В чем заключаются основные недостатки применения data driven подхода?

Некоторые недостатки применения data-driven подхода:

• Высокие затраты на внедрение. sky.pro Сбор, хранение и анализ данных требуют значительных финансовых вложений в оборудование, программное обеспечение и обучение персонала. sky.pro
• Сложность интерпретации данных. sky.pro Анализ данных требует определённых навыков и знаний, не все сотрудники компании могут правильно интерпретировать данные и делать на их основе обоснованные выводы. sky.pro
• Зависимость от качества данных. sky.pro Если данные неточные, неполные или устаревшие, то и решения, основанные на них, будут ошибочными. sky.pro
• Проблемы с конфиденциальностью. sky.pro Сбор и хранение больших объёмов данных могут вызвать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. sky.pro
• Сопротивление изменениям. sky.pro Внедрение data-driven подхода может вызвать сопротивление со стороны сотрудников, особенно если они привыкли принимать решения на основе интуиции и опыта. sky.pro
• Сложность согласования данных между разными отделами. habr.com Например, если у отдела маркетинга и отдела риск-менеджмента разные приоритеты, то анализ может давать противоречивые результаты. habr.com
• Анализ занимает время. www.bitrix24.ru Некоторые компании сталкиваются с «параличом анализа» — когда данные изучают долго и решения приходится откладывать, что замедляет процессы. www.bitrix24.ru