Президент DAMA Peter Aiken и некоторые другие зарубежные Chief Data Officers (CDO) говорят о дата-центричном подходе. В поддержку стратегии организации реализуются цели и задачи, основанные на совместных данных, а IT-приложения разрабатываются для обеспечения данными в масштабах всей организации. Сначала фокус на необходимые организации данные, а IT-системы - для создания данных. В этом случае будет максимальное переиспользование данных.
Когда же осуществляется упор на внедрение ИТ-систем, то процессы и данные формируются узко вокруг приложений, а качество данных получается такое, какое получается. Примеры из жизни: внедренцы CRM-систем сосредоточены на скорейшем запуске фронт-систем и выдаче кредитов, а как будет сводиться аналитическая отчётность их не задевает. Как правило, данные систем подвергаются стресс-тестированию при их консолидации в корпоративное хранилище (DWH). Здесь то и выявляются несогласованность данных, пропуски, ошибки. Агрегаты Business Intelligence, обучаемые модели, скоринги, методологически правильные, но на базе некорректных данных, будут выдавать итоги, слабо относящиеся к реальной жизни.
Плохие данные на входе - плохие результаты на выходе (Garbage In - Garbage Out). Чем раньше будет обнаружена конкретная проблема качества данных, тем меньше будет стоить её исправление. Качество данных должно обеспечиваться уже в момент зарождения данных! Контроль качества и коррекция данных должны происходить на каждом этапе цепи поставок. Измерение уровня качества данных только в конце конвейера - абсурдно.