Datenreduktion ist die Duplikation von Daten in einem Datenbank- oder Datenspeichersystem. Dies bedeutet, dass die gleichen Informationen an mehreren Stellen gespeichert werden. Während es in einigen Fällen harmlos oder sogar für den schnellen Zugang zugute kommt, führt Redundanz häufig zu mehreren erheblichen Problemen:

* Erhöhte Lagerkosten: Das Speichern der gleichen Daten mehrmals verschwendet wertvolle Speicherplatz. Dies ist besonders problematisch bei großen Datensätzen.

* Datenkonsistenz: Wenn dieselben Daten an verschiedenen Orten gespeichert werden, werden in anderen Aktualisierungen einer Kopie möglicherweise nicht reflektiert. Dies führt zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in den Daten. Wenn beispielsweise die Adresse eines Kunden an einem Ort, jedoch nicht an einem anderen, aktualisiert wird, werden aus den verschiedenen Datenquellen erzeugte Berichte widersprüchliche Informationen angezeigt.

* Datenintegritätsprobleme: Inkonsistenzen erschweren es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Dies kann zu einer schlechten Entscheidungsfindung führen, die auf fehlerhaften Informationen beruht.

* Erhöhte Wartungskomplexität: Die Verwaltung redundanter Daten erfordert mehr Anstrengungen, um die Konsistenz und Genauigkeit in allen Kopien sicherzustellen. Updates, Löschungen und Backups werden komplizierter und zeitaufwändiger.

* Verschwendung für Verarbeitungsleistung: Abfragen und andere Datenverarbeitungsvorgänge müssen möglicherweise auf mehrere Datenquellen zugreifen, um die Verarbeitungszeit und den Ressourcenverbrauch zu erhöhen.

Während eine Entlastung aus Leistungsgründen (z. B. Caching) absichtlich eingeführt werden könnte, wird unkontrollierte Redundanz im Allgemeinen als unerwünscht angesehen und sollte durch ordnungsgemäße Datenbankdesign- und Datenmanagement -Techniken wie Datenbanknormalisierung minimiert werden.