Jadi, mengapa perusahaan membuat data duplikat? Mungkin ada satu atau beberapa dari sejumlah alasan yang valid, termasuk yang berikut:

• Organisasi atau salah satu departemennya mungkin perlu menggunakan kembali data asli, sehingga salinan data baru dibuat.
• Perusahaan mungkin ingin menyimpan salinan duplikat sebagai bagian dari sistem cadangan jika terjadi kehilangan data.
• Sebuah organisasi mungkin menyimpan beberapa salinan data yang sama tetapi disimpan dalam format yang berbeda.

Alasan utama lain untuk duplikasi data adalah karena itulah yang sering terjadi di sebagian besar organisasi dengan banyak departemen. Data secara teratur dibuat atau dibuat ulang sebagai hal yang dianggap wajar dan alami dalam menjalankan bisnis dalam konteks modern. Oleh karena itu, pembuatan atau replikasi data bukanlah masalah yang sebenarnya, melainkan proliferasi data yang berlebihan.

Jika tidak ada beban keuangan tambahan yang terkait dengannya, proliferasi data mungkin tampaknya tidak akan terlalu menjadi masalah. Sebuah organisasi dapat memilih untuk menyimpan data di berbagai lokasi dalam arsitektur IT mereka dan tidak peduli dengan redundansi tersebut.

Namun faktanya, perusahaan harus menanggung konsekuensi finansial dengan menyimpan sejumlah besar data yang berlebihan dalam bentuk biaya penyimpanan ekstra. Organisasi yang tidak dapat berhenti menciptakan redundansi data perlu mengalokasikan lebih banyak tenaga kerja dan anggaran untuk mengimplementasikan solusi penyimpanan dan manajemen data baru, baik itu melalui pembelian perangkat keras baru atau penambahan penyimpanan cloud.

Manfaat yang paling jelas dari teknik deduplikasi data adalah bahwa menyingkirkan data yang tidak diperlukan akan mengurangi jumlah total data yang harus disimpan dan dikelola oleh organisasi. Hal ini secara efektif meningkatkan kapasitas penyimpanan organisasi dengan memiliki lebih sedikit data yang memenuhi ruang penyimpanan.

Selain mengurangi biaya penyimpanan, deduplikasi data juga menawarkan manfaat utama lainnya, seperti mendukung rencana cadangan data dan langkah darurat untuk melindungi pemulihan bencana.

Manfaat lainnya adalah merevitalisasi integritas data dengan menghapus data “beban” dan memastikan bahwa data yang tersisa telah dibersihkan dengan benar. Data yang dideduplikasi terbukti berjalan lebih baik dan mengonsumsi lebih sedikit energi.

Manfaat lain dari deduplikasi data adalah seberapa baik deduplikasi ini bekerja dengan penerapan infrastruktur desktop virtual (VDI), karena kenyataannya hard disk virtual di belakang desktop jarak jauh VDI beroperasi secara identik. Produk Desktop sebagai Layanan (DaaS) yang populer termasuk Azure Virtual Desktop, dari Microsoft dan Windows VDI-nya. Produk ini membuat Virtual Machines (VM), yang dibuat selama proses virtualisasi server. Pada gilirannya, Virtual Machines ini memberdayakan teknologi VDI.

Pada tingkat yang paling dasar, deduplikasi data beroperasi melalui fungsi otomatis untuk mengidentifikasi duplikasi dalam blok data, kemudian menghapus duplikasi tersebut. Dengan bekerja di tingkat blok ini, potongan data unik dapat dianalisis dan ditentukan sebagai layak untuk disimpan. Kemudian, ketika perangkat lunak deduplikasi mendeteksi pengulangan blok data yang sama, pengulangan tersebut akan dihapus dan referensi ke data asli akan dimasukkan sebagai gantinya.

Metode alternatif deduplikasi data dilakukan pada tingkat file. Penyimpanan data instans tunggal membandingkan salinan penuh data dalam sistem file, tetapi bukan potongan atau blok data. Seperti metode rekannya, deduplikasi file juga pada dasarnya dilakukan dengan menyimpan file asli dan menghapus salinan tambahan.

Teknik deduplikasi tidak bekerja dengan cara yang sama dengan algoritma kompresi data (misalnya, LZ77, LZ78), meskipun benar bahwa keduanya memiliki tujuan yang sama yaitu untuk mengurangi redundansi data. Teknik deduplikasi mencapai hal ini dalam skala makro yang lebih besar daripada algoritma kompresi, yang tujuannya bukan untuk mengganti file yang identik dengan salinan bersama, tetapi lebih kepada penyandian redundansi data secara efisien.