数据洁净室在其报告中使用汇总数据，这不如基于 ID 的数据准确。在数据洁净室中应用匿名化以保护隐私的方法最终会降低存储和分析数据的粒度，导致见解不太准确。例如，匿名数据不再支持有针对性的优惠，因此运算结果无法与个人相关联。在某些情况下，隐私保护技术也会扰乱数据点之间的关系。失去的关系阻碍了人工智能或数据科学活动。在将数据上传到数据洁净室之前，必须将其统一为一种格式以供使用。在协作过程中，匹配率至关重要，即一个数据集中可以与另一个数据集中的个体成功匹配的百分比。低于标准的匹配率（低至 39%）降低了广告空间中数据洁净室的价值。还值得注意的是，目前，数据洁净室中使用的数据规模相对较小，有时公司必须通过建模来弥补数据规模小的不足。