糟糕的数据治理会对组织产生负面影响，导致效率低下、安全风险和合规性挑战。当数据未得到妥善管理时，团队会浪费时间搜索或修复不可靠的数据，系统容易受到攻击，并且更难满足监管要求。这些问题直接影响开发工作流程、产品质量和组织信任。
一个主要问题是数据不一致或不准确。例如，如果多个团队对客户记录使用不同的命名约定，则数据集集成容易出错。开发人员可能使用有缺陷的数据构建 API 或分析工具，导致结果不正确。缺乏标准化的模式或验证规则也可能导致系统处理无效输入，从而导致应用程序崩溃或输出错误。如果数据源没有明确的归属，解决这些问题就会耗费大量时间，从而延迟项目并增加成本。
另一个关键问题是安全和合规风险。访问控制不严或敏感数据未加密可能导致数据泄露，尤其是当开发人员由于策略不明确而无意中暴露数据库时。例如，团队可能部署一个包含真实客户数据的测试环境，从而违反 GDPR 或 HIPAA 规则。如果没有治理框架，在检查期间审计数据流或证明合规性几乎是不可能的。这使组织面临法律处罚和声誉损害。当围绕数据保留、匿名化或访问的要求定义不明确时，开发人员在实现安全系统方面也面临挑战。
最后，糟糕的治理会阻碍协作和可伸缩性。使用重复或冲突数据集的孤立工作的团队会浪费资源重复造轮子。例如，机器学习团队可能在过时的数据上训练模型，因为没有流程来标记更新，导致预测不可靠。随着系统增长，当数据集没有文档或版本控制时，技术债务会累积。开发人员将更多时间用于故障排除而不是构建功能，从而减缓创新。明确的治理策略（例如元数据标记、访问控制和验证管道）有助于避免这些问题，但缺乏这些策略会造成长期的运营瓶颈。