对于这些组织而言，数据流面临的挑战可能源于缺乏一致且有效的数据管理和维护。也许很能说明问题的是，受访者没有标准的方式来定义数据质量。当被问及他们为无错误订单设定了哪些数据质量要求时，超过一半的 APQC 调查受访者表示及时性、有效性、完整性和一致性。超过 40% 的受访者还表示完整性。
组织之间没有明显占主导地位的数据要求，这一事实表明组织对于如何确定其数据的优先级要求存在不确定性。接受 APQC 调查的组织中有一半报告称其数据不一致、整理或维护不善。作为起点，组织可以根据过去的数据性能来选择三个优先级要求。然后，他们可以密切监控其数据是否符合这些要求，以确保整个企业的数据流动。
实现主数据一致、无缝流动的关键是始终如一。APQC 开放标准基准研究的数据显示，几乎每个组织都有一个流程来确保其供应商主数据的准确性。这包括为每个数据元素分配所有权并自动化流程以帮助识别潜在错误。
在客户数据同步并从销售到订单再到发票系统无缝流动的组织中，近 75% 的组织报告称，整个企业的主数据所有权都归一个所有者，例如首席数据官。数据不准确的影响不仅限于需要人工干预才能在系统之间传输数据。不准确的信息会降低 阿富汗电话号码数据 预测准确性，因为企业对于从订单到现金流程中的任何活动都没有单一的真实版本。
通过主数据进行改进
组织以各种方式处理主数据管理。对于 APQC 研究的一家大型医疗保健组织，解决方案是创建供应链数据管理计划。作为该计划的一部分，该组织将其业务流程和策略与数据管理策略保持一致。
该组织采用了集中数据所有权，并制定了包含主数据管理指南的文档。它还实施了数据管理和分析工具，以及包括相关治理、培训和数据质量标准的企业流程。该组织的努力取得了成功。结果是它简化了数据治理并减少了返工、业务中断和供应链周期时间。
另一个例子是 IBM 努力利用主数据管理来改进其从报价到现金的流程。作为此次转型的一部分，IBM 任命了一位负责主数据管理的首席数据官，创建了一个分类法来标准化产品主数据，采用了企业范围的数据存储库，并组建了数据架构师团队。通过这些努力，IBM 能够显著改善其从报价到现金的流程，尤其是在现金流、生产力、周期时间、投资回报率和卖家满意度方面。