Неконсистентность данных негативно сказывается на аналитике больших массивов информации, так как приводит к неопределённости в процессе аналитики и принимаемых на его основе решениях. 2

Некоторые последствия неконсистентности данных:

• Неправильная интерпретация. 5 Анализ данных или прогнозная аналитика, основанная на неполных и неточных данных, чревата некачественным принятием решений. 5
• Снижение эффективности. 5 Если бизнес-данные неполны или неточны, сотрудникам приходится тратить время на изучение информации, чтобы исправить ошибку, а затем исправлять её вручную. 5
• Упущенные возможности. 5 Без высококачественных данных, на основе которых можно принимать решения, бизнес может упустить важные возможности. 5
• Репутационный ущерб. 5 Клиенты быстро потеряют доверие к бизнесу, если посчитают, что он неправильно обращается с их личными данными. 5

Кроме того, при неконсистентности данных для получения ожидаемого результата в отчёте требуется использование дополнительных расчётов и фильтров, что сказывается на общей производительности отчёта. 3