一张客户表里，“John Smith, 123 Main St”和“J. Smith, 123 Main Street”看起来是两行，实际上可能是同一个人。空值、重复值和 schema（规定列名、类型与必填项的格式说明书）检查都会放行，但客户数、销售额或模型结果已经被悄悄放大。
KDnuggets 作者 Nate Rosidi 总结了四类这类静默错误：同一实体以不同写法重复；数值在允许范围内，却不符合具体情境；时间戳混入来自未来的信息；计算比例时，分母漏掉了本会改变结论的人。共同点是数据在“语法”上整齐，在现实含义上却不成立。文中举例，普通的逐行去重抓不到改写过的姓名和地址；按事件行计数，也会把一个触发十次事件的用户算成十人。
这提醒团队：数据清洗只能修补明显的缺失、重复和格式问题，不能替代对业务含义的检查。更稳妥的做法，是统一字符串写法、按实体而非原始行去重，并用数据可观测性——持续观察数量、分布和上下游变化——捕捉整体行为异常。文中援引 IBM 所引 Forrester 调查称，四分之一组织估计劣质数据每年造成逾 500 万美元损失；这一数字仍应视为转引结果。