Для обеспечения достоверности и актуальности больших объёмов данных рекомендуется:

• Понимать требования каждого пользователя к достоверности. 1 Нужно определить общие подходы к оценке и обеспечению качества данных, закрепить в регламентах требования к проверкам. 1
• Правильно проектировать архитектуру и СУБД. 1 Они должны обеспечивать очистку и автоматическое тестирование целостности данных ещё на этапе их создания. 1
• Использовать механизмы ETL. 1 Они обеспечивают не только загрузку, но и проверку и сопоставление данных. 1
• Профилировать данные. 3 Это первоначальная оценка, чтобы понять их текущее состояние, в том числе распределение значений. 3
• Стандартизировать данные. 3 Для этого используют механизм бизнес-правил, который обеспечивает соответствие данных стандартам. 3
• Мониторить качество данных. 3 Нужно отслеживать его с течением времени и отчитываться об изменениях с автоматическим исправлением на основе предварительно определённых бизнес-правил. 3
• Закрепить за каждым набором данных ответственного. 1 Он должен знать, почему данные именно такие по составу и форме, откуда они взяты, как часто обновляются. 1

Также важно формировать корпоративную культуру в части контроля данных внутри организации и подотчётности за данные в рамках их жизненного цикла. 1