Effektiv idarəetmə analitikasız mümkün deyil, təbii ki. Data, analitika çox böyük dəyər yaradır biznes üçün. Bununla belə, diqqətli olmaq lazımdır. Data analizi bəzən işləri korlaya bilir, düzəltmək əvəzinə. Bu hansı hallarda ola bilir?
1.   Bəzən “yaxşı” anlayışımız əslində o qədər də yaxşı olmur. Məsələn, data bizə göstərir ki, Sumqayıt şəhərində işləyən satış təmsilçisi 50,000 AZN ətrafında satış edir yaxşı aylarda. 55,000 AZN satış edəndə sevinirik. Amma başqa amilləri də nəzərə alsaq, daha dərindən təhlil etsək görərik ki, o ərazidə potensial 80,000 AZN imiş əslində. Bu nümunədə data analizi bizi nisbi nəticə ilə “rahatladıb”.
2.   Datanın adekvat olmaması, keyfiyyətsiz olması yanlış nəticələr çıxarmağımıza, yekunda yanlış qərarlar verməyimizlə nəticələnə bilər.
3.   Confirmation bias. Əvvəlki inanclarımızı doğruldan nələrsə tapırıq analizdə, digərlərini gözardı edirik.
4.   Optimistlik, aşırı özünəinam. Bu halda təxminlərimizi (assumptions) qeyri-real, çox optimist təyin edə bilərik.
5.   Analitik model çox qəlizləşdikcə reallıqdan uzaqlaşma riski yaranır.
6.   Keçmişin datası gələcəyi həmişə yaxşı göstərə bilməz.
7.   Diqqətin reallıqdan uzaqlaşıb dataya konsentrasiya olunması
8.   Səbəb-nəticə əlaqələrinin təhrif olunması. Məşhur bir misal var ki, Harvard Universitetinin məzunlarının ortalama sərvəti Harvard Universitetini yarımçıq buraxanların ortalama sərvətindən aşağıdır. Data bunu deyir. Burdan o nəticəni çıxarmaq olarmı ki, çox sərvət qazanmağın yolu Harvardı yarımçıq buraxmaqdır? Yox əlbəttə.