* Aumento dei costi di archiviazione: La memorizzazione degli stessi dati più volte spreca un prezioso spazio di archiviazione. Ciò è particolarmente problematico con set di dati di grandi dimensioni.
* Incoerenza dei dati: Se gli stessi dati vengono archiviati in posizioni diverse, gli aggiornamenti a una copia potrebbero non essere riflessi in altre. Ciò porta a incoerenze e inesattezze nei dati. Ad esempio, se l'indirizzo di un cliente viene aggiornato in un posto ma non un altro, i report generati dalle diverse fonti di dati mostreranno informazioni contrastanti.
* Problemi di integrità dei dati: Incoerenze rendono difficile garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati. Ciò può portare a uno scarso processo decisionale in base a informazioni imperfette.
* Aumento della complessità di manutenzione: La gestione dei dati ridondanti richiede maggiori sforzi per garantire coerenza e accuratezza in tutte le copie. Aggiornamenti, eliminazioni e backup diventano tutti più complicati e richiedono molto tempo.
* Potenza di elaborazione sprecata: Le query e altre operazioni di elaborazione dei dati potrebbero dover accedere a più fonti di dati, aumentando il tempo di elaborazione e il consumo di risorse.
Mentre una certa ridondanza potrebbe essere introdotta intenzionalmente per motivi di prestazioni (ad esempio memorizzazione nella cache), la ridondanza non controllata è generalmente considerata indesiderabile e dovrebbe essere ridotta al minimo attraverso una corretta progettazione del database e tecniche di gestione dei dati come la normalizzazione del database.
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