Некоторые риски, которые могут возникнуть при переходе компании на data-driven подход:

• Качество данных. 14 Если данные некачественные или неполные, это может привести к ошибочным выводам. 1 Например, если данные содержат ошибки или пропуски, модели машинного обучения могут выдавать неверные прогнозы. 1
• Перегрузка данными. 1 Количество доступной информации может стать слишком большим для эффективного анализа. 1 Это может привести к тому, что важные данные будут упущены или неправильно интерпретированы. 1
• Субъективность интерпретации. 1 Разные аналитики могут делать разные выводы из одних и тех же данных, что может привести к разным решениям. 1
• Зависимость от технологий. 1 Data-driven подход требует использования сложных технологий и инструментов для анализа данных. 1 Это может привести к проблемам, если технологии устаревают или становятся недоступными. 1
• Этические и правовые вопросы. 1 Использование данных может вызывать этические и правовые вопросы, особенно если речь идёт о персональных данных. 1 Нарушение конфиденциальности данных может привести к юридическим последствиям и потере доверия клиентов. 1

Для минимизации рисков важно регулярно проверять и обновлять данные, использовать методы фильтрации и агрегирования данных, а также автоматизированные инструменты для анализа больших объёмов данных. 1