¿Qué es la redundancia de datos?

Mientras que la redundancia involuntaria de datos puede dar lugar a ineficiencias, como el aumento de los costos de almacenamiento y la incoherencia de los datos, la redundancia intencionada de datos es un componente básico de la gestión eficaz de datos. Resulta especialmente valioso hoy en día, cuando las organizaciones gestionan grandes conjuntos de datos y volúmenes de datos cada vez mayores. Las copias redundantes de datos suelen ser fundamentales para el diseño y el esquema de las bases de datos, ya que ayudan a garantizar una alta disponibilidad, integridad y coherencia de los datos.

La redundancia intencional de datos también desempeña un papel fundamental en la recuperación ante desastres. Por ejemplo, en 2024, las filtraciones de datos costaron a las empresas un promedio de 4.88 millones de dólares. Las copias de datos redundantes son cruciales en escenarios de corrupción de datos o fallas de hardware, ya que ofrecen una copia de seguridad confiable. Sin embargo, mientras que la redundancia y la recuperación de datos se centran en evitar la pérdida de datos, la redundancia prioriza la disponibilidad y la continuidad de los datos, mientras que la recuperación se centra en la restauración.

En la gestión de bases de datos, hay 2 tipos de redundancia de datos: intencional y no intencional:

Las organizaciones implementan deliberadamente la redundancia de datos para mejorar la disponibilidad del sistema y proteger contra la pérdida de datos. Al ayudar a garantizar que los sistemas continúan funcionando incluso en caso de fallas de hardware, la redundancia de datos intencional mejora la coherencia de los datos y cumple con los requisitos de alta disponibilidad. Estos beneficios lo hacen especialmente valioso en sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS) y almacenes de datos.

La redundancia involuntaria 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 costos 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, fallas de hardware o discrepancias. Si un dato se corrompe, los sistemas pueden acceder rápidamente a una versión limpia y sin corromper desde otra copia, lo que mejora el acceso a los datos y el tiempo de actividad.
  
  
• Coherencia de los datos: las copias sincronizadas de los datos críticos ayudan a mantener las actualizaciones en todas las copias de los datos, lo que evita la incoherencia de los datos. Esto es especialmente importante en entornos que requieren altos niveles de coherencia de datos, como almacenamiento en la cloud o los sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP). 
  
  
• Seguridad de los datos: Las copias redundantes de datos protegen contra la corrupción, pérdida o violación de datos. 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 fallas o interrupciones del hardware.

Para implementar la redundancia de datos intencional de manera efectiva, las organizaciones utilizan varias herramientas y técnicas, como la data replication, las configuraciones RAID y los sistemas de archivos distribuidos:

La matriz redundante de discos independientes (RAID) combina varias unidades de disco duro en una sola unidad. Esta Tecnología de almacenamiento de datos mejora la redundancia de datos y la tolerancia a fallas, que es la capacidad de un sistema de Continuar funcionando incluso durante fallas de componente. 

RAID 1, por ejemplo, refleja los datos entre 2 unidades, lo que ayuda a garantizar que, si una unidad falla, los datos permanezcan disponibles. Las configuraciones RAID equilibran el rendimiento, la capacidad de almacenamiento y la paridad, lo que las hace ideales para entornos con grandes conjuntos de datos.

Los sistemas de archivos distribuidos (DFS) almacenan datos en varias máquinas o nodos, replicando automáticamente los datos para ayudar a garantizar la redundancia y la alta disponibilidad. Esta arquitectura tolerante a fallas significa que si un nodo o disco falla, aún se puede acceder 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 la disponibilidad de los datos. 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 involuntaria plantea varios riesgos que pueden afectar a la calidad, el rendimiento y la seguridad de los datos, como por ejemplo:

• Aumento de los costos de almacenamiento: Almacenar copias redundantes de datos en múltiples sistemas o ubicaciones aumenta los requisitos de espacio de almacenamiento. Esto aumenta los costos de almacenamiento, especialmente en entornos de nube donde los precios a menudo se basan en el volumen de almacenamiento de datos utilizado. 
  
  
• Inconsistencia de datos: Cuando las actualizaciones o eliminaciones de datos no se sincronizan correctamente, pueden producirse inconsistencias. Estas discrepancias pueden causar errores en la recuperación de la información y el análisis de datos, socavando la integridad del sistema y dando lugar a informes o toma de decisiones incorrectos.
  
  
• 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 los daños no se detectan y se replican en todas las copias de los datos, afectan a todo el conjunto de datos. Los procesos inadecuados de replicación o copia de seguridad también pueden hacer que los datos críticos sean vulnerables a la pérdida.
  
  
• Degradación del rendimiento : si bien 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, sobre todo en sistemas que manejan grandes conjuntos de datos o grandes volúmenes de transacciones.
  
  
• Riesgos de seguridad y cumplimiento: los datos redundantes aumentan la cantidad 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 (GDPR) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).

Para abordar la redundancia de datos no intencional, las organizaciones pueden emplear varias Estrategias de mitigación, entre ellas:

La normalización de la base 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 categorizadas como formas normales primera, segunda, tercera y cuarta.

La deduplicación de datos identifica y elimina los datos duplicados en todos los sistemas, almacenando 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 es ampliamente utilizada en sistemas de backup, transmisión de red y almacenamiento en la cloud para optimizar el espacio de almacenamiento y mejorar la eficiencia de 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 las entradas de datos clave, como clientes, productos y empleados, lo que elimina los datos duplicados y reduce la redundancia.

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

Si bien la redundancia de datos y la recuperación de datos direcciones la pérdida de datos, tienen diferentes propósitos. La redundancia de datos se utiliza a menudo como una estrategia proactiva. Ayuda a garantizar una alta disponibilidad y minimiza el tiempo de inactividad almacenando copias redundantes de datos en múltiples ubicaciones.

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

• Copias de seguridad: Las copias de seguridad regulares almacenar copias de datos por separado del sistema principal, generalmente en almacenamiento externo o entornos de nube. Estas copias de seguridad son esenciales para la recuperación ante desastres, ya que ayudan a garantizar la restauración de datos si hay fallas o daños.
  
  
• Instantáneas: Las instantáneas crean copias de datos en un momento dado, capturando el estado exacto de los datos en el momento en que se toman. Esta técnica facilita la recuperación de datos rápidos en entornos virtualizados y ayuda en la recuperación ante desastres sin necesidad de backups completos.
  
  
• Protección continua de datos: Los sistemas de protección continua de datos (CDP) rastrean los cambios en los datos a nivel de bloque, lo que ayuda a garantizar que solo se actualicen los bloques de datos modificados. Los sistemas CDP operan en tiempo real para preservar los datos más recientes e incluyen funciones de deduplicación para reducir las copias innecesarias de datos, optimizando el espacio de almacenamiento de información.