Последствия некачественных данных

Что будет, если не проверять данные, а просто использовать их?

В лучшем случае – вам повезет и данные будут проверены на стороне источника, например, если это какие-то официальные данные или поставщик данных берет на себя ответственность. А в худшем – вы будете принимать решения, опираясь на некорректные данные, и можете понести финансовые и репутационные потери.

Если в прогнозе погоды из раза в раз будет обещано солнышко, а фактически – холодный ветер с дождём, скорее всего вы перестанете доверять этому источнику. Если на ценнике написано 100 рублей, а на кассе выясняется, что 150 – неприятненько и можно начать обходить магазин стороной. Если вам обещали построить дом за месяц, вы продали квартиру и уже готовы въезжать, а от дома готов только фундамент – вероятно, впереди судебные тяжбы и поиск жилья.

Особенно важно проверять данные, если их используете не только вы сами, но и на основе ваших результатов строит свои стратегии кто-то другой. Именно от ваших решений и качества предоставляемых вами данных будет зависеть достижение результата конечным получателем данных.

Какая ситуация с некачественными данными вспоминается? Может, когда одноклассники пошутили и сказали, что ничего не задано, а вы получили двойку? А может, когда в магазине не хватило денег из-за изменения цен? Или вам понравилась красивая фотография, а на свидании ждал сюрприз? Что было у вас? 😉

#сбер #качестводанных #dataquality #kandinsky