Некоторые основные ограничения агрегированных данных:

• Потеря информации. 23 В процессе усреднения внутри кластера или страны информация теряется, что увеличивает вероятность получения неточных выводов. 3 Это особенно актуально, если исходные данные содержат много деталей и нюансов. 2
• Неэффективность традиционных методов агрегирования. 2 Они могут оказаться неэффективными при прогнозировании в быстро меняющейся или нестабильной среде. 2 В таких случаях необходимы более гибкие и адаптивные методы агрегирования, способные реагировать на изменения данных и среды. 2
• Влияние неполных данных. 1 Неполные данные могут нарушить агрегацию и привести к неточным или искажённым результатам. 1
• Сложность интеграции данных. 1 Агрегирование данных предполагает работу с многочисленными источниками, и интеграция данных часто может быть сложной задачей из-за различного формата, семантики и структуры каждого источника. 1
• Проблемы конфиденциальности и безопасности. 14 При объединении конфиденциальных данных можно столкнуться с проблемами конфиденциальности и безопасности. 1
• Сложность обработки больших объёмов данных. 1 Агрегация огромных объёмов данных — ресурсоёмкий процесс, который может повлиять на производительность. 1