ابتکارات هوش تجاری و تحلیل اغلب سرمایهگذاری چشمگیری در ابزارهای تجسم و داشبورد دریافت میکنند، در حالی که کار کیفیت داده زیرین—حذف تکرار، اعتبارسنجی، قالببندی منسجم، و آشتی میان سامانههای منبع—توجه نسبتاً کمی دریافت میکند با وجود آنکه تعیینکنندهٔ واقعی این است که آیا گزارشهای حاصل قابلاعتمادند.
کیفیت بهعنوان ویژگی خطلوله، نه پروژهٔ پاکسازی
دیدن کیفیت داده بهعنوان یک پروژهٔ پاکسازی یکباره بهجای ویژگی مداوم خطلوله، تضمین میکند مشکل بازمیگردد. بررسیهای خودکار کیفیت داده جاسازیشده مستقیم در خطلولههای دریافت—اعتبارسنجی طرحواره، بررسی محدوده، تشخیص تکرار—مشکلات را در منبع میگیرند.
مسائل کیفیت داده سریعترین زمانی آشکار میشوند که کاربران کسبوکاری اعتماد به گزارشی را از دست میدهند و بیصدا راهحل صفحهگستردهٔ خودشان را میسازند.
گروه انفورماتیک جوان به سازمانها کمک میکند شیوههای کیفیت داده را از ابتدا در خطلولههایشان بسازند.