摘录
学习如何消除数据冗余，提高存储、性能和准确性。发现诸如规范化、数据去重、集中化、验证、核实和定期审核等策略，以防止数据系统中的错误、不一致和混淆。
数据冗余 是指在多个位置存储重复或重叠数据。这是一种不良结果，可能以各种方式对系统产生负面影响。通过应用规范化、去重和集中化等技术，组织可以有效地识别和消除冗余数据。
理解数据冗余
数据冗余是指相同的数据在不同位置（如数据库、电子表格和其他存储库）中的复制。一些常见的原因包括：
- 包含重叠信息的多个数据源
- 在迁移或集成过程中记录的重复
- 在规范化不良的数据库中存在重复组和属性
- 在没有清理的情况下在系统之间复制数据
冗余增加了存储和维护成本。当重复数据更新时，它还会增加数据不一致性、错误和异常的风险。消除冗余对于优化存储、性能和准确性至关重要。
识别数据冗余
数据冗余的典型症状包括：
- 表示相同实体或事件的多个记录
- 表中的重复组或列
- 存储在不同系统中的相同数据元素
- 重复或过时数据的数量
仔细分析模式、查询、报告和统计分布有助于发现冗余。数据分析工具可以自动标记重复和冗余问题以供调查。
数据冗余的影响
数据冗余会带来多个数据质量挑战：
- 增加的存储 - 需要额外容量来维护冗余数据
- 不一致性 - 更新可能导致重复数据随时间发生变化
- 错误 - 冗余的过时数据可能传播不准确性
- 混乱 - 在冗余中不清楚哪个来源是权威的
- 更难维护 - 任何更改都需要更新多个系统
这些影响可能会降低对数据的信心并扭曲分析结果。
消除数据冗余的策略
以下是消除冗余的 5 个关键方法：
1. 规范化
将表重组为高效的规范形式可以消除重复组和属性。这通过原子、非冗余记录来最小化重复。
2. 数据去重
将重复记录识别并合并为权威的主记录可以提高数据质量和一致性。
3. 数据集中化
将数据合并到较少的权威系统中可以减少分散和冗余。主数据管理有助于集中域。
4. 数据验证和验证
输入验证和完整性检查有助于防止错误的重复数据进入系统。输入后验证可以识别现有的冗余。
5. 定期数据审计
通过审计和分析进行周期性冗余分析，确保通过持续的数据监督来控制冗余。
防止数据冗余的最佳实践
- 制定关于防止冗余的数据管理政策
- 开发清晰的数据模型和优化的模式
- 将质量检查整合到 ETL 过程中，以避免重复
- 将多个系统合并到集中存储库中
- 安排定期数据审计和去重倡议
- 使用持久唯一标识符记录
结论
数据冗余对质量、存储和维护产生不利影响。结合规范化、去重、集中化和治理的多方策略是控制冗余的关键。通过仔细的分析和计划，组织可以优化数据架构，消除低效的重复，并提高整体数据真实性和可靠性。
