Diese Website setzt Cookies ein, um das Angebot für Sie zu personalisieren und Ihr Erlebnis zu verbessern.
Weitere Informationen: Datenschutzerklärung & Cookies, Impressum
1. Unvollständige oder ungenaue Daten: Unvollständige oder ungenaue Daten können zu schlechten Ergebnissen führen.
2. Unklare Ziele: Um erfolgreich Daten zu analysieren, muss man klare Ziele und Erwartungen haben.
3. Unzureichende Datenerfassung: Wenn die Daten nicht richtig erfasst werden, kann es zu Verzerrungen in der Analyse kommen.
4. Unzureichende Ressourcen: Eine erfolgreiche Datenanalyse erfordert manchmal eine Menge Ressourcen, wie Hardware und Software.
5. Fehlende oder inkonsistente Metadaten: Metadaten sind wichtig, um die Qualität der Daten zu beurteilen.
6. Unzureichendes Wissen: Ein Mangel an Fachwissen und Erfahrung kann zu schlechten Ergebnissen führen.
7. Datenintegritätsprobleme: Wenn Daten nicht richtig validiert werden, kann das zu fehlerhaften Ergebnissen führen.