Этот недосмотр может привести к зависимости от неточных! неполных или избыточных данных! вызывая цепную реакцию решений! основанных на ненадежных числах и показателях. Более того! имея дело с огромными наборами больших данных! многие организации не имеют достаточных внутренних ресурсов в области науки о данных для эффективной сортировки и корреляции этой информации.

В результате они рискуют

упустить возможности оптимизации! требующие времени.  лишь3 списки факсов процентаопрошенных руководителей имели записи данных! находящиеся в приемлемом диапазоне.

Более того! 65 процентов маркетологов выразили обеспокоенность качеством своих данных! причем 6 из 10 отдали приоритет напоминания на долгосрочную перспективу улучшению качества данных. Последствия плохих данных имеют Номер телефона Германия далеко идущие последствия:

Высокие затраты

По данным IBM! плохое качество данных привело к тому! что организации потеряли в 2016 году колоссальные $3!1 трлн. Почти 50 процентов вновь полученных данных содержали ошибки! которые могли негативно повлиять на производительность организации.

Исследования Массачусетского технологического института показывают! что неверные данные могут стоить организациям до 25 процентов их общего дохода.