{"id":1028,"date":"2026-03-02T23:51:57","date_gmt":"2026-03-02T23:51:57","guid":{"rendered":"https:\/\/nomadorroles.com\/?p=1028"},"modified":"2026-02-17T20:51:03","modified_gmt":"2026-02-17T20:51:03","slug":"integration-frameworks-that-reduce-redundancy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nomadorroles.com\/de\/integration-frameworks-that-reduce-redundancy\/","title":{"rendered":"Integrationsframeworks zur Reduzierung von Redundanz"},"content":{"rendered":"<p><strong>Da Unternehmen immer mehr Systeme miteinander verkn\u00fcpfen und gro\u00dfe Datenmengen in Data Warehouses verlagern, steigen die Kosten f\u00fcr Datenredundanz rasant an.<\/strong> Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt, warum <em>\u00fcberfl\u00fcssig<\/em> Design ist heute wichtig und es geht darum, was Teams dagegen tun k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Datenredundanz entsteht, wenn dieselben Daten an zwei oder mehr Orten gespeichert sind. Dies verschwendet Serverspeicherplatz und verwirrt die Benutzer hinsichtlich der zu aktualisierenden Daten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ungeplante Redundanz erzeugt vermeidbare Komplexit\u00e4t. Geplante Kopien k\u00f6nnen die Leistung verbessern, f\u00fchren aber ohne Regeln zu Fehlern und langsamer Datenverwaltung.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Artikel kl\u00e4rt die Erwartungen: Wie Redundanz aussieht, wodurch sie verursacht wird, welche Kosten entstehen und welche Framework-Komponenten Duplikate reduzieren. Leser finden praktische L\u00f6sungsans\u00e4tze wie Governance, Stammdatenmanagement, Normalisierung, Deduplizierung und Synchronisierung.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Es handelt sich um einen praktischen Leitfaden mit bew\u00e4hrten Verfahren f\u00fcr US-Teams.<\/strong> die in der heutigen Unternehmenslandschaft mehrere Gesch\u00e4ftsanwendungen, Datenbanken und die Datenfl\u00fcsse zwischen ihnen verwalten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie Datenredundanz in der modernen Datenintegration aussieht<\/h2>\n\n\n\n<p>Wenn Abteilungen separate Kopien desselben Datensatzes speichern, werden die Informationen \u00fcber verschiedene Plattformen verstreut. Dieser Abschnitt zeigt, wie dies im Arbeitsalltag geschieht und warum es f\u00fcr Teams, die system- und datenbank\u00fcbergreifend arbeiten, relevant ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wie sich doppelte Daten \u00fcber Systeme, Datenbanken und Tabellen verbreiten<\/h3>\n\n\n\n<p>Exporte, Importe und parallele Projektdatenbanken erzeugen h\u00e4ufig doppelte Eintr\u00e4ge. CRM-, ERP- und Marketing-Tools k\u00f6nnen nach einer Migration oder Synchronisierung jeweils identische Kundendatens\u00e4tze enthalten.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Wiederholte Datens\u00e4tze erscheinen \u00fcber <strong>Datenbanken<\/strong> und innerhalb einer einzigen Datenbank \u00fcber mehrere <em>Tabellen<\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li>Ad-hoc-Exporte und nicht stillgelegte parallele Datenbanken halten Duplikate am Leben.<\/li>\n\n\n\n<li>Migrationen ohne Mapping-Regeln erzeugen schnell doppelte Daten.<\/li>\n\n\n\n<li>Lokale Abteilungskopien entstehen, wenn keine einheitliche Wahrheitsquelle existiert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum \u201ederselbe Datensatz an mehreren Orten\u201c Verwirrung bei den Nutzern stiftet<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Mitarbeiter wissen nicht, welchen Datensatz sie aktualisieren sollen. Diese Unsicherheit f\u00fchrt zu widerspr\u00fcchlichen Berichten und unn\u00f6tigem Zeitaufwand f\u00fcr die Kl\u00e4rung, welche Kopie aktuell ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wann Redundanz im Datenmanagement beabsichtigt bzw. unbeabsichtigt ist<\/h3>\n\n\n\n<p>Manche Kopien werden bewusst f\u00fcr Backups, Sicherheitszwecke oder Hochverf\u00fcgbarkeitsreplikation erstellt. Auch diese bewusst erstellten Kopien ben\u00f6tigen eine Steuerung, um Inkonsistenzen zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Klare Regeln<\/strong> Informationen \u00fcber Eigentumsverh\u00e4ltnisse und Synchronisierungsfrequenz verhindern, dass absichtliche Duplikate zu versehentlichen Duplikaten werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">H\u00e4ufige Ursachen f\u00fcr redundante Daten in mehreren Systemen<\/h2>\n\n\n\n<p>Es kommt zu wiederholten Datens\u00e4tzen, da Teams unterschiedliche Systeme und uneinheitliche Regeln f\u00fcr dieselben Daten verwenden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Dezentrales Eigentum<\/strong> Das bedeutet, dass jede Abteilung ihre eigenen Kopien der Kundendaten speichert. Ohne eine zentrale Datenquelle kann jedes System f\u00fcr sein jeweiliges Team optimal sein. Das f\u00fchrt erwartungsgem\u00e4\u00df zu Datenredundanz in Datenbanken und Tools.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Manuelle Eingabe und Formatabweichungen<\/h3>\n\n\n\n<p>Die manuelle Dateneingabe f\u00fchrt zu Tippfehlern, alternativen Abk\u00fcrzungen und Formatunterschieden, wodurch nahezu identische Datens\u00e4tze entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Eingabefehler erzeugen inkonsistente Datens\u00e4tze, die zwar unterschiedlich aussehen, aber dasselbe Konto darstellen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schlecht geplante Verbindungen zwischen Gesch\u00e4ftswerkzeugen<\/h3>\n\n\n\n<p>Einseitige Synchronisierungen, Stapel-Uploads und wiederholte Importe zwischen CRM-, ERP-, Marketing- und Finanztools erzeugen schnell doppelte Datens\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schwache Synchronisierung, die dazu f\u00fchrt, dass Kopien veraltet sind<\/h3>\n\n\n\n<p>Wenn eine Aktualisierung in einem System nicht \u00fcbernommen wird, behalten andere Systeme veraltete Informationen bei. Sp\u00e4ter wird diese veraltete Kopie als \u201eneu\u201c wieder eingef\u00fchrt, was die Redundanz erh\u00f6ht.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>\u201eKleine Zuordnungsfehler \u2013 nicht \u00fcbereinstimmende Felder oder IDs \u2013 sind oft die versteckte Ursache f\u00fcr langfristige Duplikate.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<ul>\n<li>Dezentrale Eigentumsverh\u00e4ltnisse f\u00fchren zu wiederholten Datens\u00e4tzen.<\/li>\n\n\n\n<li>Durch manuelle Eingabe und Formatierungsfehler entstehen nahezu identische Kopien.<\/li>\n\n\n\n<li>Mangelhafte Synchronisierung und einseitige Datenfl\u00fcsse erzeugen veraltete Kopien.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr einen praktischen, tiefgehenden Einblick in das Management <a href=\"https:\/\/www.montecarlodata.com\/blog-data-redundancy\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Datenredundanz<\/a> Bevor Teams weitere Konnektoren hinzuf\u00fcgen, sollten sie der Behebung der eigentlichen Ursachen Priorit\u00e4t einr\u00e4umen und klare Verantwortlichkeiten, Standardformate und robuste Integrationsregeln priorisieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Auswirkungen auf das Gesch\u00e4ft: Kosten, Leistung und Risiken f\u00fcr die Datenintegrit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n<p>Mehrere Kopien desselben Datensatzes erschweren konsistente Berichterstattung und die Aufrechterhaltung von Vertrauen. F\u00fchrungskr\u00e4fte sehen widerspr\u00fcchliche Kennzahlen und stellen die Genauigkeit der Dashboards in Frage. Diese Unsicherheit verlangsamt Entscheidungen und mindert das Vertrauen in die Analysen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dateninkonsistenzen, die die Genauigkeit von Analysen und Berichten beeintr\u00e4chtigen.<\/h3>\n\n\n\n<p>Wenn Systeme unterschiedliche Ergebnisse liefern, diskutieren Teams dar\u00fcber, welche Quelle korrekt ist. Berichte weisen unterschiedliche KPIs auf, und die mangelhafte Datenqualit\u00e4t verf\u00e4lscht die Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">H\u00f6heres Risiko von Datenbesch\u00e4digung bei Speicherung, \u00dcbertragung und Aktualisierung<\/h3>\n\n\n\n<p>Jede Kopie erh\u00f6ht das Risiko von Datenbesch\u00e4digung oder -verlust. Bei \u00dcbertragungen oder Aktualisierungen steigt durch nicht \u00fcbereinstimmende Felder das Risiko dauerhafter Fehler und Datenverlust.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vergr\u00f6\u00dferte Datenbankgr\u00f6\u00dfe, l\u00e4ngere Ladezeiten und verminderte Systemleistung<\/h3>\n\n\n\n<p>Zus\u00e4tzliche Datens\u00e4tze bl\u00e4hen die Datenbank auf und verlangsamen Abfragen. Endbenutzer bemerken l\u00e4ngere Ladezeiten und eine tr\u00e4ge Systemreaktion, was die Produktivit\u00e4t beeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Steigende Speicherkosten und zus\u00e4tzlicher Aufwand f\u00fcr Datensicherungen aufgrund unn\u00f6tiger Duplizierung<\/h3>\n\n\n\n<p>Mehr Kopien bedeuten mit der Zeit h\u00f6here Speicher- und Backup-Kosten. Backups dauern l\u00e4nger und die Wiederherstellungsfenster verl\u00e4ngern sich, was das Risiko erh\u00f6ht und die Betriebskosten steigert.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Das Problem quantifizieren:<\/strong> Die Reduzierung von Redundanzen sollte als Ma\u00dfnahme zur Kostenoptimierung, Leistungssteigerung und zum Aufbau von Vertrauen betrachtet werden \u2013 und nicht nur als eine reine Aufr\u00e4umaktion.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Best-Practice-Integrationsframework-Komponenten zur Vermeidung redundanter Integration<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein praktischer Satz von Komponenten hilft Teams bei der Datenverwaltung, sodass Kopien konsistent und nachvollziehbar bleiben.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Governance<\/strong> liefert das Regelwerk: Rollen, Felddefinitionen und Standards, die die Qualit\u00e4tserwartungen festlegen. Klare Definitionen (zum Beispiel, was als ein\/e gilt) <em>aktiver Kunde<\/em>) Meinungsverschiedenheiten reduzieren und Audits beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Zentralisierte Stammdatenverwaltung<\/strong> Stammdaten gleichen Kunden- und Gesch\u00e4ftsdatens\u00e4tze system\u00fcbergreifend ab. Sie beseitigen zwar nicht immer Redundanz, erm\u00f6glichen aber deren Kontrolle, indem sie sicherstellen, dass Aktualisierungen von einer zentralen Quelle \u00fcbernommen werden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Dokumentierte Arbeitsabl\u00e4ufe<\/strong> Erfassen Sie, woher Informationen stammen, wie sie transformiert werden, welche Tools sie verarbeiten und wer f\u00fcr welchen Schritt verantwortlich ist. Die Dokumentation des Prozesses vereinfacht die Fehlersuche und gew\u00e4hrleistet eine gleichbleibende Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Standarddefinitionen verhindern widerspr\u00fcchliche Kopien.<\/li>\n\n\n\n<li>Stammdaten erm\u00f6glichen es Teams, einmal zu aktualisieren und die \u00c4nderungen \u00fcberall zu sehen.<\/li>\n\n\n\n<li>Aufgezeichnete Arbeitsabl\u00e4ufe beschleunigen Fehlerbehebungen und reduzieren Nacharbeiten nach Projektabschluss.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Zusammen verbessern diese Komponenten das Datenmanagement, erh\u00f6hen die Datenqualit\u00e4t und reduzieren langfristige Redundanz. Sie sind skalierbar f\u00fcr Organisationen, die viele Anwendungen verwalten, und unterst\u00fctzen bessere Ergebnisse bei der Datenintegration mit weniger \u00dcberraschungen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kerntechniken zur Reduzierung von Duplikaten in Datenbanken<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Vermeidung von Datenredundanz beginnt mit einfachen, wiederholbaren Regeln, die in Datenbanken und ETL-Pipelines angewendet werden. Diese Techniken greifen, bevor die Daten in Berichten landen, sodass Teams Probleme fr\u00fchzeitig erkennen und die Systeme schnell halten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Datenbanknormalisierung zur Durchsetzung von Abh\u00e4ngigkeiten<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Normalisierung<\/strong> Die Datenbanknormalisierung organisiert Felder und Tabellen so, dass jede Information genau einen festen Platz hat. Eine gute Datenbanknormalisierung verhindert, dass dieselbe Adresse oder derselbe Kontakt in mehreren Tabellen wiederholt wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Beispielsweise kann man die Adresse eines Kunden nur einmal speichern und sie mit einer Bestelltabelle verkn\u00fcpfen. Dadurch werden Abh\u00e4ngigkeiten sichergestellt und langfristige Redundanz reduziert.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Logik zur Deduplizierung f\u00fcr sicheres Erkennen und Zusammenf\u00fchren<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Deduplizierung basiert auf Abgleichregeln: eindeutige IDs, E-Mail-Adressen und normalisierte Telefonnummern. Ein sicherer Zusammenf\u00fchrungsprozess erh\u00e4lt die besten Werte und dokumentiert die Herkunft der Datens\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>\u201eSorgf\u00e4ltig abgleichen, langsam zusammenf\u00fchren \u2013 bekannte, funktionierende Felder beibehalten und jede \u00c4nderung protokollieren.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Validierung und Bereinigung zur Korrektur von Fehlern und Nullwerten<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Validierung blockiert fehlerhafte Eintr\u00e4ge bereits bei der Erfassung. Bereinigungsroutinen normalisieren Formate, entfernen gegebenenfalls Nullwerte und korrigieren Fehler, sodass keine falschen Duplikate entstehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Relationale Verkn\u00fcpfungen zwischen Tabellen, um doppelte Eintr\u00e4ge zu verhindern<\/h3>\n\n\n\n<p>Tabellen werden so entworfen, dass sie \u00fcber Schl\u00fcssel verkn\u00fcpft werden, anstatt Daten zu wiederholen. Ein solides relationales Design reduziert die manuelle Dateneingabe und erh\u00f6ht die Zuverl\u00e4ssigkeit der Berichterstellung.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Normalisierung anwenden<\/strong> fr\u00fch in der Pipelineplanung.<\/li>\n\n\n\n<li>F\u00fchren Sie Deduplizierungsauftr\u00e4ge mit klaren Konfliktregeln durch.<\/li>\n\n\n\n<li>Kontinuierliche Validierung und Bereinigung sind wichtig, um das Entstehen von Duplikaten zu verhindern.<\/li>\n\n\n\n<li>Verwenden Sie relationale Schl\u00fcssel, damit Datens\u00e4tze verkn\u00fcpft und nicht wiederholt werden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Betriebliche Praktiken, die die R\u00fcckkehr von Redundanz verhindern<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Regelm\u00e4\u00dfige Arbeitsabl\u00e4ufe verhindern, dass Aufr\u00e4umarbeiten zu einer einmaligen Ma\u00dfnahme werden, nach der man wieder in alte Gewohnheiten zur\u00fcckf\u00e4llt.<\/strong> Die t\u00e4glichen Prozesse verhindern das Erstellen von Kopien und das Wachstum des Speichers, bevor es die Leistung beeintr\u00e4chtigt oder den Backup-Aufwand erh\u00f6ht.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Durch das Entfernen ungenutzter Daten wird Speicherplatzverschwendung reduziert und doppelte Kopien vermieden.<\/h3>\n\n\n\n<p>Wenn Daten in eine neue Datenbank verschoben werden, die alte Datenbank aber nicht stillgelegt wird, bleiben Duplikate bestehen und erh\u00f6hen die Speicherkosten. Teams sollten stillgelegte Tabellen katalogisieren und verwaiste Datens\u00e4tze regelm\u00e4\u00dfig l\u00f6schen oder archivieren.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Beispiel:<\/em> Bei einer Migration verbleiben die Kundendatens\u00e4tze im Altsystem; die Stilllegung des alten Systems entfernt diese zus\u00e4tzlichen Kopien und reduziert den Speicher- und Datensicherungsaufwand.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Automatisierte Synchronisierung, um sicherzustellen, dass Aktualisierungen system\u00fcbergreifend verbreitet werden.<\/h3>\n\n\n\n<p>Die automatische Synchronisierung und Replikation gew\u00e4hrleisten, dass die aktuellsten Werte auf mehreren Systemen verf\u00fcgbar sind. Die kontinuierliche Replikation unterst\u00fctzt hohe Verf\u00fcgbarkeit und vermeidet gleichzeitig mehrere beschreibbare Master, die zu Abweichungen f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine zuverl\u00e4ssige Synchronisierung verringert das Risiko von Datenverlusten und sorgt daf\u00fcr, dass die Tools ohne manuelle Abgleiche aufeinander abgestimmt bleiben.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00dcberwachung, Protokollierung und Pr\u00fcfungen zur fr\u00fchzeitigen Erkennung von Duplikat- und Integrit\u00e4tsproblemen<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine umfassende Protokollierung und Warnmeldungen weisen auf doppelte Muster oder unerwartetes Datenvolumenwachstum hin. Regelm\u00e4\u00dfige Pr\u00fcfungen decken schleichende Redundanzen auf, bevor Berichte inkonsistente Kennzahlen zeigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Durch die \u00fcbersichtlichen Protokolle werden au\u00dferdem die Integrit\u00e4t der Daten gesch\u00fctzt und die Fehlersuche beschleunigt, wenn ein Synchronisierungs- oder ETL-Job fehlschl\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Balance zwischen \u00c4nderungsmanagement und Geschwindigkeit muss gefunden werden, um Risiken und Nacharbeiten im Laufe der Zeit zu reduzieren.<\/h3>\n\n\n\n<p>Kleine, kontrollierte \u00c4nderungen reduzieren das Risiko nachgelagerter Prozesse und verk\u00fcrzen den Nachbearbeitungsaufwand in stark ausgelasteten Umgebungen. Ein schlanker Release-Prozess erm\u00f6glicht es Teams, schnell zu agieren und gleichzeitig die Daten-Governance aufrechtzuerhalten.<\/p>\n\n\n\n<p>Betriebliche Disziplin f\u00fchrt zu besserer Leistung, geringeren Speicherkosten und weniger Datensicherungen, sodass das System auch bei wachsendem Umfang gesund bleibt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Erfahren Sie, wie Sie Backup &amp; Disaster Recovery (BDR) in Ihren Managed Service integrieren k\u00f6nnen.\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/GOeaeIHaUrg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Abschluss<\/h2>\n\n\n\n<p>Werden zus\u00e4tzliche Datens\u00e4tze nicht regelm\u00e4\u00dfig gel\u00f6scht, entsteht ein st\u00e4ndiger Speicher- und Zeitaufwand. Teams sollten daher unn\u00f6tige Daten gezielt l\u00f6schen und geplante Kopien aufbewahren. <em>Backup<\/em> und Sicherheit.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gestaltungsrahmen zur Vermeidung versehentlicher Duplizierung:<\/strong> Legen Sie Governance- und Stammdatenregeln fest, wenden Sie Normalisierung und sichere Deduplizierung an und f\u00fchren Sie eine kontinuierliche Synchronisierung mit \u00dcberwachung durch. Diese Schritte tragen dazu bei, Datenqualit\u00e4t, -genauigkeit und -integrit\u00e4t \u00fcber Systeme und Datenbanken hinweg sicherzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn Unternehmen die Reduzierung von Redundanzen als kontinuierlichen Prozess betrachten, verbessern sie ihre Leistung, senken die Kosten f\u00fcr Speicherung und Datensicherung und gew\u00e4hrleisten die Nutzbarkeit ihrer Daten auch bei wachsender Komplexit\u00e4t der Tools. Mit diesen Best Practices k\u00f6nnen Teams Daten sicher verwalten und verl\u00e4ssliche Berichte erstellen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As organizations link more systems and move volumes of data into warehouses, the cost of duplication rises fast. This guide frames why redundant design matters now and what teams can do about it. Data redundancy happens when the same piece of data lives in two or more places. 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