  在会计系统或企业资源规划（ERP）系统中，大多数的数据都必须要准确无误。比如发票、应收账款、在制品编号和电子计算机辅助设计（ECAD）文件数据不够准确，那所造成的后果就可想而知了，CIO也会因此而坐立不安。
  但有一点是可以肯定的，即需要最大限度地确保销售队伍自动化（SFA）和客户关系管理（CRM）系统的数据质量。
  CRM数据不同
  在CRM系统里，允许有一系列高低不等的数据质量，这主要取决于具体的数据元素。有些数据必须准确无误，例如：唯一的密钥、内部安全信息、订单报价、订单历史记录以及需要接受审计的任何数据，而需要遵守的审计法规则包括：支付卡行业数据安全标准（PCI）、《健康保险可携性及责任性法案》（HIPAA）、《家庭教育权利和隐私权利法案》（FERPA）或其他法规标准。但其他数据可以只是个近似值，甚至完全缺失也没有关系。那么，该如何决定针对哪些数据致力于提高数据质量呢？
  数据筛选该如何进行？
  首先就是让数据分析员掏出CRM数据字典（更可能需要编制这样一本数据字典），然后把数据元素分成以下三类：第一类：非有不可、而且必须准确无误的数据元素，防止外部系统有误或对业务表述不当。第二类：为了让CRM可以正常使用而应当准确的数据元素。第三类：员工为了改进营销、销售和客户支持等工作而要求的数据元素。
  其次就是对这三类的每个数据元素快速分析一下数据质量。回答诸如以下之类的问题，从而给数据质量评分：
  1该数据元素有没有无可争辩的所有者？它由小组成员来更新、是关键业务流程的一个自然步骤吗？还是几乎谁都可以随时更新它？
  2 该数据元素有没有防止带噪输入（即输入数据不准确）的内部验证机制？它有没有支持故障检测工作的审计跟踪记录（audit trail）？
  3 该数据元素出现缺失、明显错误或重复的情况在所有CRM记录中占有多少比例？
  然后根据所得评分，数据分析员或许需要针对一部分数据元素重新进行筛选分类。
  花费最高的数据是你实际上不需要的数据
  CRM客户管理系统中的每个数据元素都是因为有人需要而存在的，不过，需求只是想法与善意而已，其实实际情况是不同的。分析数据后会发现数据元素的缺失率或错误率达到40%、60%、甚至高达90%。要仔细检查这些数据元素，因为它们不可能会有太大的商业价值。确实最好有、但很少存在的几种数据包括：客户采购意向；竞争信息；输或赢分析；客户忠诚度调查。
  在大部分情况下，不可能把大量精力花在这方面的数据质量上，因为收集一些这样的数据实在不容易，一段时间过后，数据意义经常出现理解有误或表述有误的情况。
  如果建议从系统中删去某个数据元素，而请求该数据的部门表示抗议，这时不妨向首席财务官学一招：告诉对方只要涉及的所有成本都从他们部门的预算来支出。这随后而来的讨论很快就会去芜存菁。


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