1.成熟的理论技术没有很好的本地化，理论研究以跟踪国外前沿动态为主，与国内实际信息环境脱节，行不成从研究到应用再到研究的良性可持续发展的闭环。
2.成功案例大部分集中在具体的行业中（如电信行业），这些案例一实现数据增值为基本驱动，尽管解决数据质量问题是实现项目目标的前提，而且占据了较大比重的工作量，但相关工作往往隐藏在业务流程之下并与业务流程紧密捆绑，得不到良好的体现且通用性差。
3、许多数据资源建设与利用的项目，重心仍局限于数据获取与共享，沿用的是信息西永的建设思路，加之数据的应用需求不明确，对数据质量的重视程度和资源投入还远远不够
从始至终控制信息生产过程的质量，确保在产生实质影响前今早识别、排序和修复数据缺陷
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本文标题：【译者序】
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