Apa yang dimaksud dengan redundansi data?

Redundansi data yang tidak disengaja dapat menyebabkan inefisiensi, seperti peningkatan biaya penyimpanan dan inkonsistensi data, tetapi redundansi data yang disengaja adalah komponen inti dari manajemen data yang efektif. Hal ini menjadi sangat berharga saat ini mengingat organisasi mengelola kumpulan data besar dan volume data terus meningkat. Salinan data redundan sering kali penting bagi desain dan skema database, demi membantu memastikan ketersediaan tinggi, integritas data, dan konsistensi.

Redundansi data yang disengaja juga berperan penting dalam pemulihan bencana. Sebagai contoh, pada tahun 2024, pelanggaran data merugikan perusahaan rata-rata sebesar 4,88 juta USD. Salinan data redundan sangat penting dalam skenario kerusakan data atau kegagalan perangkat keras, karena menawarkan cadangan yang dapat diandalkan. Namun, meski redundansi data dan pemulihan data berfokus mencegah kehilangan data, redundansi memprioritaskan ketersediaan dan kontinuitas data, sementara pemulihan berfokus pada pemulihan.

Dalam manajemen database, ada 2 jenis redundansi data, yaitu disengaja dan tidak disengaja:

Organisasi sengaja menerapkan redundansi data untuk meningkatkan ketersediaan sistem dan melindungi dari kehilangan data. Dengan membantu memastikan bahwa sistem tetap berfungsi bahkan jika terjadi kegagalan perangkat keras, redundansi data yang disengaja meningkatkan konsistensi data dan memenuhi persyaratan ketersediaan tinggi. Keunggulan ini membuatnya sangat berharga dalam sistem manajemen database (relational database management, DBMS) relasional dan gudang data.

Redundansi data yang tidak disengaja terjadi ketika sistem secara tidak sengaja membuat data duplikat, yang menyebabkan inefisiensi. Misalnya, salinan data redundan dapat meningkatkan biaya penyimpanan, menyebabkan perbedaan dalam analisis data, dan menurunkan kinerja karena proses pemeliharaan salinan data yang tidak perlu akan memakan banyak waktu.

Redundansi data yang disengaja menawarkan beberapa manfaat utama yang dapat meningkatkan kualitas, keamanan, dan ketersediaan data:

• Integritas data: Salinan data redundan membantu sistem pulih dari kesalahan, kegagalan perangkat keras, atau ketidaksesuaian. Jika ada data yang rusak, sistem dapat dengan cepat mengakses versi yang bersih dan baik dari salinan lain, sehingga meningkatkan akses data dan waktu aktif.
  
  
• Konsistensi data: Salinan data penting yang disinkronkan akan membantu memastikan pembaruan diterapkan di semua salinan data, sehingga mencegah inkonsistensi data. Hal ini sangat penting di lingkungan yang membutuhkan konsistensi data tingkat tinggi, seperti penyimpanan cloud atau sistem perencanaan sumber daya perusahaan (enterprise resource planning, ERP). 
  
  
• Keamanan data: Salinan data redundan melindungi data dari kerusakan, kehilangan, atau pelanggaran data. Menyimpan data di berbagai lokasi atau sistem penyimpanan akan membantu memastikan bahwa jika satu sistem dibobol, data masih dapat diakses dari sumber aman lainnya.
  
  
• Efisiensi operasional: Redundansi data yang disengaja meningkatkan efisiensi operasional dengan mengurangi waktu henti. Dengan adanya salinan data redundan, bisnis dapat mempertahankan akses data dan produktivitas, bahkan ketika terjadi gangguan atau kegagalan perangkat keras.

Untuk menerapkan redundansi data yang disengaja secara efektif, organisasi menggunakan beberapa alat dan teknik, seperti replikasi data, konfigurasi RAID, dan sistem file terdistribusi:

Redundant array of independent disks (RAID) menggabungkan beberapa hard disk drive menjadi satu unit. Teknologi penyimpanan data ini meningkatkan redundansi data dan toleransi kesalahan, yang merupakan kemampuan sistem untuk tetap berfungsi bahkan saat terjadi kegagalan komponen. 

RAID 1, misalnya, mencerminkan data di antara 2 drive, sehingga membantu memastikan bahwa jika salah satu drive gagal, data tetap tersedia. Konfigurasi RAID menyeimbangkan kinerja, kapasitas penyimpanan, dan paritas, sehingga ideal untuk lingkungan dengan kumpulan data besar.

Sistem file terdistribusi (distributed file system, DFS) menyimpan data di beberapa node, secara otomatis mereplikasi data untuk membantu memastikan redundansi dan ketersediaan tinggi. Arsitektur yang toleran terhadap kesalahan ini berarti bahwa jika satu node atau disk gagal, data masih dapat diakses dari node lain, sehingga membantu memastikan bahwa akses data tidak terganggu.

Replikasi data melibatkan pembuatan salinan data di berbagai lokasi untuk membantu memastikan ketersediaan data. Proses ini bisa dilakukan secara real-time (sinkron) atau tertunda (asinkron). Replikasi data sangat penting untuk menyediakan akses berkelanjutan ke data, terutama dalam skenario pemulihan bencana.

Redundansi data yang tidak disengaja menimbulkan beberapa risiko yang dapat memengaruhi kualitas, kinerja, dan keamanan data, seperti:

• Kenaikan biaya penyimpanan: Menyimpan salinan data redundan di beberapa sistem atau lokasi akan meningkatkan kebutuhan ruang penyimpanan. Hal ini meningkatkan biaya penyimpanan, terutama di lingkungan cloud di mana harga sering didasarkan pada volume penyimpanan data yang digunakan. 
  
  
• Inkonsistensi data: Apabila pembaruan atau penghapusan data tidak disinkronkan dengan benar, inkonsistensi dapat terjadi. Ketidaksesuaian ini dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan informasi dan analisis data, sehingga merusak integritas sistem dan menyebabkan pelaporan atau pengambilan keputusan yang salah.
  
  
• Kerusakan dan kehilangan data: Jika tidak dikelola dengan baik, salinan data redundan dapat meningkatkan risiko kerusakan data. Misalnya, jika kerusakan tidak terdeteksi dan direplikasi di semua salinan data, seluruh kumpulan data akan terkena dampaknya. Proses replikasi atau pencadangan yang tidak memadai juga dapat membuat data penting rentan terhadap kehilangan.
  
  
• Penurunan kinerja: Meski replikasi dapat membantu memastikan konsistensi data, hal ini juga dapat menimbulkan latensi ketika pembaruan dilakukan di beberapa salinan. Hal ini dapat memperlambat pengambilan data, terutama dalam sistem yang menangani kumpulan data besar atau volume transaksi tinggi.
  
  
• Risiko keamanan dan kepatuhan: Data redundan meningkatkan jumlah potensi kerentanan, yang membuat sistem lebih rentan terhadap serangan siber. Banyak salinan data juga dapat melanggar prinsip minimalisasi data dalam peraturan seperti General Data Protection Regulation (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA).

Untuk mengatasi redundansi data yang tidak disengaja, organisasi dapat menggunakan berbagai strategi mitigasi, termasuk:

Normalisasi database mengatur data ke dalam bidang-bidang yang terpisah dan terkait untuk menghapus data duplikat dan mengurangi redundansi. Proses ini membantu memastikan bahwa setiap potong data hanya disimpan sekali, demi meningkatkan integritas dan konsistensi data. Proses ini mengikuti serangkaian aturan, yang sering dikategorikan sebagai bentuk normal pertama, kedua, ketiga, dan keempat.

Deduplikasi data mengidentifikasi dan menghapus data duplikat di seluruh sistem, serta hanya menyimpan satu contoh dari setiap entri data. Ini umumnya digunakan di pusat data dan lingkungan penyimpanan cloud untuk mengoptimalkan ruang penyimpanan dan mengurangi masalah redundansi.

Kompresi data mengurangi ukuran kumpulan data dengan menghapus elemen berulang. Teknik ini banyak digunakan dalam sistem pencadangan, transmisi jaringan, dan penyimpanan cloud untuk mengoptimalkan ruang penyimpanan serta meningkatkan efisiensi pengambilan data. 

Master data management (MDM) mengonsolidasikan data bisnis penting ke dalam satu sumber, sehingga meningkatkan konsistensi data di seluruh sistem. Sistem ini menciptakan catatan master untuk entri data utama seperti pelanggan, produk, dan karyawan, yang menghapus data duplikat dan mengurangi redundansi.

Penautan data menggunakan kunci asing dalam sistem manajemen database (DBMS) untuk membuat hubungan antara bidang data, sehingga mengurangi redundansi. Sebagai contoh, data pelanggan dapat disimpan dalam tabel "pelanggan", dengan pesanan yang ditautkan ke pelanggan melalui ID pelanggan untuk membantu memastikan bahwa datanya akurat dan konsisten.

Walaupun redundansi data dan pemulihan data sama-sama menangani kehilangan data, keduanya memiliki tujuan berbeda. Redundansi data sering kali digunakan sebagai strategi proaktif. Ini membantu memastikan ketersediaan tinggi dan meminimalkan waktu henti dengan menyimpan salinan data redundan di beberapa lokasi.

Namun, pemulihan data adalah proses reaktif. Proses ini memulihkan data setelah terjadi insiden seperti kerusakan data, penghapusan yang tidak disengaja, atau serangan siber. Ada beberapa metode pemulihan data yang digunakan untuk mengambil data yang hilang dan mengembalikan sistem ke keadaan sebelumnya, termasuk:

• Pencadangan data: Pencadangan rutin menyimpan salinan data secara terpisah dari sistem utama, biasanya di penyimpanan eksternal atau lingkungan cloud. Cadangan ini penting untuk pemulihan bencana, yang membantu memastikan pemulihan data jika terjadi kegagalan atau kerusakan.
  
  
• Snapshot: Snapshot membuat salinan data pada saat itu juga, dengan merekam keadaan data yang sebenarnya pada saat diambil. Teknik ini memfasilitasi pengambilan data cepat di lingkungan tervirtualisasi dan membantu pemulihan bencana tanpa memerlukan cadangan penuh.
  
  
• Perlindungan data berkelanjutan: Sistem perlindungan data berkelanjutan (continuous data protection, CDP) melacak perubahan data pada tingkat blok, yang membantu memastikan bahwa hanya blok data yang dimodifikasi saja yang diperbarui. Sistem CDP beroperasi secara real time untuk menyimpan data terbaru dan menyertakan fitur deduplikasi untuk mengurangi salinan data yang tidak perlu, sehingga mengoptimalkan ruang penyimpanan.