Un défaut de qualité des données peut entraîner des réactions en chaîne : mauvaise décision, produit défectueux… Des difficultés de stockage et de collecte, les entreprises font maintenant face à un défi portant sur la qualité. La diversité des données (produits, tiers, organisation…), des sources et des flux dans le SI a multiplié les causes possibles d’erreurs.
Les données vont être mises en mouvement dans le Système d’Information. Garantir l’intégrité des données pendant tout leur cycle de vie contribue directement à leur valeur. Cela implique des règles de contrôle et de mises à jour, l’historisation des modifications, la suppression des données dupliquées ou erronées…
Ainsi, l’enjeu de data quality ne se restreint pas à la qualité initiale. Il implique une amélioration continue du modèle de données, des processus et la capacité à faire vivre les données dans le SI et donc à l’urbaniser.