请阅读我们的数据主管本月的博客, 大卫•弗格森, 他认为，不断增强的获取数据的能力可能会让我们成为数据囤积者.
从数据中产生最大效益取决于所收集和分析的数据的相关性.
了解要收集的正确数据以及可以与之关联的正确关联数据在输出的准确性和有效性方面起着重要作用. 从非必要数据中定义必要数据可以帮助确保数据集更加集中，这样做可以减少被保留的非必要数据的水平.
随着捕获数据的能力的提高，以及通过分析可以实现的好处, 在未来更大的数据量可能挖掘出价值的可能性的驱动下，是否存在成为数据囤积者的风险?
通过网络和协作，了解各个部门和数据之间的总体情况，可以为重点数据集提供机会，从而通过共享或交易特定的附加数据集来增强数据集. 有, 然而, 围绕商业和非商业数据的识别和分类问题，以及不愿共享可能具有商业价值的数据.
消费者市场特别感兴趣的是“提供一次”数据收集流程的发展，这改善了消费者体验，但不一定会减少跨多个数据集的数据重复. 在提高效率的同时, 它有可能降低应用程序的消费者可见性的风险. 也许当我们看到个人数据所有权的发展时，这可能会改变某些数据集的扩散以及访问和共享数据的方式.