Was ist Datenredundanz?

Während unbeabsichtigte Datenredundanz zu Ineffizienzen wie erhöhten Speicherkosten und Dateninkonsistenzen führen kann, ist vorsätzliche Datenredundanz eine Kernkomponente einer effektiven Datenverwaltung. Sie ist heute besonders wertvoll, da Unternehmen große Datensätze und immer größere Datenmengen verwalten. Redundante Kopien von Daten sind oft von zentraler Bedeutung für das Datenbankdesign und das Schema und tragen dazu bei, hohe Verfügbarkeit, Datenintegrität und Konsistenz zu gewährleisten.

Auch bei der Notfallwiederherstellung spielt die absichtliche Datenredundanz eine entscheidende Rolle. Im Jahr 2024 kosteten Data Breaches Unternehmen beispielsweise durchschnittlich 4,88 Millionen US-Dollar. Redundante Datenkopien sind bei Datenverlust oder Hardwareausfällen von entscheidender Bedeutung, da sie ein zuverlässiges Backup bieten. Während sich Datenredundanz und Datenwiederherstellung zwar beide darauf konzentrieren, Datenverlust zu verhindern, priorisiert Datenredundanz im Gegensatz zur Datenwiederherstellung die Verfügbarkeit und Kontinuität von Daten, nicht ihre Wiederherstellung.

In der Datenbankverwaltung gibt es zwei Arten von Datenredundanz – beabsichtigte und unbeabsichtigte:

Unternehmen setzen bewusst Datenredundanz ein, um die Systemverfügbarkeit zu verbessern und sich vor Datenverlust zu schützen. Indem sie dazu beiträgt, dass die Systeme auch bei Hardwareausfällen weiterhin funktionieren, verbessert die beabsichtigte Datenredundanz die Datenkonsistenz und erfüllt die Anforderungen an eine hohe Verfügbarkeit. Diese Vorteile machen sie für relationale Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) und Data Warehouses besonders wertvoll.

Unbeabsichtigte Datenredundanz entsteht, wenn Systeme versehentlich doppelte Daten erstellen, was zu Ineffizienzen führt. Redundante Kopien von Daten können beispielsweise die Speicherkosten erhöhen, Diskrepanzen bei der Datenanalyse verursachen und die Leistung aufgrund der zeitaufwändigen Aufbewahrung unnötiger Datenkopien beeinträchtigen.

Beabsichtigte Datenredundanz bietet mehrere wichtige Vorteile, die Datenqualität, Sicherheit und Verfügbarkeit verbessern können:

• Datenintegrität: Redundante Kopien von Daten helfen Systemen bei der Wiederherstellung nach Fehlern, Hardwareausfällen oder Unstimmigkeiten. Wenn Daten beschädigt werden, können die Systeme schnell auf eine saubere, nicht beschädigte Version zugreifen, wodurch Datenzugriff und Betriebszeit verbessert werden.
  
  
• Datenkonsistenz: Synchronisierte Kopien kritischer Daten tragen dazu bei, dass alle Datenkopien aktualisiert sind, wodurch Dateninkonsistenzen vermieden werden. Das ist besonders wichtig in Umgebungen, die ein hohes Maß an Datenkonsistenz erfordern, wie z. B.Cloud-Speicher oder ERP-Systeme (Enterprise Ressourcen Planning). 
  
  
• Datensicherheit: Redundante Kopien von Daten schützen vor Datenverlust und Datenschutzverletzungen. Die Speicherung von Daten an verschiedenen Orten oder in verschiedenen Speichersystemen trägt dazu bei, dass die Daten im Falle einer Kompromittierung eines Systems immer noch von einer anderen sicheren Quelle aus zugänglich sind.
  
  
• Betriebseffizienz: Beabsichtigte Datenredundanz verbessert die betriebliche Effizienz, indem Ausfallzeiten reduziert werden. Mit redundanten Datenkopien können Unternehmen den Datenzugriff und die Produktivität aufrechterhalten, selbst wenn es zu Hardwareausfällen oder Unterbrechungen kommt.

Um absichtliche Datenredundanz effektiv umzusetzen, nutzen Unternehmen verschiedene Tools und Techniken, wie z. B. Data Replication, RAID-Konfigurationen und verteilte Dateisysteme:

Ein redundantes Array unabhängiger Festplatten (RAID) kombiniert mehrere Festplattenlaufwerke zu einer einzigen Einheit. Diese Datenspeichertechnologie verbessert die Datenredundanz und die Fehlertoleranz, d. h. die Fähigkeit eines Systems, auch bei Ausfällen von Komponenten weiter zu funktionieren. 

RAID 1 zum Beispiel spiegelt Daten zwischen 2 Laufwerken und stellt so sicher, dass die Daten auch bei Ausfall eines Laufwerks verfügbar bleiben. RAID-Konfigurationen gleichen Leistung, Speicherkapazität und Parität aus und sind daher ideal für Umgebungen mit großen Datensätzen.

Verteilte Dateisysteme (DFS) speichern Daten auf mehreren Computern oder Knoten und replizieren sie automatisch, um Redundanz und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Diese fehlertolerante Architektur sorgt dafür, dass bei einem Ausfall eines Knotens oder einer Festplatte weiterhin auf die Daten anderer Knoten zugegriffen werden kann. So wird sichergestellt, dass der Datenzugriff ohne Unterbrechungen erfolgt.

Bei der Data Replication werden Kopien von Daten an verschiedenen Orten erstellt, um die Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen. Sie kann in Echtzeit (synchron) oder verzögert (asynchron) erfolgen. Data Replication ist für den kontinuierlichen Zugriff auf Daten von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Notfallwiederherstellung.

Unbeabsichtigte Datenredundanzen bergen mehrere Risiken, die Datenqualität, -leistung und -sicherheit beeinträchtigen können, darunter:

• Höhere Speicherkosten: Das Speichern redundanter Kopien von Daten auf mehreren Systemen oder an mehreren Orten erhöht den Speicherplatzbedarf. Dies treibt die Speicherkosten in die Höhe, insbesondere in Cloud-Umgebungen, in denen die Preise häufig auf dem Volumen des genutzten Datenspeichers basieren. 
  
  
• Dateninkonsistenz: Wenn Datenaktualisierungen oder -löschungen nicht ordnungsgemäß synchronisiert werden, kann es zu Inkonsistenzen kommen. Diese Diskrepanzen können Fehler bei Informationsabruf und Datenanalyse zur Folge haben, die Integrität des Systems beeinträchtigen und zu falschen Berichten oder Entscheidungen führen.
  
  
• Datenbeschädigung und -verlust: Redundante Kopien von Daten können, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, das Risiko von Datenbeschädigungen erhöhen. Wird beispielsweise eine Beschädigung nicht erkannt und tritt auf allen Datenkopien auf, wirkt sie sich auf den gesamten Datensatz aus. Unzureichende Replikations- oder Backup-Prozesse können kritische Daten ebenfalls anfällig für Verlust machen.
  
  
• Leistungseinbußen: Die Replikation kann zwar dazu beitragen, die Datenkonsistenz zu gewährleisten, kann aber auch zu Latenzen führen, wenn Aktualisierungen auf mehreren Kopien vorgenommen werden. Das kann die Datenabfrage verlangsamen, insbesondere in Systemen, die große Datensätze oder hohe Transaktionsvolumina verarbeiten.
  
  
• Sicherheits- und Compliance-Risiken: Redundante Daten erhöhen die Anzahl potenzieller Schwachstellen und machen Systeme anfälliger für Cyberangriffe. Das Vorhandensein mehrerer Kopien von Daten können auch gegen die Grundsätze der Datenminimierung in Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) verstoßen.

Um unbeabsichtigte Datenredundanzen zu vermeiden, können Unternehmen verschiedene Strategien zur Risikominderung anwenden, darunter:

Bei der Datenbanknormalisierung werden Daten in separaten, zusammenhängenden Feldern organisiert, um doppelte Daten zu vermeiden und Redundanzen zu reduzieren. Dieser Prozess stellt sicher, dass jede Dateneinheit nur einmal speichert wird, was die Datenintegrität und -konsistenz verbessert. Er folgt einer Reihe von Regeln, die oft als erste, zweite, dritte und vierte Normalform kategorisiert werden.

Die Datendeduplizierung identifiziert und entfernt doppelte Daten in allen Systemen, wobei nur eine einzige Instanz jeder Dateneingabe gespeichert wird. Diese Maßnahme wird häufig in Rechenzentren und Cloud-Speicherumgebungen eingesetzt, um den Speicherplatz zu optimieren und Redundanzprobleme zu reduzieren.

Durch die Datenkomprimierung wird die Größe von Datensätzen durch die Eliminierung sich wiederholender Elemente reduziert. Diese Technik wird häufig bei Backup-Systemen, Netzwerkübertragungen und Cloud-Speichern eingesetzt, um den Speicher zu optimieren und die Effizienz der Datenabfrage zu verbessern. 

Master Data Management (MDM) konsolidiert wichtige Geschäftsdaten in einer einzigen Quelle und verbessert so die Datenkonsistenz zwischen allen Systemen. Es erstellt einen Stammsatz für wichtige Dateneinträge wie Kunden, Produkte und Mitarbeiter, wodurch doppelte Daten vermieden und Redundanzen reduziert werden.

Bei der Datenverknüpfung werden Fremdschlüssel in Datenbankmanagementsystemen (DBMS) verwendet, um Beziehungen zwischen Datenfeldern herzustellen und so die Redundanz zu verringern. Beispielsweise können Kunden-Daten in einer Tabelle „Kunden“ gespeichert werden, wobei Bestellungen über die Kunden-ID mit dem Kunden verknüpft werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und konsistent sind.

Während es sowohl bei der Datenredundanz als auch bei der Datenwiederherstellung um Datenverluste geht, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Datenredundanz wird häufig als proaktive Strategie eingesetzt. Sie sorgt für eine hohe Verfügbarkeit und minimiert Ausfallzeiten, indem sie redundante Kopien von Daten an mehreren Orten speichert.

Datenwiederherstellung ist jedoch ein reaktiver Prozess. Er stellt Daten nach Vorfällen wie Datenbeschädigung, versehentlichem Löschen oder Cyberangriffen wieder her. Es gibt verschiedene Methoden zur Datenwiederherstellung, um verlorene Daten wiederherzustellen und Systeme in einen früheren Zustand zu versetzen, darunter:

• Daten-Backups: Regelmäßige Daten-Backups speichern Kopien der Daten getrennt vom Primärsystem, in der Regel in einem externen Speicher oder in einer Cloud. Diese Backups sind für die Notfallwiederherstellung von Daten im Falle eines Ausfalls oder einer Beschädigung unerlässlich.
  
  
• Snapshots: Snapshots erstellen punktuelle Kopien von Daten und erfassen den genauen Zustand der Daten zum Zeitpunkt der Aufnahme. Diese Technik erleichtert den schnellen Echtzeitdatenabruf in virtualisierten Umgebungen und hilft bei der Notfallwiederherstellung, ohne dass vollständige Backups erforderlich sind.
  
  
• Continuous Data Protection (CDP): CDP-Systeme verfolgen Datenänderungen auf Blockebene und stellen so sicher, dass nur geänderte Datenblöcke aktualisiert werden. CDP-Systeme arbeiten in Echtzeit, um die neuesten Daten zu bewahren, und enthalten Deduplizierungsfunktionen, die unnötige Datenkopien reduzieren und so den Speicherplatz optimieren.