データ品質
微妙に異なるデータをマッチングさせ、修正して同じにする。ファジー論理を使って、データ内の表記の揺れを正し、重複データを探し出す。例えば、英語では "Bob" と "Robert" は同じと判断される。例えば、2人の顧客が夫婦であることが判明したとき、その住所が微妙に異なるならリンクを生成する。また、複数のデータリソースからのデータのうち、最も詳しいものを最良のデータとして記録できる。
データ品質に関する理論的フレームワークはいくつか存在する。あるフレームワークは、製品の観点(仕様遵守性)とサービスの観点(顧客満足)を統合しようとする。別のフレームワークは、記号学的にデータの形式・意味・利用法の品質を評価することを基本とする。高度に理論的な手法として、情報システムの存在論的性質を分析することでデータ品質を厳密に定義しようとするものもある。
データ品質に関する研究の多くは、データの属性(や次元)に適した分類を調査し設定することに関わっている。それは例えば、正確度、正当性、現在性、完全性、妥当性などである。約200ものそのような用語があるが、それらの性質(および、それらの概念は目標なのか基準なのか)、定義、尺度については合意が形成されているとは言い難い。ソフトウェア技術者にとってはソフトウェア品質にまつわる様々な「○○性」という言葉の問題に似ていると言えば、理解しやすいかもしれない。
マサチューセッツ工科大学では Richard Wang を代表とする Total Data Quality Management プログラムがあり、多数の論文を発表し、この分野の国際会議を多数主催している。