Sparsity may duha ka nag-unang mga implikasyon. Una, kini nagpasabot nga sa pagsulay sa anonymize sa panid base sa random kabalisa lagmit mapakyas. Nga mao, bisan pa kon Netflix mga sinalagma adjust sa pipila sa mga ratings (nga ilang gibuhat), kini dili igo tungod kay ang natugaw nga rekord mao gihapon ang labing suod nga posible nga rekord sa impormasyon nga ang kaaway adunay. Ikaduha, ang sparsity nagpasabot nga de-anonymization mahimo bisan pa kon ang kaaway adunay dili hingpit o mapihigon kahibalo. Pananglitan, diha sa mga data sa Netflix, atong mahanduraw ang kaaway nahibalo sa imong ratings alang sa duha ka mga pelikula ug ang mga petsa nga imong gihimo sa mga ratings +/- 3 ka adlaw; lang nga ang impormasyon lamang igo nga talagsaong pag-ila sa 68% sa mga tawo diha sa mga data sa Netflix. Kon ang mga kaaway nahibalo 8 mga pelikula nga imong rated +/- 14 ka adlaw, unya bisan kon ang duha ka niini nga mga nailhan ratings sa mga bug-os nga sayop, 99% sa mga rekord mahimong talagsaong giila sa panid. Sa laing mga pulong, sparsity mao ang usa ka sukaranan nga problema alang sa mga paningkamot sa anonymize data, nga mao ang alaot tungod kay kadaghanan sa modernong sosyal nga panid mao ang sparse.