GIGO
Основа информатики: плохие входные данные дают плохой результат, как бы умён ни был алгоритм.
В классическом ML 90 % случаев «модель сработала плохо» — это плохие обучающие данные. В классической аналитике красивый дашборд на испорченных данных только вводит в заблуждение. Это движущая сила движения за качество данных, инструментов data observability и лозунга «данные — это новый код».