* Mayores costos de almacenamiento: Almacenar los mismos datos varias veces desperdicia un valioso espacio de almacenamiento. Esto es particularmente problemático con grandes conjuntos de datos.
* Inconsistencia de datos: Si los mismos datos se almacenan en diferentes ubicaciones, las actualizaciones de una copia podrían no reflejarse en otros. Esto lleva a inconsistencias e imprecisiones en los datos. Por ejemplo, si la dirección de un cliente se actualiza en un lugar pero no en otro, los informes generados por las diferentes fuentes de datos mostrarán información conflictiva.
* Problemas de integridad de datos: Las inconsistencias hacen que sea difícil garantizar la precisión y confiabilidad de los datos. Esto puede conducir a una mala toma de decisiones basada en información defectuosa.
* Aumento de la complejidad de mantenimiento: La gestión de datos redundantes requiere más esfuerzo para garantizar la consistencia y la precisión en todas las copias. Las actualizaciones, deleciones y copias de seguridad se vuelven más complicadas y lentas.
* potencia de procesamiento desperdiciada: Las consultas y otras operaciones de procesamiento de datos pueden tener que acceder a múltiples fuentes de datos, aumentando el tiempo de procesamiento y el consumo de recursos.
Si bien cierta redundancia podría intencionalmente intencionalmente por razones de rendimiento (por ejemplo, almacenamiento en caché), la redundancia no controlada generalmente se considera indeseable y debe minimizarse a través de técnicas adecuadas de diseño de bases de datos y gestión de datos como la normalización de la base de datos.