¿Qué es la redundancia de datos?

La redundancia involuntaria de datos puede dar lugar a ineficiencias, como el aumento de los costes de almacenamiento y la incoherencia de los datos, pero la redundancia intencionada es un componente básico de la gestión de datos eficaz. Resulta especialmente valiosa en la actualidad, cuando las organizaciones gestionan grandes volúmenes de datos cada vez mayores. Las copias redundantes de los datos suelen ser fundamentales para el diseño y el esquema de las bases de datos, lo que ayuda a garantizar la alta disponibilidad, la integridad de los datos y la coherencia.

La redundancia intencional de datos también desempeña un papel crítico en la recuperación ante desastres. Por ejemplo, en 2024, las vulneraciones de datos costaron a las empresas una media de 4,88 millones de dólares. Las copias de datos redundantes son cruciales en situaciones de corrupción de datos o fallos de hardware, ya que ofrecen una copia de seguridad fiable . Sin embargo, mientras que la redundancia y la recuperación de datos se centran en evitar la pérdida de datos, la redundancia prioriza su disponibilidad y continuidad, mientras que la recuperación se centra en la restauración.

En la gestión de bases de datos, existen dos tipos de redundancia de datos, la intencional y la no intencional:

Las organizaciones implementan deliberadamente la redundancia de datos para mejorar la disponibilidad del sistema y protegerse contra la pérdida de datos. Al ayudar a garantizar que los sistemas continúan funcionando incluso en caso de fallos de hardware, la redundancia de datos intencional mejora la coherencia de los datos y cumple los requisitos de alta disponibilidad. Estas ventajas la hacen especialmente valiosa en sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS) y almacenes de datos.

La redundancia no intencional de datos surge cuando los sistemas crean datos duplicados sin querer, lo que genera ineficiencias. Por ejemplo, las copias redundantes de datos pueden aumentar los costes de almacenamiento, causar discrepancias en el análisis de datos y degradar el rendimiento debido al largo proceso de mantenimiento de copias innecesarias de datos.

La redundancia de datos intencional ofrece varios beneficios clave que pueden mejorar la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos:

• Integridad de los datos: las copias redundantes de los datos ayudan a los sistemas a recuperarse de errores, fallos de hardware o discrepancias. Si un dato se corrompe, los sistemas pueden acceder rápidamente a una versión limpia e incorrupta desde otra copia, lo que mejora el acceso a datos y el tiempo de actividad.
  
  
• Coherencia de los datos: las copias sincronizadas de datos críticos ayudan a mantener las actualizaciones en todas las copias de datos, lo que evita que estos sean incoherentes. Esto es especialmente importante en entornos que requieren altos niveles de coherencia de datos, como el almacenamiento en la nube o los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). 
  
  
• Seguridad de datos: las copias redundantes de datos protegen contra la corrupción, pérdida o violación de los mismos. Almacenar los datos en diferentes ubicaciones o sistemas de almacenamiento ayuda a garantizar que, si un sistema se ve comprometido, los datos sigan siendo accesibles desde otra fuente segura.
  
  
• Eficiencia operativa: la redundancia de datos intencional mejora la eficiencia operativa al reducir el tiempo de inactividad. Con copias redundantes de los datos, las empresas pueden mantener el acceso a los datos y la productividad, incluso cuando se producen fallos o interrupciones del hardware.

Para aplicar eficazmente la redundancia intencional de datos, las organizaciones utilizan varias herramientas y técnicas, como la replicación de datos, las configuraciones RAID y los sistemas de archivos distribuidos:

La matriz redundante de discos independientes (RAID) combina varios discos duros en una sola unidad. Esta tecnología de almacenamiento de datos mejora la redundancia de datos y la tolerancia a fallos, que es la capacidad de un sistema para seguir funcionando incluso cuando fallan sus componentes. 

RAID 1, por ejemplo, duplica los datos entre dos unidades, lo que ayuda a garantizar que si una unidad falla, los datos sigan estando disponibles. Las configuraciones RAID equilibran el rendimiento, la capacidad de almacenamiento y la paridad, por lo que son ideales para entornos con grandes conjuntos de datos.

Los sistemas de archivos distribuidos (DFS) almacenan datos en múltiples máquinas o nodos y los replican automáticamente para ayudar a garantizar la redundancia y la alta disponibilidad. Esta arquitectura tolerante a fallos significa que si falla un nodo o un disco, se puede seguir accediendo a los datos desde otros nodos, lo que ayuda a garantizar que el acceso a los datos permanezca ininterrumpido.

La replicación de datos implica la creación de copias de datos en diferentes ubicaciones para ayudar a garantizar su disponibilidad. Puede ser en tiempo real (sincrónico) o retardado (asincrónico). La replicación de datos es crucial para proporcionar acceso continuo a los datos, especialmente en escenarios de recuperación ante desastres.

La redundancia de datos no intencional plantea varios riesgos que pueden afectar a su calidad, rendimiento y seguridad, como:

• El aumento de los costes de almacenamiento: almacenar copias redundantes de datos en varios sistemas o ubicaciones aumenta los requisitos de espacio de almacenamiento. Esto incrementa los costes de almacenamiento, especialmente en entornos de nube, donde los precios suelen basarse en el volumen de almacenamiento de datos utilizado. 
  
  
• La incoherencia de datos: cuando las actualizaciones o eliminaciones de datos no se sincronizan correctamente, pueden producirse incoherencias. Estas discrepancias pueden provocar errores en la recuperación y el análisis de la información, lo que socava la integridad del sistema y lleva a que la elaboración de informes o la toma de decisiones sean incorrectos.
  
  
• La corrupción y pérdida de datos: las copias redundantes de datos, si no se gestionan adecuadamente, pueden aumentar el riesgo de corrupción de datos. Por ejemplo, si la corrupción no se detecta y se replica en todas las copias de datos, afecta a todo el conjunto de datos. Los procesos inadecuados de réplica o copia de seguridad también pueden hacer que los datos críticos sean vulnerables a la pérdida.
  
  
• La degradación del rendimiento: aunque la replicación puede ayudar a garantizar la coherencia de los datos, también puede introducir latencia cuando las actualizaciones se realizan en varias copias. Esto puede ralentizar la recuperación de datos, especialmente en sistemas que manejan grandes conjuntos de datos o grandes volúmenes de transacciones.
  
  
• Riesgos de seguridad y cumplimiento: los datos redundantes aumentan el número de vulnerabilidades potenciales, lo que hace que los sistemas sean más susceptibles a los ciberataques. Las copias múltiples de datos también pueden violar los principios de minimización de datos en regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).

Para hacer frente a la redundancia de datos no intencional, las organizaciones pueden emplear diversas estrategias de mitigación, entre ellas:

La normalización de bases de datos organiza los datos en campos separados y relacionados para eliminar los datos duplicados y reducir la redundancia. Este proceso ayuda a garantizar que cada dato se almacene solo una vez, lo que mejora la integridad y la coherencia de los datos. Sigue una serie de reglas, a menudo clasificadas como formas normales primera, segunda, tercera y cuarta.

La deduplicación de datos identifica y elimina los datos duplicados en todos los sistemas, y almacena solo una instancia de cada entrada de datos. Esto se usa comúnmente en centros de datos y entornos de almacenamiento en la nube para optimizar el espacio de almacenamiento y reducir los problemas de redundancia.

La compresión de datos reduce el tamaño de los conjuntos de datos al eliminar los elementos repetitivos. Esta técnica se utiliza ampliamente en sistemas de copia de seguridad, transmisión en red y almacenamiento en la nube para optimizar el espacio de almacenamiento y mejorar la eficacia de la recuperación de datos. 

La gestión de datos maestros (MDM) consolida los datos empresariales esenciales en una única fuente, mejorando la coherencia de los datos en todos los sistemas. Crea un registro maestro para entradas de datos clave, como clientes, productos y empleados, lo que elimina datos duplicados y reduce la redundancia.

La vinculación de datos utiliza claves externas en los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) para crear relaciones entre los campos de datos, reduciendo la redundancia. Por ejemplo, los datos de los clientes pueden almacenarse en una tabla de "clientes", con los pedidos vinculados al cliente a través del ID de cliente para ayudar a garantizar que los datos son precisos y coherentes.

Aunque la redundancia de datos y la recuperación de datos abordan la pérdida de datos, tienen propósitos distintos. La redundancia de datos se utiliza a menudo como estrategia proactiva. Ayuda a garantizar una alta disponibilidad y minimiza el tiempo de inactividad mediante el almacenamiento de copias redundantes de datos en varias ubicaciones.

Sin embargo, la recuperación de datos es un proceso reactivo. Restaura datos después de incidentes como corrupción de datos, eliminación accidental o ciberataques. Existen varios métodos de recuperación de datos que se utilizan para recuperar datos perdidos y restaurar los sistemas a un estado anterior, entre ellos:

• Copias de seguridad de datos: las copias de seguridad periódicas almacenan copias de los datos separadas del sistema principal, normalmente en un almacenamiento externo o en entornos en la nube. Estas copias de seguridad son esenciales para la recuperación ante desastres, ya que ayudan a garantizar la restauración de los datos en caso de fallo o corrupción.
  
  
• Instantáneas: las instantáneas crean copias puntuales de los datos, y capturan el estado exacto de los datos en el momento en que se toman. Esta técnica facilita la recuperación rápida de datos en entornos virtualizados y ayuda en la recuperación ante desastres sin necesidad de copias de seguridad completas.
  
  
• Protección continua de datos: los sistemas de protección continua de datos (CDP) realizan un seguimiento de los cambios en los datos a nivel de bloque, lo que ayuda a garantizar que solo se actualizan los bloques de datos modificados. Los sistemas CDP funcionan en tiempo real para conservar los datos más recientes e incluyen funciones de deduplicación para reducir las copias innecesarias de datos y optimizar el espacio de almacenamiento.