Как избежать задвоения данных в больших информационных системах?

Чтобы избежать дублирования данных в больших информационных системах, можно использовать дедупликацию — процесс выявления и удаления дубликатов. vk.com

Некоторые методы, которые помогают решить проблему:

• Ограничения на ввод данных. www.osp.ru Для жёстко структурированных атрибутов можно установить запрет на ввод данных в соответствующие поля. www.osp.ru Для слабоструктурированной информации подойдут алгоритмы нечёткого поиска, которые позволяют находить данные на основании неполного совпадения и оценки их релевантности. www.osp.ru
• Использование специализированного программного обеспечения. vk.com Такие решения помогают автоматически идентифицировать дубликаты и корректировать записи с учётом опечаток и ошибок. vk.com Также они позволяют объединять данные из разных систем, синхронизируя информацию и устраняя избыточные записи. vk.com
• Интеграция данных. bigdataschool.ru Можно использовать ETL-инструменты или CDC для интеграции данных в реальном времени. bigdataschool.ru Ещё один способ — организация централизованного хранения данных компании в едином DWH или Data Lake. bigdataschool.ru
• Использование Data Mesh. bigdataschool.ru Это децентрализованный социально-технический подход к управлению данными. bigdataschool.ru Он предполагает демократизацию данных, контроль качества самих данных, а также определение их метаданных, шаблонов доступа, инфраструктуры хранения и обработки. bigdataschool.ru

Также для решения проблемы двойной записи в распределённых системах можно использовать паттерн Outbox. proglib.io Он помогает избежать проблемы, сохраняя согласованность между изменением данных и публикацией событий. proglib.io