首先国内艺术品数据存在诸多问题：一是国内的艺术品交易分散、数据不全。一级市场以艺术家和代理人的私下交易为主，几乎所有艺术家都不可能向任何组织或机构汇报其每年的作品销售和收入情况，而代理机构为了逃税更不会对外界透露实情。二级市场主体是拍卖企业。他们的交易相对集中，每次的成交也有据可查。但是，并不是所有的拍卖企业都与编制机构有合作关系。二是艺术品本身存在异质性，交易难以标准化，数据分析难度大。三是行业普遍存在卖假和假卖的问题，尤其是拍卖成交数据，隐藏着大量水份和泡沫，至于画廊等艺术品代理机构提供的润格，则完全不需要标准和依据，其真实性也大打折扣。此外，数据编制机构本身的商业性质，计算模型的建立方式同样也在影响着数据本身的客观性、公正性和专业性。这在胡润艺术榜排名中都有所体现。
“艺术品的数据有干净的数据、可疑数据以及垃圾数据。干净的数据是已经及时清理过的准确的数据，而可疑数据和垃圾数据分别是那些有疑问的和没有用的数据。”孔达达表示，目前国内搜集到的基本都是二级市场的数据。这些数据主要源于十几个拍卖公司提供，仅仅是初始数据，里面有不少疑问数据和垃圾数据，对于那些竞拍后未付款或赝品等数据，国内还未及时清理，有时也会因为信息不对称而搜集不到。
任何数据都有源头，但并非全部出自可靠的来源，孔达达认为中国公开拍卖成交数据的可信度一直被业界所质疑，一方面由于时间和成本限制，数据采样过程难以做到绝对严谨，另一方面拍卖市场的假拍、造价等现象又进一步降低了数据的真实性，而大量存在的拒付款现象又深化了数据的偏离度。因此拍卖数据的可信度问题将长期困扰艺术市场专家和从业者。
低单纯数据分析引起的对市场理解的偏差的方法就是，在量化分析的同时强化定性分析的作用，即便是一份简单的市场报告或新闻报道，也绝不应该是一个机械性的数据堆积。
虽然数据有很强的说服力，但是如果来源不稳妥，或使用不恰当，其危害性可能比感性描述还要大。孔达达强调，“因为对于数据人们往往缺乏辨别力，而数据的来源背景可能比数据本身更不容忽视。单一或少数领域的大数据不仅价值有限，还存在片面性的危险。只有数据跨越了行业领域间的界限，关联性加强时，数据的准确性才会提高。”
丨如何看待中国艺术品数据丨
当然，并不能因为上述短板就完全抹杀数据在规范行业发展方面的应有功能。大数据分析的数据规模是所有纷繁数据，允许其中的混杂和错误，更有可能促使研究接近事实和真相本身。基于可能的相关性、而非绝对的因果性分析，也可能使得研究者发现以前所不能发现的关系。另外，在相关性分析的基础上进行预测也是大数据分析的核心与魅力之处。这种相关性是交互的动态，而非单一的静态，它基于关系的预测，甚至无需切入对于因果关系的复杂分析。这一方面有利于监管部门对市场的运行态势做出判断，及时做出风险预警或者事先采取相关的监管措施;另一方面，相关性也是企业进行定制服务的基础：从客户现有的行为模式与市场态势，预测未来取向。鉴于目前的市场监管滞后、市场信息不透明等种种症结，这种大数据分析思维可能会对整个行业产生重大影响。毕竟，行业有泡沫，并不代表所有交易都不真实，市场有投机，也不代表所有参与主体都是靠炒作和做局起家的。透过这些有争议的数据，我们仍然可以去研判前一段时间市场交易的大概情况，以及某一市场板块或某一艺术家作品的市场活跃度。
就当下的艺术品市场而言，强大的市场潜力与研究的欠成熟，无形中赋予了大数据以强大的应用空间。以艺术品投资为例来看，一般可以将购买者分为两种情况。
其一，喜好先行。即购买者选择为某件艺术品买单，是纯粹出于对它的喜好。能增值，当然更好;不能，也无所谓。在这一过程中，主观态度为王，当然也绝对不需要参考任何数据。但他们在完成购买后，围绕其产生的一系列数据将会被纳入到大数据的视野之中。
其二，投资先行。即购买某件艺术品完全是出于投资目的，这样他们就需要首先参考市场数据来进行投资规划。但即便如此，他们的投资依然风险四伏。一方面，任何人都不能保证自己能做出完全没有风险的投资，毕竟一切都在变化中。另一方面，他们掌握到的数据量毕竟是有限的，往往特殊性会大于普遍性。但是，在大数据时代，有望将风险降到最低。因为，如果是建立在大数据分析基础上，通过对大体量数据的全面性、合理化分析，就能达到对艺术品投资做出“雾里看花”的分析。“花”在雾中，虽不似日光下看得那般清晰，但总聊胜于无了。把握住其中看似模糊的规律性，就能得出相对更为裨益的结论。
事实上，在当下这样一个共识性引导市场的时代背景下，即便是数据存在不真实性，但只要能够保证数据体量的足够庞大，以量补质，再加之足够科学的测算方法，我们就能够捕捉到市场中的“共识性”。进而依据对这种共识的捕捉，实现投资决策的成功。当然，在这种基础上，如果能够采集到一定体量精度高、真实性强的市场客观数据，并以一定的比例投入到大数据中，自然会得出准确度更优的价值判断。
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