数据冗余能产生什么问题

2023年，北京某公司，数据冗余导致系统崩溃，损失10万条客户信息。

数据冗余？麻烦大了，浪费资源还容易出错。

说起这个数据冗余，我当年在一家互联网公司的时候，那真是深有体会。记得那是2017年，公司接了一个大项目，要整合全国上百万用户的个人信息，结果因为数据没有做好去重处理，直接导致数据库里同一人的信息重复了好几遍。我当时负责后台管理，那段时间简直是忙得焦头烂额。
那时候，我们每天都要处理大量的重复数据，不仅浪费了人力，服务器压力也大，响应速度慢得要命。有一次，一个客户要查询自己的订单信息，结果系统直接崩溃了，客户等了老半天都没反应。那场面，简直是尴尬得要死。
而且，数据冗余还可能导致分析错误。比如说，我们公司要分析用户购买行为，结果因为数据重复，导致分析结果不准确，决策层据此做出的决策也跟着出了问题。当时，领导还特意开了个会，把责任都推到我头上，那心情，简直了。
后来，我们公司专门请了专家来做数据清洗，花了大价钱，才算把这个坑填上。现在想想，当时要是早点意识到数据冗余的危害，也许就不会那么辛苦了。
不过，说回来，这块我还是有点心得的。比如，做数据管理的时候，一定要做好数据的去重，避免重复录入。还有，建立完善的数据管理体系，定期进行数据清理，这样就能有效避免数据冗余带来的问题。当然啦，这块我没碰过大数据分析，不敢乱讲，不过按照我的经验，这些措施应该是没毛病的。😂