在信息化时代，数据是企业生产和运行的基础，其质量好坏直接影响着企业的生存和效益。据DataFlux和SAS研究表明，美国企业每年要花费将近6000亿美元，约50%～80%的工作量用在数据质量问题上。错误的数据会导致错误的决策，因此，在进行信息系统建设时，企业越来越重视数据质量问题。^[60]

据不完全统计，我国目前已有近三千家企业购买了管理软件，而在这些软件系统的应用中存在三种状况：成功实现系统集成运行的只占10%～20%，且大多是外资企业；没有实现系统集成或实现部分集成应用的有30%～40%；而应用失败的占50%。

造成信息系统实施失败的因素有很多，到目前为止，已有相当一部分文献针对企业的ERP系统实施成功的影响因素展开了分析。数据质量作为信息系统环境的重要组成部分，对ERP系统实施成功也起到一定的影响作用。Zhe Zhang将信息系统的应用环境区分为三个组成部分：系统的适当性、数据质量和系统集成，同时提出假设ERP系统环境与ERP实施成功有关系，并通过分析得出ERP系统的适当性只在实施过程的选择阶段产生影响，而数据质量在实施阶段和优化阶段都产生影响。数据质量作为ERP实施成功的关键因素之一，也受到多种因素的影响，主要包括供应商/顾问的质量、系统质量、团队影响、个体影响、组织影响等。

当建立一个信息系统时，即使进行了良好的设计和规划，也不能保证在所有的情况下数据的质量都能满足用户的要求。而导致脏数据产生的原因包括：录入错误、未标准化的缩写、空缺字段、拼写错误、多数据源合并中出现的重复记录等。人们常常抱怨所谓的“数据丰富，信息贫乏”的一个原因是缺乏有效的数据分析技术，而另一个重要原因则是数据质量不高，如数据残缺不全、数据不一致、数据重复等，从而导致数据不能有效地被利用。根据“garbage in，garbage out”原理，为了支持正确的决策，必须要求所管理的数据可靠，准确地反映现实世界的实际情况。

任何企业ERP项目的运行，都是架构在数据的坚实基础上。有了高质量的数据，ERP系统才能够将信息传播到整个企业，优化各种业务工作，提高管理水平，然而在实际应用中数据质量普遍较差。一方面是由于很多企业在实施ERP项目之前管理就比较粗放，另一方面是很多企业对数据质量与提高ERP应用成功率和企业管理水平的关系缺乏足够的认识。

通过分析得出数据质量对企业的运作层、战术层、战略层都产生着重要的影响，如图5-0-1所示。低质量的数据对企业会产生负面影响：降低客户满意度，不断增加运作成本，无效的决策，降低制定和执行战略的能力等，更微妙的是数据的低质量可能会伤害到员工的士气，孳生组织间的不信任，使得系统与企业的整合变得更加困难。电子数据存在的问题将导致系统的运作成本提高，根本无法作为生产和经营的依据，最终导致ERP项目的失败。(www.daowen.com)

图5-0-1　数据质量对企业造成的影响[1]

数据检测和清洗是解决数据质量问题的一个关键步骤，它的重要性是不言而喻的。然而目前在学术界，数据清洗并没有得到足够的关注，针对这方面的研究也很少，有些人甚至认为数据清洗是一个需要大量劳动力的过程，而且往往过于依赖特定的应用领域。

当然，对任何现实世界中的数据源，人工完成数据清洗是没有问题的。一些单位每年要花费上百万元来查找数据错误，手工清洗费时、费力且易出错。对于少量数据的数据源来说，采用人工清洗就可以了，但对于规模较大的数据源，这种方法不可行也是不现实的，必须借助信息技术，采用自动清洗的方法。当然，在自动清洗的过程中，仍需要人员的参与。采用自动清洗的目的就是尽可能地减少人员的参与。