Некоторые недостатки применения data-driven подхода:

• Высокие затраты на внедрение. 1 Сбор, хранение и анализ данных требуют значительных финансовых вложений в оборудование, программное обеспечение и обучение персонала. 1
• Сложность интерпретации данных. 1 Анализ данных требует определённых навыков и знаний, не все сотрудники компании могут правильно интерпретировать данные и делать на их основе обоснованные выводы. 1
• Зависимость от качества данных. 1 Если данные неточные, неполные или устаревшие, то и решения, основанные на них, будут ошибочными. 1
• Проблемы с конфиденциальностью. 1 Сбор и хранение больших объёмов данных могут вызвать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. 1
• Сопротивление изменениям. 1 Внедрение data-driven подхода может вызвать сопротивление со стороны сотрудников, особенно если они привыкли принимать решения на основе интуиции и опыта. 1
• Сложность согласования данных между разными отделами. 2 Например, если у отдела маркетинга и отдела риск-менеджмента разные приоритеты, то анализ может давать противоречивые результаты. 2
• Анализ занимает время. 3 Некоторые компании сталкиваются с «параличом анализа» — когда данные изучают долго и решения приходится откладывать, что замедляет процессы. 3