Was versteht man unter Datendeduplizierung? Methoden und Vorteile

Der Prozess der Datendeduplizierung beseitigt systematisch redundante Kopien von Daten und Dateien. Das senkt Speicherkosten und verbessert die Versionskontrolle. In einer Zeit, in der jedes Gerät Daten erzeugt und ganze Organisationen Dateien gemeinsam nutzen, ist Datendeduplizierung ein zentraler Bestandteil des IT-Betriebs. Sie spielt zudem eine wichtige Rolle beim Datenschutz und bei der Sicherstellung der Betriebskontinuität. Wird Datendeduplizierung auf Backups angewendet, identifiziert und entfernt sie doppelte Dateien und Blöcke und speichert nur eine einzige Instanz jeder eindeutig identifizierbaren Information. Das spart nicht nur Kosten, sondern verbessert auch Backup- und Wiederherstellungszeiten, da weniger Daten über das Netzwerk übertragen werden müssen.

Was versteht man unter Datendeduplizierung?

Datendeduplizierung ist der Prozess, bei dem identische Dateien oder Datenblöcke aus Datenbanken und Speichersystemen entfernt werden. Dies kann dateiweise, blockweise, auf Byte-Ebene oder auf einer Zwischenstufe erfolgen – je nach eingesetztem Algorithmus. Die Ergebnisse werden häufig über das sogenannte „Datendeduplizierungsverhältnis“ bewertet. Nach der Deduplizierung sollte mehr freier Speicherplatz zur Verfügung stehen, wobei das tatsächliche Einsparpotenzial stark variiert, da manche Aktivitäten und Dateitypen deutlich anfälliger für Duplikate sind als andere. IT-Abteilungen sollten regelmäßig nach Duplikaten suchen; der Nutzen häufiger Deduplizierung hängt jedoch stark vom jeweiligen Umfeld und mehreren Einflussfaktoren ab.

Wichtige Erkenntnisse

• Datendeduplizierung ist der Prozess, bei dem Daten auf Duplikate geprüft und identische Inhalte entfernt werden.
• Deduplizierungstools bieten unterschiedliche Genauigkeitsstufen – von der Prüfung kompletter Dateien bis hin zur Analyse einzelner Dateisegmente oder Datenblöcke.
• Je präziser der Vorgang, desto mehr Rechenleistung wird benötigt.
• Bei Backups und Archivierung kann die Deduplizierung vor oder nach der Datenübertragung erfolgen. Erfolgt sie vor der Übertragung, wird weniger Bandbreite benötigt; erfolgt sie danach, steigt der Bandbreitenbedarf, während lokale Ressourcen geschont werden.

Datendeduplizierung einfach erklärt

Im Prozess der Daten-Deduplizierung durchsucht ein Tool die Speichervolumen nach doppelten Daten und entfernt erkannte Duplikate. Um Duplikate zu finden, vergleicht das System eindeutige Kennungen – sogenannte Hashes – die jedem Datenobjekt zugeordnet sind. Wird eine Übereinstimmung festgestellt, wird nur eine Kopie der Daten gespeichert; alle weiteren Duplikate werden durch Verweise auf das Original ersetzt.

Das Deduplizierungssystem sucht sowohl im lokalen Speicher, in Verwaltungstools wie Datenkatalogen, als auch in anderen Datenspeichern und berücksichtigt dabei strukturierte und unstrukturierte Daten. Zum besseren Verständnis des Prozesses sind folgende Begriffe wichtig:

• Deduplizierungsverhältnis: Eine Kennzahl, die den Erfolg des Deduplizierungsprozesses misst. Das Verhältnis vergleicht die Größe des ursprünglichen Datenspeichers mit der Größe nach der Deduplizierung. Ein hoher Wert deutet auf einen effektiven Prozess hin, jedoch können Faktoren wie die Häufigkeit der Deduplizierung, die Art der Daten und weitere Einflüsse den Wert verfälschen. Virtualisierungstechnologien beispielsweise erzeugen virtuelle Maschinen, die sich einfach sichern und replizieren lassen – wodurch mehrere Kopien von Daten entstehen können. Einige Kopien sind wichtig, um Redundanz zu gewährleisten und einen Verlust von Daten abzufedern.
• Datenaufbewahrung: Die Dauer, über die Daten entsprechend der festgelegten Richtlinien im Speicher aufbewahrt werden. Finanzberichte müssen in der Regel länger aufbewahrt werden als beispielsweise E-Mails. Je länger die Aufbewahrungsdauer ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Daten während Backups, Transfers oder durch den Einsatz virtueller Maschinen dupliziert werden.
• Datentyp: Das Format, in dem Daten gespeichert werden. Typische Datentypen sind ausführbare Programme, Dokumente und Mediendateien. Zweck, Kritikalität, Zugriffshäufigkeit und weitere Faktoren bestimmen, ob eine Datei dupliziert wird und wie lange sie gespeichert bleibt.
• Änderungsrate: Eine Kennzahl, die misst, wie häufig eine Datei aktualisiert oder geändert wird. Dateien mit einer hohen Änderungsrate werden meist seltener dupliziert.
• Speicherort: Der Ort, an dem Daten gespeichert sind. Doppelte Dateien entstehen oft dadurch, dass identische Dateien an mehreren Speicherorten existieren – entweder absichtlich, beispielsweise bei Backups, oder unbeabsichtigt, z. B. durch versehentliches Kopieren und Einfügen. In manchen Fällen enthalten virtuelle Maschinen, die an unterschiedlichen Orten gespeichert werden, identische Dateien.

Warum ist Datendeduplizierung sinnvoll?

Durch Datendeduplizierung lassen sich Ressourcen wie Speicherplatz, Rechenleistung und Kosten einsparen. Im Kern geht es darum, das Datenvolumen zu reduzieren. Doch wenn jedes Gerät riesige Datenmengen erzeugt und Dateien kontinuierlich zwischen Abteilungen ausgetauscht werden, hat doppelte Datenspeicherung weitreichende Konsequenzen: Sie kann Prozesse verlangsamen, Hardware-Ressourcen beanspruchen, unnötige Redundanzen schaffen und für Verwirrung sorgen, wenn verschiedene Teams mit unterschiedlichen, redundanten Dateien arbeiten. Die Deduplizierung kann all diese Probleme effektiv beheben. Daher setzen viele Unternehmen sie regelmäßig und fest geplant im Rahmen ihrer IT-Wartungsstrategien ein.

Wann wird die Datendeduplizierung verwendet?

Da die Datendeduplizierung ein ressourcenintensiver Datenmanagement-Prozess ist, sollte der Zeitpunkt ihrer Durchführung von verschiedenen Faktoren abhängen – darunter das Netzwerkdesign und die Zeiträume, in denen Mitarbeiter auf Dateien zugreifen. Die folgenden Anwendungsfälle sind besonders häufig:

Allgemeine Dateiserver

Allgemein genutzte Dateiserver bieten Speicher und Services für eine Vielzahl von Daten, darunter persönliche Dateisammlungen einzelner Mitarbeiter sowie geteilte Abteilungsordner. Aufgrund der meist hohen Nutzeranzahl und der unterschiedlichen Rollen entstehen häufig mehrere Duplikate derselben Datei. Ursachen hierfür sind beispielsweise Backups von lokalen Festplatten, Anwendungsinstallationen, Dateifreigaben und ähnliche Prozesse.

Virtual-Desktop-Infrastruktur (VDI)-Bereitstellungen

Die Virtual-Desktop-Infrastruktur-Technologie ermöglicht das zentrale Hosting und das Management virtualisierter Desktops für den Remote-Zugriff. Das Problem dabei: Virtuelle Festplatten sind häufig identisch aufgebaut und enthalten zahlreiche doppelte Dateien, die viel Speicherplatz beanspruchen. Zudem kann das gleichzeitige Hochfahren vieler virtueller Maschinen, wie z. B. zu Beginn des Arbeitstags – der sogenannte „VDI-Bootstorm“ – die Systemperformance stark beeinträchtigen oder sogar zum Stillstand führen. Die Deduplizierung kann hier Abhilfe schaffen, indem sie häufig genutzte Anwendungsressourcen im Arbeitsspeicher zwischenspeichert und bedarfsgerecht bereitstellt.

Speichersysteme und Backups

Backups führen aus gutem Grund zur Erstellung von doppelten Dateiversionen. Allerdings muss dieselbe Datei nicht immer wieder erneut abgespeichert werden. Die Daten-Deduplizierung stellt sicher, dass es eine saubere Sicherungskopie gibt, während in neueren Backup-Versionen lediglich auf diese Hauptdatei verwiesen wird. Dadurch bleibt die Redundanz erhalten, Speicher und Ressourcen werden jedoch effizient genutzt.

Datenübertragungen

Deduplizierungstools sorgen für einen effizienteren Datenübertragungsprozess. Statt einer vollständigen Überschreibung erkennen sie Dateien in Segmenten. Beim Dateitransfer werden lediglich diejenigen Segmente übertragen, die verändert wurden. Erhält beispielsweise jemand eine neue Version einer großen Datei, in der nur wenige Segmente aktualisiert sind, beschleunigt sich der Übertragungsprozess deutlich, weil nur diese Segmente neu geschrieben werden.

Archivsysteme

Archivsysteme werden häufig mit Backups verwechselt, da beide für die langfristige Datenspeicherung eingesetzt werden. Während Backups jedoch in erster Linie zur Disaster Recovery und für den Katastrophenfall erstellt werden, dienen Archivsysteme dazu, nicht mehr aktiv genutzte Daten dauerhaft aufzubewahren. Duplikate können entstehen, wenn Speichervolumen zusammengeführt oder neue Segmente ins Archivsystem aufgenommen werden. Der Deduplizierungsprozess sorgt für eine maximale Effizienz der Archivierung.

Funktionsweise der Datendeduplizierung

Aus übergeordneter Sicht vergleichen Deduplizierungstools Dateien oder Dateiblöcke anhand eindeutiger Fingerabdrücke, sogenannte Hashes, um Duplikate zu identifizieren. Sobald Duplikate bestätigt sind, werden sie protokolliert und entfernt. Im Folgenden sind die einzelnen Schritte dieses Prozesses näher beschrieben.

Blockerstellung

Chunking bezeichnet einen Deduplizierungsprozess, bei dem Dateien in Segmente – sogenannte Chunks – unterteilt werden. Die Größe dieser Segmente kann entweder algorithmisch berechnet oder anhand festgelegter Richtlinien bestimmt werden. Der Vorteil des Chunkings liegt in einer präziseren Deduplizierung; dies erfordert jedoch einen höheren Einsatz von Rechenressourcen.

Hashing

Wenn Daten von einem Deduplizierungstool verarbeitet werden, weist ein Hashing-Algorithmus ihnen einen Hash-Wert zu. Dieser Hash wird anschließend geprüft, ob er bereits im Protokoll der verarbeiteten Daten vorhanden ist. Ist dies der Fall, wird das entsprechende Element als Duplikat eingestuft und gelöscht, um Speicherplatz freizugeben.

Referenztabellen

Die Ergebnisse des Deduplizierungsprozesses werden in einer Referenztabelle gespeichert. Diese Tabelle dokumentiert, welche Segmente oder Dateien entfernt wurden und auf welche Originaldateien sie sich bezogen. Referenztabellen sorgen für Transparenz und Nachvollziehbarkeit und bieten gleichzeitig einen umfassenden Überblick darüber, welche Quellen eine Datei innerhalb eines Speichervolumens referenziert.

Ansätze zur Datendeduplizierung

Unternehmen können aus verschiedenen Methoden der Datendeduplizierung wählen, je nachdem, welche Lösung am besten zu ihrem Budget, ihrer verfügbaren Bandbreite und ihrem Bedarf an Redundanz passt. Wo der Prozess stattfindet, wann er durchgeführt wird und mit welchem Detaillierungsgrad – all diese Variablen lassen sich flexibel kombinieren, um eine passgenaue Lösung für das jeweilige Unternehmen zu gestalten.

Deduplizierungsmethoden

• Block-Level-Deduplizierung: Deduplizierungstools arbeiten auf Blockebene, indem sie Segmente nach Unterschieden in ihren Fingerprints vergleichen und Duplikate entfernen. Dies ermöglicht eine besonders präzise Deduplizierung, ist jedoch ressourcenintensiv und bei sehr großen physischen Speicherumgebungen nur schwer umsetzbar.
• Variable-Längen-Deduplizierung: Hierbei bestimmt ein Algorithmus die Größe der Datensegmente innerhalb einer Datei und prüft anschließend auf Duplikate. Wie die Block-Level-Deduplizierung bietet auch dieses Verfahren eine hohe Präzision, allerdings ohne die feste Segmentgröße einzelner Blöcke.
• Datei-Level-Deduplizierung: Statt auf Blockebene findet die Duplikaterkennung hier auf Dateiebene statt. Diese Methode arbeitet weniger granular als die Block-Level-Deduplizierung, ist dafür aber schneller und weniger ressourcenintensiv – und kann unabhängig von der Speichergröße eingesetzt werden.

Deduplizierungspunkte

• Quellen-Deduplizierung: Bei dieser Methode erfolgt die Deduplizierung direkt auf dem lokalen Client. Die Durchführung der Deduplizierung vor dem Backup spart Bandbreite und Übertragungskosten, beansprucht jedoch die Ressourcen des Clients.
• Ziel-Deduplizierung: Hier findet die Deduplizierung erst nach der Übertragung des Backups statt. Der Ressourceneinsatz verhält sich gegensätzlich zur Source-Deduplizierung: Die Clients werden entlastet, dafür steigt die Belastung von Netzwerk und Zielsystem.

Zeitpunkt der Deduplizierung

• Inline-Deduplizierung: Bei dieser Methode wird die Datendeduplizierung in Echtzeit während der Verarbeitung durchgeführt. Dabei werden die Daten sofort auf Duplikate geprüft. Dies beansprucht mehr lokale Compute-Ressourcen, spart jedoch erheblich Speicherplatz.
• Deduplizierung nach der Verarbeitung: Nachgelagerte Deduplizierung vergleicht und entfernt Duplikate, nachdem die Daten zum Ziel übertragen wurden. Diese Methode benötigt mehr Speicherplatz am Zielort, da Duplikate zunächst gespeichert werden, verbraucht jedoch vor der Übertragung weniger lokale Ressourcen.

Vorteile der Datendeduplizierung

Ähnlich wie das Bearbeiten eines Dokuments überflüssige Wörter oder Formulierungen entfernt, um den Text prägnanter zu gestalten, sorgt die Deduplizierung für eine Optimierung der Unternehmensdaten. Davon profitieren Organisationen durch niedrigere Speicherkosten, einen geringeren Bandbreitenverbrauch und eine effizientere Datensicherung.

Speicherersparnis

Wenn weniger Dateien vorhanden sind, benötigen Unternehmen weniger Speicherplatz. Das ist einer der klarsten Vorteile der Daten-Deduplizierung – und dieser Mehrwert erstreckt sich auch auf andere Systeme. Unternehmen benötigen weniger Speicherplatz für Backups und verbrauchen weniger Rechen- sowie Bandbreitenressourcen für das Scannen und Sichern von Daten.

Disaster Recovery

Da die Daten-Deduplizierung den Aufwand für Backups verringert, profitieren Unternehmen von einer schnelleren und einfacheren Disaster Recovery. Kleinere Backups lassen sich effizienter erstellen, was wiederum dazu führt, dass für die Wiederherstellung weniger Ressourcen benötigt werden.

Kleinere Backup-Fenster

Durch Datendeduplizierung verkleinert sich der Speicherbedarf von Backup-Dateien, was den Ressourcenverbrauch während Backup-Prozessen – sei es Speicherplatz, Rechenleistung oder Prozessdauer – deutlich senkt. Dadurch erhalten Unternehmen zusätzliche Flexibilität bei der Planung ihrer Backups.

Netzwerkeffizienz

Je weniger Dateien übertragen werden müssen, desto weniger Bandbreite wird benötigt und umso geringer ist der Verbrauch von Netzwerkressourcen. Datendeduplizierung steigert somit die Netzwerkeffizienz, indem sie den Ressourcenbedarf beim Übertragen von Daten – wie z. B. für die Archivierung oder Wiederherstellung von Backups – reduziert.

Wirtschaftliche Vorteile

Explodierende Datenmengen führen in Unternehmen aller Größen zu steigenden Ausgaben für Speicherlösungen. Durch Deduplizierung können die Kosten gesenkt werden, da weniger Speicherplatz für den täglichen Betrieb sowie für Backups und Archivierung benötigt wird. Zusätzliche Kosteneinsparungen ergeben sich durch den geringeren Bedarf an Energie, Rechenleistung und Bandbreite sowie durch einen geringeren Aufwand an personellen Ressourcen zur Verwaltung und Behebung von Dateiduplikaten.

Nachteile und Bedenken bei der Datendeduplizierung

Die Datendeduplizierung ist ein effektives Mittel, um Ressourcen bestmöglich zu nutzen und Kosten zu senken. Allerdings gehen diese Vorteile mit einigen Herausforderungen einher – viele davon betreffen die benötigte Rechenleistung für eine feingranulare Deduplizierung. Zu den häufigsten Nachteilen und Bedenken im Zusammenhang mit der Datendeduplizierung gehören:

Performance-Overhead

Datendeduplizierung ist besonders ressourcenintensiv, insbesondere auf Blockebene. IT-Teams sollten daher den Zeitplan und die Durchführung der Deduplizierungsprozesse sorgfältig planen – unter Berücksichtigung verfügbarer Bandbreite, der Aktivitäten und Anforderungen der Organisation, der Backup-Standorte, Deadlines und weiterer individueller Faktoren.

Hash-Kollisionen

Hash-Kollisionen entstehen, wenn zufällig generierte Hash-Werte übereinstimmen. Bei der Block-Level-Deduplizierung werden Datenblöcken Hashes zugewiesen, wodurch die Gefahr von Kollisionen und potenzieller Datenkorruption steigt. Um Hash-Kollisionen zu vermeiden, kann die Größe der Hashtabelle erhöht oder eine Kollisionsbehandlung wie Chaining oder Open Addressing eingesetzt werden. Beim Chaining werden mehrere Elemente mit gleichem Hash in einer verketteten Liste oder einer anderen Datenstruktur gespeichert, während beim Open Addressing ein alternativer Speicherort innerhalb der Tabelle gefunden wird. Beide Methoden haben Vor- und Nachteile, weshalb IT-Teams die Länge und Komplexität des Hashing-Algorithmus sorgfältig gegen mögliche Workarounds abwägen sollten.

Datenintegrität

Kein Prozess ist völlig fehlerfrei. Während der Deduplizierung besteht stets das Risiko, dass einzigartige und wichtige Daten versehentlich gelöscht oder verändert werden. Integritätsprobleme können durch Hash-Kollisionen, beschädigte Quellblöcke, unterbrochene Prozesse infolge unerwarteter Ereignisse wie Festplattenausfälle, menschliche Fehler, Stromausfälle, erfolgreiche Cyberangriffe oder einfache Bedienfehler entstehen. Auch wenn solche Probleme angesichts moderner Deduplizierungslösungen selten auftreten, bleiben sie möglich und können erhebliche Schwierigkeiten verursachen.

Metadaten hinzugefügt

Beim Deduplizierungsprozess entsteht eine zusätzliche Metadatenebene für Änderungsprotokolle und die digitalen Signaturen, die jedem verarbeiteten Block zugeordnet werden. Diese wird als „Fingerprint-Datei“ bezeichnet. Diese Metadaten benötigen nicht nur zusätzlichen Speicherplatz, sondern können auch eigene Integritätsprobleme verursachen. Wird die Fingerprint-Datei beispielsweise beschädigt, gestaltet sich die Wiederherstellung der Daten deutlich schwieriger.

Kosten der Umsetzung

Auch wenn die Datendeduplizierung langfristig durch geringeren Speicherbedarf Kosten spart, ist zunächst eine Investition erforderlich. Diese umfasst die Anschaffung des Deduplizierungstools, das meist nach der Anzahl der Datensätze lizenziert wird, sowie den zeitlichen Aufwand der IT-Mitarbeiter für die Planung, Durchführung und Verwaltung des Deduplizierungsprozesses.

Anwendungsfälle für Datendeduplizierung

Wie funktioniert Datendeduplizierung in der Praxis? Theoretisch ist es ein einfaches Data-Science-Konzept: Doppelte Daten werden entfernt, um den Ressourcenverbrauch zu senken und Fehler zu minimieren, die auftreten, wenn mehrere Versionen einer Datei im Umlauf sind. Doch verschiedene Branchen, Sektoren und sogar einzelne Abteilungen verfolgen jeweils eigene Ziele und Anforderungen. Nachfolgend einige typische Anwendungsfälle.

Customer Relationship Management (CRM): In einem CRM-System können Kundenstammdaten, Kontaktinformationen und Geschäftsabschlüsse aus verschiedenen Quellen, mit unterschiedlichen Detailgraden und in unterschiedlichen Formaten gespeichert werden. Dies führt zu uneinheitlichen Datenbeständen – wie z. B. wenn zwei Manager jeweils unterschiedliche Versionen eines Kontaktdatensatzes haben. Wird eine Ansprechperson in mehreren Datenquellen geführt und nach deren Ausscheiden nur an einer Stelle aktualisiert, nutzen manche Mitarbeiter weiterhin veraltete Informationen. Mithilfe von Datendeduplizierung lässt sich eine zentrale und verlässliche Informationsquelle schaffen, sodass alle Teams und Einzelpersonen stets auf aktuelle Kundendaten zugreifen können – egal ob für Visualisierungen oder Analysen.

Datenintegration: Wenn zwei Organisationen zusammengeführt werden – wie z. B. durch eine Übernahme oder interne Umstrukturierung – können doppelte Datensätze entstehen, weil verschiedene Instanzen derselben Anwendung genutzt wurden. Beispielsweise kauft ein größeres Unternehmen einen kleineren Wettbewerber, wobei sich der Kundenstamm zu 40 % überschneidet und dies auch in den jeweiligen ERP-Systemen abgebildet ist. Durch Deduplizierung lassen sich diese Redundanzen beseitigen, Speicherressourcen optimal nutzen und sicherstellen, dass innerhalb der neu entstandenen Organisation immer nur die aktuellste Version jedes Datensatzes verwendet wird.

Virtuelle IT-Umgebungen: Beim Einsatz virtueller Desktops – wie z. B. für Testumgebungen oder den Zugriff auf spezialisierte Anwendungen und interne Systeme – trägt Daten-Deduplizierung erheblich zur Effizienzsteigerung bei, insbesondere bei einer hohen Nutzerzahl. Virtuelle Maschinen enthalten häufig sehr ähnliche Dateien, was zu zahlreichen Duplikaten führen kann. Die Deduplizierung entfernt diese Mehrfachversionen, sodass der Speicher nicht durch von den virtuellen Maschinen erzeugte redundante Daten überlastet wird.

Bankwesen: In Finanzinstituten kommt es häufig vor, dass verschiedene Abteilungen oder Filialen doppelte Kundendatensätze führen. Jede dieser Duplikate stellt ein potenzielles Einfallstor für Identitätsdiebstahl, betrügerische Transaktionen und andere illegale Aktivitäten dar. Zudem ist für die Bearbeitung und Überprüfung redundanter Daten auf Betrugsfälle ein erhöhter Ressourcenaufwand notwendig. Die Daten-Deduplizierung hilft Banken und Kreditgenossenschaften, sowohl die Effizienz als auch die Sicherheit deutlich zu verbessern.

Dies sind nur einige Beispiele für Anwendungsfälle. Jedes Unternehmen mit großem Datenaufkommen profitiert von Deduplizierung.

Was Sie bei der Auswahl einer Deduplizierungstechnologie beachten sollten

Viele Anbieter haben Tools zur Datendeduplizierung im Portfolio – aber welches passt zu Ihrem Unternehmen? Hier sind die wichtigsten Faktoren, die Teams bei der Auswahl berücksichtigen sollten:

• Performance: Verschiedene Deduplizierungsmethoden stellen unterschiedliche Anforderungen an die Ressourcen. Beispielsweise erfordert eine Quellen-basierte Block-Level-Deduplizierung in einem großen Netzwerk deutlich mehr Ressourcen als eine Datei-basierte Deduplizierung am Ziel mit begrenztem Anwendungsbereich.
• Skalierbarkeit: Skalierbarkeit und Performance hängen eng zusammen, da Prozesse, die die Leistung beeinträchtigen, nur schwer skalierbar sind. Bei der Deduplizierung gilt: Je ressourcenintensiver der Prozess, desto schwieriger ist es, diesen bei Bedarf flexibel zu erweitern. Unternehmen mit hohen Anforderungen an die Skalierbarkeit müssen diese Abwägungen bei der Auswahl der passenden Deduplizierungstechnologie berücksichtigen.
• Integration: Isolierte Datenquellen erschweren die Deduplizierung erheblich. Sind Datenbanken beispielsweise in Silos organisiert, steigt die Wahrscheinlichkeit für doppelte Einträge stark an. In komplexen Netzwerken mit mehreren Standorten kann es zudem notwendig sein, vor der Deduplizierung eine besonders gründliche Datenbereinigung und -transformation durchzuführen. Unternehmen sollten den aktuellen Stand ihrer Datenintegration unbedingt berücksichtigen, wenn sie Deduplizierung einführen möchten.
• Kosten: Die Preise für Deduplizierungstools variieren je nach Funktionsumfang und Komplexität. Die Kosten steigen mit der Menge der zu verarbeitenden Datensätze. Es empfiehlt sich, ein Budget auf Basis von Branchenstandards und vorliegenden Angeboten zu erstellen – und anschließend abzuwägen, wie sich dies durch die langfristigen Einsparungen relativiert.

Datendeduplizierung mit Oracle HeatWave überflüssig machen

Die effektivste Methode, Probleme durch doppelt vorhandene Daten zu vermeiden, ist, sie gar nicht erst entstehen zu lassen. Oracle HeatWave unterstützt genau dabei, indem es Transaktionen, Echtzeitanalysen über Data Warehouses und Data Lakes, Machine Learning und Generative KI in einem einzigen Cloud-Service vereint. HeatWave-Kunden müssen keine Daten mehr aus einer transaktionalen Datenbank in eine separate Analysedatenbank kopieren, was zahlreiche Vorteile bietet.

• Es entfällt die Notwendigkeit, identische Daten mehrfach für unterschiedliche Zwecke zu speichern.
• Zudem benötigen sie keine komplexen, zeitaufwendigen, kostenintensiven und fehleranfälligen ETL-Prozesse mehr, um Daten zwischen verschiedenen Datenspeichern zu übertragen.
• Analyseabfragen greifen stets auf aktuelle Daten zu – ein klarer Vorteil gegenüber Analysen auf Daten, die in einer separaten Umgebung bereits veraltet sein können.
• Da keine Daten zwischen Datenbanken übertragen werden, sinkt auch das Risiko einer Kompromittierung während der Übertragung.
• Mit HeatWave Lakehouse lassen sich bis zu einem halben Petabyte an Daten im Object Store abfragen und bei Bedarf mit Daten in einer MySQL-Datenbank kombinieren. Kunden können Transaktionsdaten in MySQL-Datenbanken, Daten in unterschiedlichen Formaten im Objektspeicher oder eine Kombination aus beidem per Standard-MySQL-Befehlen analysieren – ohne Daten aus dem Objektspeicher in die MySQL-Datenbank zu kopieren.

Dank integriertem HeatWave AutoML können Machine-Learning-Modelle direkt in HeatWave erstellt, trainiert und erklärt werden – ebenfalls ohne Daten in einen separaten ML-Service zu verschieben.

HeatWave GenAI bietet integrierte, automatisierte und sichere GenAI-Funktionen mit in der Datenbank verfügbaren Large Language Models, einem automatisierten Vektorspeicher, skalierbarer Vektorverarbeitung sowie der Möglichkeit, kontextbezogene Gespräche in natürlicher Sprache zu führen. Unternehmen nutzen damit GenAI ohne eigene KI-Expertise und ohne Daten in eine separate Vektordatenbank zu übertragen.

Indem HeatWave Datenduplizierung über verschiedene Cloud-Services für Transaktionen, Analysen, Machine Learning und GenAI verhindert, vereinfacht der Service Datenarchitekturen, ermöglicht schnellere und fundiertere Entscheidungen, steigert die Produktivität, verbessert die Sicherheit und senkt die Kosten.

Häufig gestellte Fragen zur Datendeduplizierung

Was ist ein Beispiel für Deduplizierung?

Ein typisches Beispiel ergibt sich bei versionsbasierten Backups und Archiven von Unternehmensdaten. Jede dieser Sicherungen enthält zahlreiche identische, unveränderte Dateien. Mit Deduplizierung wird der Backup-Prozess optimiert, indem eine neue Version des Archivs ohne diese mehrfach vorhandenen Dateien erstellt wird. Stattdessen verweist die neue Version über Pointer auf die einzelne Originaldatei – so bleibt sie im Archiv verfügbar, ohne zusätzlichen Speicherplatz zu verbrauchen.

Was ist der Grund für Deduplizierung?

Doppelte Datensätze verbrauchen unnötig Speicherplatz. Dieser zusätzliche Speicherbedarf zieht weitere Ressourcen nach sich – wie z. B. Speichervolumen, Übertragungsbandbreite und Rechenleistung, zum Beispiel bei Malware-Scans. Deduplizierung reduziert den benötigten Speicherplatz und senkt so den gesamten Ressourcenverbrauch, sei es Bandbreite oder Speicherkapazität.

Was ist Datenduplizität?

Duplikate entstehen sowohl durch Datenduplizität als auch durch Datenredundanz. Datenduplizität liegt vor, wenn Nutzer selbst eine doppelte Datei ins System einfügen. Datenredundanz entsteht, wenn Datenbanken mit überschneidenden Dateien oder Datensätzen zusammengeführt werden und dadurch Duplikate entstehen.

Was sind die Nachteile der Deduplizierung?

Deduplizierung schafft langfristig mehr Effizienz und Kostenvorteile, da Speicherplatz frei wird. Der eigentliche Deduplizierungsprozess ist jedoch ressourcenintensiv und kann Teile des Netzwerks verlangsamen – darunter die Rechenleistung und die Übertragungsbandbreite. IT-Abteilungen müssen daher sorgfältig planen, wann Deduplizierung durchgeführt wird.