每个数据质量问题都会带来挑战，既需要确定问题出在哪里，也需要量化问题的严重程度。量化非常重要，它决定了我们首先应该把数据质量工作重点放在哪里。例如，大量电子邮件地址丢失可能会令人担忧，但如果没有制定电子邮件沟通计划，则影响不大。了解每个企业的需求至关重要。
以下七点往往是数据质量问题的主要根源：
- 输入质量：信息是否正确输入系统？
- 流程质量：在系统进行的 马来西亚电报数据库 整个处理过程中是否保持了信息的完整性？
识别质量：两个
相似的物体能否被正确识别 何定义你的目标受众？ 为相同或不同？
- 集成质量：关于一个对象的所有已知信息是否都被集成到可以提供该对象的准确表示的程度？
- 使用质量：信息在接入点是否被正确使用和解释？
老化质量：时间是否已
经过去足够长，因此信息的有效性不再可靠？
- 组织质量：根据组织构 在此添加您的标题文本 建和显示数据的方式，两个系统之间是否可以协调相同的信息？
数据质量行动计划应该考虑可能出现数据质量问题的每个点。每个案例在检测和纠正的难易程度上都是不同的。