرات إلى تكرارات مستنسخة بالكامل في أرشيف من الجيل الثاني ظرف مختلف تمامًا عن المثيلات المحفوظة المتعددة لنفس ملف PowerPoint العملاق عبر مساحة تخزين مشتركة.

فيما يلي الأنواع الأكثر شيوعًا من تكرارات البيانات وطريقة تأثيرها على مؤسستك.

• التكرار السطحي: ينشئ التكرار السطحي كائن جديد عند نسخ البيانات، لكن بدلاً من استنساخ البيانات بالكامل، يضم الكائن مؤشر مرجعي للكائن الأصلي. على الرغم من أن هذا يستغرق مساحة تخزين أقل بكثير، إلا أن الاستعلامات تحتاج إلى اتخاذ خطوة إضافية واحدة للحصول على بيانات المصدر. بالإضافة إلى ذلك، تتم مزامنة التكرار في جوهره مع الأصل، لذلك؛ فإن أي تغييرات على الأصل تنعكس على التكرار. قد يؤدي هذا إلى حدوث مشكلات إذا كان الغرض من التكرار هو تسجيل حالة معينة بدلاً من العمل باعتباره نسخة ديناميكية.

• التكرار العميق: مع التكرار العميق، يتم إنشاء كائن جديد في شكل نسخة كاملة وغير مُتغيرة من البيانات. يتطلب الكائن الجديد نفس مقدار مساحة التخزين التي يتطلبها الكائن الأصلي، مما يعني أن التكرار العميق يلتهم مساحة تخزين أكثر من التكرار السطحي. على الرغم من هذا العيب، يتمتع التكرار العميق بميزة تقديم فائضية مستقلة—إذا حدث أي شيء للملف المصدر، سواء عن قصد أو عن طريق الخطأ، فيساعد التكرار العميق في ضمان إجراء نسخ احتياطي نظيف قادر على التعافي من الكوارث.
• تجزئة البيانات: تشير تجزئة البيانات إلى عملية تخزين مقاطع ملف بيانات في مواقع مُختلفة. على الرغم من أن هذا يمكن أن يجعل التخزين أكفأ عن طريق كتابة المقاطع استنادًا إلى معدل تكرار الوصول أو السعة، إلا أن الاستعلام عن الملف يتطلب عمومًا وقتًا وموارد معالجة أكبر لأن النظام يجب أن يبحث عن المقاطع ويجمِّع الملف الكامل. لأغراض الاسترداد، قد تُحدث التجزئة مشكلات. على سبيل المثال، قد يؤدي العطل الميكانيكي أو فشل الاتصال إلى تكرار غير كامل. أو قد تؤدي حالات العطل المُستندة إلى الموقع إلى تلف بعض الأجزاء فحسب، مما يؤدي إلى تلف عملية النسخ الاحتياطي أو الأرشفة.
• الاستنساخ المنطقي: يشبه الاستنساخ المنطقي التكرار السطحي من جانب أنه يستخدم مراجع لعملية تكرار أكفأ. عند صيانة أنظمة النسخ الاحتياطي، يتعامل الاستنساخ المنطقي مع الاتساق باعتباره نموذج ناشر/مُشترك، يكون فيه الناشر هو المصدر، والمشترك هو الهدف لحجم معين من البيانات، ويتم تحديده عادةً بواسطة عنوان. عندما يحدِّث الناشر مصدر ضمن نطاق عنوان محدد، يتم تحديث بيانات المشترك لتبقى مُتزامنة. يتم تجاهل التحديثات خارج النطاق المشترك به لزيادة الكفاءة إلى أقصى حد.
• الاستنساخ الفعلي: يُعد الاستنساخ الفعلي شكل من أشكال استنساخ قاعدة البيانات الذي ينسخ البيانات في عملية منهجية بوحدة بايت. على عكس النسخ الاستنساخ المنطقي، يعد هذا نموذجًا أبطأ وأشمل وأكثر كثافة في استخدام الموارد، والذي ينشئ أيضًا إصدارات أكثر تكرارًا.

تكاليف تكرار البيانات

تُنشئ البيانات المتكررة تأثيرًا مُضاعفًا للأعباء الإضافية عبر الأجهزة وعرض النطاق الترددي والصيانة وإدارة البيانات، وكلها تضيف إلى كم هائل من التكاليف غير الضرورية. في بعض الحالات، تكون المشكلات بسيطة، لكن في أسوأ السيناريوهات، يمكن أن تكون النتائج كارثية. فكِّر في بعض الطرق التالية التي يضر بها تكرار البيانات بمساعي علوم البيانات.

مساحة التخزين. تُعد هذه هي التكلفة الأكثر مباشرةً لتكرار البيانات. تلتهم النسخ الزائدة سعة قيِّمة في محركات الأقراص الثابتة والخوادم والتخزين السحابي المحلي، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف. تخيَّل قسمًا يحتوي على 10 تيرابايت من البيانات، و10% منه بيانات متكررة. تلك التيرابايت من التخزين المهدر، والذي يمكن أن يترجم إلى تكاليف كبيرة، خاصةً إذا كان في مساحة التخزين الأساس المستند إلى السحابة مقابل تخزين الأرشيفي.

أدوات إلغاء تكرار البيانات. تكلفة كبيرة أخرى، يمكن لأدوات إلغاء تكرار البيانات تنظيف التكرارات من وحدات التخزين. تستند هذه الخدمات والأدوات عادةً إلى حجم كل سجل. بالتالي، كلما زاد إلغاء التكرار، زادت التكلفة.

البيانات المُنحرفة. يمكن أن تؤدي السجلات المتكررة إلى حدوث أخطاء في تحليل البيانات والتمثيلات المرئية من خلال إنشاء مقاييس غير دقيقة. على سبيل المثال، لنفترض أنه تم إدخال عميل جديد مرتين في قاعدة بيانات مبيعات بأسماء مُختلفة قليلاً، أو أن اثنين من المسؤولين أدخلوا نفس أمر الشراء.

يتطلب كل عنصر من العناصر المذكورة أعلاه أيضًا عملاً مُكلفًا من الموظفين. يجب صيانة وحدات التخزين في هذه الحالة. يلزم وجود شخص ما لتقييم أنظمة إلغاء تكرار البيانات وشرائها وتشغيلها. تتطلب البيانات المنحرفة إزالة السجلات وتنظيف قواعد البيانات. إذا تم نشر البيانات غير الصالحة مستقبلاً في تقارير أو رسائل أخرى، فيجب التراجع عن جميع الأعمال التي تلت ذلك وعدم إتمامها، ثم إصلاحها.

المشكلات الناتجة عن تكرار البيانات

يمكن أن تتسبب الملفات المتكررة عن غير قصد وسجلات قواعد البيانات في حدوث مشكلات في جميع أنحاء المؤسسة عند تركها دون تحديد. فيما يلي بعض من أكثر المشكلات شيوعًا التي تنشأ بسبب تكرار البيانات.

• مشكلات جودة البيانات: تعد البيانات ذات جودة عالية عندما تفي بمعايير المؤسسة للدقة والاكتمال وحسن التوقيت والغرض. عند انتشار البيانات المتكررة، قد يتم التأثير سلبًا على هذه العوامل، وتصبح التقارير أو التحليل الذي تم إنشاؤه أقل دقة. كلما طالت مدة السماح بالتكرارات، زاد انخفاض جودة البيانات الإجمالية للمؤسسة، مما أدى إلى إنشاء مشكلات مع أي نوع من التحليل، سواء كانت مراجعات استرجاعية أو توقعات تطلعية.
• انخفاض كفاءة الموظفين: ما هو الوقت المستغرق في متابعة البيانات المتكررة وتصحيحها؟ عندما تسمح المؤسسة بتجميع البيانات المتكررة، يفقد العمال الساعات والأيام وربما الأسابيع بين تقارير وسجلات التدقيق المزدوجة أو الثلاثية مع التراجع عن المشكلات أو تصحيحها. قد تتضمن الإصلاحات المطلوبة ما يلي:
  • تحديث السجلات
  • تتبع عدد إصدارات نفس الملف الموجودة على خادم مشترك
  • التحقق من طريقة انحراف إحصائيات التقرير عن طريق تكرار المعلومات
  • تتبع مَن عرض تقرير ببيانات غير صحيحة
• صعوبة إنشاء تقارير وتحليلات دقيقة: ما مدى جودة الرؤى التي يستمدها صانعو القرار من تقاريرك وتحليلات البيانات؟ مع البيانات المتكررة—أو في الواقع، أي بيانات منخفضة الجودة—قد توجه تقاريرك الشركة في الاتجاه الخاطئ. يجب فيما بعد على المؤسسات التي لديها مشكلات معروفة في البيانات المتكررة التعامل مع زيادة العمل حولها، إما من خلال تنظيف بيانات ما قبل التقرير الإضافية أو التعويض عن نقص البيانات المعروف.
• فشل تلبية المتطلبات التنظيمية: يمكن أن تجعل البيانات المتكررة من الصعب الامتثال إلى الإرشادات التنظيمية، التي تؤكد غالبًا على الحاجة إلى إدارة شاملة للبيانات. قد تطلب الهيئات التنظيمية من المؤسسات تقديم تقارير عن بياناتها المالية، على سبيل المثال، ويمكن أن تؤدي البيانات المتكررة إلى معلومات غير دقيقة أو غير مُتسقة في هذه التقارير، مما قد يؤدي إلى غرامات أو عقوبات. تفرض المتطلبات التنظيمية غالبًا ممارسات أمان قوية للبيانات بجانب القدرة على تحديد الانتهاكات والإبلاغ عنها على الفور. من الصعب القيام بذلك إذا تم تخزين البيانات الحساسة، مثل بطاقات ائتمان العملاء في عدة أماكن. أخيرًا، تمنح اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا الأفراد الحق في الوصول إلى بياناتهم الشخصية أو تصحيحها أو حذفها. يمكن أن تجعل السجلات المتكررة من الصعب تحديد موقع جميع البيانات ذات الصلة المرتبطة بفرد معين، مما يعوق الامتثال.
• زيادة تكاليف المخزون: قد تؤدي البيانات المتكررة إلى زيادة تكاليف المخزون، إذ تجد المؤسسات نفسها إما تتدافع لإعادة تخزين المخزون لمعالجة النقص الناجم عن البيانات غير الدقيقة أو التعامل مع زيادة المخزون الناتجة عن السجلات المتكررة. دون بيانات نظيفة، تصبح العملية المرنة الحقيقية مستحيلة.
• قرارات الأعمال السيئة: يمكن للمؤسسات الازدهار عند اتخاذ قرارات قائمة على البيانات. مع ذلك، عندما تتلف هذه البيانات بسبب التكرارات، فيتم اتخاذ قرارات بشأن الادعاءات الكاذبة. قد تتضمن النتيجة ثغرة بسيطة يمكن تجاهلها، أو تدافع لإجراء إصلاح، أو قرارًا كارثيًا تم اتخاذه متأخرًا جدًا.
• خدمة عملاء رديئة: عندما يتفاعل العميل مع شركتك، فإن وجود معلومات منتشرة عبر سجلات متكررة متعددة يجعل من الصعب على وكلاء الخدمة الحصول على رؤية شاملة لسجلهم. قد يفتقد وكيلك إلى تفاصيل مهمة حول عمليات الشراء السابقة للعميل أو تذاكر الدعم أو سجل الاتصالات. يضر هذا بقدرتك على تقديم خدمة مُخصصة وفعَّالة، ويؤثر على إدراك العلامة التجارية عندما يتساءل أحد العملاء الكرام: "لماذا لا يعرف الوكيل قصتي؟"
• انخفاض الرؤية: تشير رؤية الشبكة إلى مفهوم المؤسسات التي تعرف جميع حركة المرور والبيانات الموجودة في شبكاتها أو تجتازها. تؤثر البيانات المتكررة على هذا الجهد من عدة مستويات، بما في ذلك الأمثلة التالية:
  • إنشاء سجلات بيانات غير دقيقة
  • إطالة عمليات النسخ الاحتياطي/الأرشفة واستهلاك التخزين الزائد
  • مقاييس انحراف أداء الشبكة ونقلها
  • إهدار موارد المعالجة وعرض النطاق الترددي

استراتيجيات منع تكرار البيانات

باستخدام محركات الأقراص المشتركة وأجهزة إنترنت الأشياء والبيانات العامة والشركاء المُستوردة والتخزين السحابي المُتدرج والاستنساخ الأقوى والتعافي من الكوارث والعديد من المصادر الأخرى، تحتفظ المؤسسات ببيانات أكثر من أي وقت مضى. يؤدي ذلك إلى المزيد من فرص التكرار، مما يعني أنه يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية للاستراتيجيات للحد من إنشاء البيانات المتكررة والقضاء عليها عند انتشارها.

فيما يلي بعض الاستراتيجيات الأكثر شيوعًا لتحقيق ذلك:

• فرض قواعد التحقق من البيانات: عند استيراد البيانات إلى مخزون مثل بحيرة البيانات أو مستودع البيانات، اغتنم الفرصة لتنظيف تلك البيانات والتحقق منها. يحد إجراء التحقق من البيانات في مرحلة الاستيعاب من قبول أي بيانات متكررة تم إنشاءها في المرحلة السابقة في المصدر. يجب على أقسام تكنولوجيا المعلومات تكوين عملية لإنشاء قواعد وتحديد البيانات المتكررة وحذفها باعتبارها جزء من سير عمل الاستيعاب.
• إنشاء معرف فريد: يمكن لقواعد البيانات تطبيق معرفات فريدة على السجلات للمساعدة في ضمان عدم إنشاء إصدارات متكررة. في حالة حساب العميل، على سبيل المثال، قد يكون المعرف الفريد حقلاً جديدًا لرقم تعريف العميل أو رقم الحساب. يمكن بعد ذلك استخدام رقم الحساب عندما تعمل فِرق المبيعات والتسويق مع العميل، مما يمنع فرصة إنشاء سجل آخر عن طريق الخطأ باستخدام نفس اسم العميل.
• إجراء عمليات تدقيق منتظمة: يعد استخدام أداة إلغاء التكرار على إيقاع منتظم جزءًا ذكيًا من استراتيجية صيانة تكنولوجيا المعلومات الفعَّالة. على الرغم من أن فعالية عملية إلغاء التكرار تختلف في كل مرة بناءً على الظروف، إلا أن التردد المنتظم للعملية يساعد في ضمان أن يتم دائمًا ضبط التكرارات والاحتفاظ بها إلى الحد الأدنى.
• استخدام مكتبات وأطر عمل تعليمات برمجية قابلة لإعادة الاستخدام: لتطوير التطبيقات، يمكن للمطورين تنفيذ مكتبات وأطر عمل التعليمات البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام لتبسيط عملهم الخاص مع المساعدة في تقليل التعليمات البرمجية المتكررة. تنشئ هذه المبادرة مستودع للوظائف والعناصر الأخرى القابلة لإعادة الاستخدام، مما يساعد في ضمان استخدام المطورين للأصول النمطية دون إنشاء رمز مكرر أو عمل متكرر.
• استخدام قيود قاعدة البيانات: يمكن لمديري قاعدة البيانات إنشاء قيود لمنع السجلات المتكررة عبر حقول معينة. على سبيل المثال، في قاعدة البيانات ذات سجلات العملاء، يمكن للنظام استخدام قيد فريد في حقل اسم العميل، مما يساعد في التأكد من أن جميع أسماء العملاء فريدة وبالتالي؛ يقلل من فرصة قيام شخص ما بإنشاء سجل مكرر عن طريق الخطأ قد يؤدي إلى انحراف بيانات المبيعات.

مزايا التخلص من تكرار البيانات

مع زيادة اعتماد المؤسسات على البيانات، يصبح التخلص من البيانات المتكررة ضروريًا ومُفيدًا أكثر من أي وقت مضى. يمكن أن يؤدي اتخاذ خطوات استباقية لتقليل التكرار إلى تحسين البنية التحتية للتخزين وتعزيز كفاءة إدارة البيانات وتحسين الامتثال وتوفير المال وموارد الموظفين لأولويات أخرى.

فيما يلي تفاصيل عن بعض المزايا الأكثر شيوعًا لإلغاء تكرار البيانات:

• خفض تكاليف التخزين: عند التخلص من البيانات المتكررة، فيمكنك تقليل كمية التخزين التي تحتاج الشركة إلى دفع ثمنها في السحابة وتأجيل شراء أجهزة جديدة لمراكز البيانات المملوكة. ينشئ هذا نوعين من وفورات التكلفة. على المستوى المباشر، يمكن للمؤسسات إبطاء دورات الشراء. على الرغم من ذلك، يتيح استخدام تخزين بيانات أقل لفِرق تكنولوجيا المعلومات مراقبة حالة مواردها والحفاظ عليها بكفاءة أكبر، مما يوفر تكاليف الصيانة والمصروفات الإضافية الإجمالية.
• تحسين دقة البيانات: تنشئ البيانات المتكررة مجموعة متنوعة من مشكلات الدقة. يمكن أن يؤدي تكرار سجلات قاعدة البيانات للعملاء إلى قيام قسمين مختلفين بتحديث نفس السجل، مما يؤدي إلى إثارة الارتباك. بالمثل، تنحرف دقة تقارير التحليلات بسبب البيانات المكررة.
• تجربة العملاء الشاملة المحسنة: عندما يكون لدى الشركة بيانات دقيقة وكاملة ونظيفة بشأن عملائها، تكون النتيجة غالبًا رضا أعلى للعملاء وتصور أفضل للعلامة التجارية بالإضافة إلى زيادة المبيعات. من خلال تجنب تخصيص سجلات الشراء إلى سجلات متداخلة مُختلفة، يمكنك زيادة دقة محركات التوصية وجهود تسويق المتابعة.
• زيادة إنتاجية الموظفين: يمكن أن تؤدي تداعيات أخرى من البيانات غير الدقيقة إلى تقليل إنتاجية الموظفين. ربما يضيع العاملون في أقسام مختلفة الوقت في محاولة تتبع مصدر عدم الدقة في تقاريرهم، أو وجود نفقات إضافية مطلوبة لجهود الصيانة وتصحيح البيانات. في كلتا الحالتين، تعني البيانات غير الدقيقة المزيد من الدافع نحو الحصول على المعلومات بشكل صحيح، مما قد يؤثر على الجدولة والاتصالات وسير العمل، وفي النهاية الموازنة.
• الوصول الأسهل إلى البيانات ومشاركة أفضل للمعلومات بين الأقسام أو الفِرق: يمكن لجهود إلغاء تكرار البيانات تحسين مشاركة المعلومات بشكل كبير بين الأقسام أو الفِرق داخل المؤسسة. تتمثل إحدى المزايا في تقسيم مستودعات البيانات المروعة التي تصيب أنظمة الإدارات وتطبيقاتها. تساعد ميزة إلغاء التكرار في دمج المعلومات في مصدر بيانات واحد، مما يسهِّل على الفِرق المختلفة الوصول إلى معلومات دقيقة ومُتسقة ومشاركتها. بفضل عدد أقل من النسخ الاحتياطية والتخزين المحسن، أصبح أسهل على الفِرق العثور على المعلومات التي تحتاجها. لا تضطر إلى إضاعة الوقت في البحث من خلال مواقع متعددة أو إصدارات من البيانات القديمة المحتملة.
• تحسين عملية اتخاذ القرار على أساس البيانات الدقيقة والمحدَّثة: لا تعمل القرارات المعتمدة على البيانات إلا عندما تكون البيانات دقيقة. من خلال تحسين دقة البيانات من خلال التخلص من البيانات المتكررة، فيمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات أفضل—ومن منظور صورة أكبر، تزداد الثقة في هذه البيانات، مما يؤدي إلى تحسينات شاملة في الكفاءة.
• عمليات نسخ احتياطي واستعادة أسرع لقواعد البيانات: تساعد عملية إلغاء البيانات المتكررة في تقليل الحجم الإجمالي للبيانات المستخدمة في وسائط التخزين. يعني هذا امتلاك النُسخ الاحتياطية والأرشيفات لمساحة إجمالية أصغر، مما يؤدي إلى نسخ احتياطي وحركة واستعادة أسرع—لعمليات نقل البيانات في كلا الاتجاهين يستغرق وقتًا أقل بفضل وحدات التخزين الأصغر، كما أنها تُعالج أسرع وتستهلك موارد حوسبة أقل.

حافظ على بياناتك في أفضل حال باستخدام Oracle HeatWave

تتمثل أفضل طريقة لتقليل مشكلات تكرار البيانات في منعها في المقام الأول. تجمع Oracle HeatWave بين معالجة المعاملات عبر الإنترنت والتحليلات الفورية عبر مستودعات البيانات وبحيرات البيانات والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة سحابية واحدة. يمكن للعملاء الاستفادة بطرق متعددة.

• لا توجد حاجة إلى تكرار بيانات المعاملات في قاعدة البيانات إلى قاعدة بيانات تحليلات منفصلة لأجل التحليل.
• يمكن للفِرق الاستعلام بسهولة عن البيانات في مخزن الكائنات أو MySQL Database أو مزيج من كليهما دون ميزات أو خدمات إضافية.
• بالمثل، لا توجد حاجة إلى نقل البيانات إلى خدمة تعلم آلي مُنفصلة لإنشاء نماذج التعلم الآلي.
• يمكن للعملاء تجنب تعقيد استخدام خدمات مختلفة واستخراج التكرار وتحويله وتحميله بشكل مُكلف.
• يحصل صانعو القرار على تحليلات فورية، بدلاً من التقارير المستندة إلى البيانات التي قد تكون قديمة في الوقت الذي تتوفر فيه في قاعدة بيانات تحليلات مُنفصلة.
• تنخفض مخاطر أمان البيانات والامتثال التنظيمي نظرًا لعدم نقل البيانات بين مخازن البيانات.
• باستخدام Oracle HeatWave GenAI، الذي يتضمن مخزن متجهات مؤتمت داخل قاعدة البيانات، يمكن للعملاء الاستفادة من قوة نماذج اللغات الكبيرة ببياناتهم الخاصة للحصول على إجابات أدق وذات صلة بالسياق من استخدام النماذج المُدربة فحسب على البيانات العامة—دون تكرار البيانات في قاعدة بيانات متجهات منفصلة.

بشكل عام، تقسِّم ميزة إلغاء البيانات المكررة مستودعات المعلومات وتحسِّن إمكانية الوصول إلى البيانات وتعزز بيئة تعاونية يمكن فيها للفِرق الاستفادة من رؤى البيانات الجماعية للمؤسسة لاتخاذ قرارات أفضل. يمكنك تجنب المواقف التي يستخدم فيها فريق التسويق الخاص بك نظام إدارة علاقات العملاء مع معلومات اتصال العميل بينما يستخدم فريق المبيعات نظام إدارة عملاء محتملين مُنفصل مع بيانات مماثلة. يمكن لبرنامج التخلص من التكرار دمج هذه المعلومات، مما يتيح لكلا الفريقين الوصول إلى عرض موحد للعملاء والتعاون بشكل أكثر فعالية في الحملات التسويقية والتوعية بالمبيعات.

الأسئلة الشائعة حول تكرار البيانات

ما هي بعض الاتجاهات المستقبلية في تكرار البيانات؟

مع تطور الإمكانات التكنولوجية، اكتسبت تكنولوجيا المعلومات قدرة أكبر على تقليل كمية البيانات المتكررة. تشمل بعض الأمثلة على هذه التطورات ما يلي:

• وجود خيار لإجراء إلغاء التكرار في المصدر أو الهدف
• إلغاء تكرار البيانات المُضمن
• إلغاء تكرار البيانات العالمي بدلاً من وحدات التخزين المحلية فحسب
• إلغاء تكرار البيانات كجزء من عملية التحقق والتحويل باستخدام مخزونات البيانات
• إلغاء التكرار حسب الكتلة أو المقطع بدلاً من الملف فحسب

كيف تراقب تكرار البيانات؟

تتوفر استراتيجيات مُختلفة لمراقبة البيانات المتكررة وتحديدها. تتضمن هذه الأدوات أدوات مثل توصيف البيانات ومطابقة البيانات وكتالوج البيانات. يمكن أن توفر أدوات تصحيح البيانات لمصادر البيانات الواردة مستوى من التحديد بينما يمكن لأدوات إلغاء تكرار البيانات المُتخصصة اكتشاف البيانات المتكررة والتخلص منها.

ما هي تحديات تكرار البيانات؟

يشكل تكرار البيانات تحديًا كبيرًا للمؤسسات من جميع الأحجام. تتمثل المشكلة الأوضح في إهدار مساحة التخزين. تلتهم النسخ المتكررة سعة قيِّمة على الخوادم ومحركات الأقراص الثابتة والتخزين السحابي، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف. كما أن إدارة البيانات المتكررة عبر الأنظمة تستغرق وقتًا طويلاً للعاملين في تكنولوجيا المعلومات الذين يحتاجون إلى تحديد التكرارات، وتحديد الإصدار الأساس، ثم حذف النُسخ الزائدة. يمكن أن يؤدي التكرار المُفرط للبيانات إلى إبطاء الأنظمة أيضًا، إذ تستغرق الملفات المتكررة المنتشرة عبر مواقع التخزين وقتًا أطول للوصول إليها واستردادها.

يوجد أيضًا عدم اتساق في البيانات، عندما لا تُطبَّق التحديثات على كل النسخ. يمكن أن يؤدي هذا إلى إعداد تقارير غير دقيقة، وإهدار الجهد على أساس معلومات قديمة، والارتباك عندما تعتمد الفِرق المختلفة على مجموعات بيانات مُتضاربة. يمكن أن تجعل البيانات المتكررة من الصعب الامتثال إلى اللوائح التي تتطلب ممارسات دقيقة للاحتفاظ بالبيانات وحذفها، ومن منظور أمني، كلما زادت البيانات لديك، زاد سطح الهجوم.

هل توجد أي مزايا من البيانات المتكررة؟

تأتي البيانات المتكررة عن قصد، مثل النسخ الاحتياطية والأرشيفات مع الكثير من المزايا للوظائف المتعلقة باستمرارية الأعمال والتعافي من الكوارث. لاستخدام البيانات المتكررة بنجاح، يجب على المؤسسات استخدام نهج استراتيجي يساعد في ضمان الاحتفاظ بالتكرارات بكمية محددة ومحدودة، وبالتالي؛ منع الاستخدام المفرط للموارد والمشكلات الأخرى.