Eine zentrale Aufgabe von BI-Systemen ist es, Daten konsistent und vergleichbar zu machen, um die Entscheidungsfindung mit belastbaren Erkenntnissen zu unterstützen. Geodaten spielen dabei eine große Rolle, denn sie ordnen Informationen inhaltlich und räumlich ein. Beruhen sie jedoch auf unterschiedlichen, nur lokal gültigen Bezugssystemen, entstehen Inkonsistenzen, die fehlerhafte Analysen, verzerrte Trends und eingeschränkte Aussagekraft begünstigen. BI-Systeme können zwar einzelne Datenquellen einlesen, doch ohne einheitliche räumliche Referenz verlieren sie ihre Stärke in Konsolidierung und Vergleich. Kritisch im globalen Kontext: Ein international tätiges Unternehmen kann Postleitzahlen oder Gemeindeschlüssel nicht ohne Weiteres zusammenführen. Aufwand und Kosten für Extract-Transform-Load-Prozesse (ETL) steigen, während Geschwindigkeit und Qualität der Entscheidungen sinken. Für BI schränkt das die Datentransparenz und analytische Tiefe ein. Ferner destabilisiert es die Basis für nachgelagerte Anwendungen wie Machine Learning oder Prozessautomatisierung.