一个企业的成功取决于其产品质量，而产品质量又取决于企业做出的商业决策 。 同时，这些决策与其信息质量紧密相关，但信息质量又是基于数据质量的。以上四者环环相扣，密不可分。
很多企业容易犯的一个错误，就是没有把数据质量问题放在业务活动的背景下考虑 。如此一来， 公司的利益相关者自然而然地把数据质量归结为技术层面的问题，显然没有对日常业务决策造成任何实际影响。
企业应将数据视为企业的一项资产，原因是不言而喻的： 高质量数据是一个企业成功的坚实基础。
正如同上图所示，在 数据 - 信息 - 决策 - 结果 的这一企业运营流程图中，质量扮演了基础性作用，是企业能否成功的一个重要标准 。这里，我把这幅图称作“质量循环图”。
ECCMA的Peter Benson解释说数据本质上是非常简单的，我们可以把它分成一到两个类别。
1 . 主数据：用于识别和描述事物的数据
2 . 转换数据：描述事件的数据
换句话说， 主数据 是对现实世界中与企业进行业务活动的实体的抽象描述 （例如顾客与商家）。 转换数据 是对现实世界中这些实体所进行的业务活动的抽象描述 （例如销货与购买活动）。
尽管对数据质量的一般定义是“适用于业务用途”，但是比较棘手的问题在于所有的数据都有多种用途，并且每一种特定用途都有其相应的特定要求。
我们将每个特定的用途看成从数据中提取有用的信息，信息可以定义为使用中的数据，或者行动中的数据。
数据的质量可以从数据的众多用途中单独分离出来而进行评估，但是信息的质量却只能根据其特定用途而进行评估。
因此， 信息正趋向于定制化，以满足某一特定业务部门的主观需要，或者是某一特定战略机构的需要 。 换句话说，制订公司重大业务决策需要依靠这些数据。
决策的质量由企业的生产成果来衡量。 当然，现实情况往往是这样的：企业的生产成果并不是一朝一夕就能看出来的，而且这些成果也是一系列复杂的业务决策共同作用的成果。
生产成果同时也能生产出更多的数据。 这些数据可以形成与现存的主数据（例如对现有顾客的销货量），或者新的主数据（例如对新卖家的购货量）有关的新交易数据。
不管是哪一方面，随着新数据的生成，质量循环图又从头开始，循环反复。
质量循环图通过数据、信息、决策以及结果向我们描绘了企业业务流程之间的相互联系。 另外， 它同样阐述了要想维持一个企业级项目的运转，数据管理与数据质量是有多么的重要。因此，有必要将管理数据作为公司的一项资产。
在面临真正挑战时，质量循环图同样能够帮助我们分析根本原因，而低劣的质量则会在业务流程中引发许多问题。
完美的质量管理虽然能给企业带来高质量的数据，但却不能保证企业一定会获得成功。但是，如果一个企业缺乏良好的信息质量管理体系，即使依照其质量管理所做出高质量的商业决策，结果也不会是乐观的。
显然， 一个不重视数据质量的企业，其取得的商业成就是难以服众的。 因此，经营一家无视数据管理的公司无异于经营一家高风险的企业。
数据是企业的重要资产，数据的质量对于企业成功至关重要。
