大数据的特性，如数量、种类和速度，给数据质量带来了显著影响。这些特性使得验证数据的准确性变得更加困难，尤其是在面对众多数据源时，这些数据源各自可能存在不同的质量问题。此外，大数据的复杂查询可能引入新的数据错误。而非结构化数据的固有不确定性更是加剧了这一问题，机器学习算法则可能成为“黑匣子”，其中包含的偏差可能难以消除。尽管已有多种工具被开发出来以应对数据质量问题，但如果不当使用自动条目更正，反而可能导致数据质量下降。所有影响数据清晰度的因素都有可能引发进一步的问题，因为企业在对数据进行修正和调整时，可能会丢失与特定查询相关的重要信息。目前，主要的分析公司、利基公司和开源社区提供的工具，涵盖了数据清理、数据概要分析、数据匹配、数据标准化、数据丰富和数据监视等功能。一些专注于特定领域的工具，例如金融服务，正在开发利用机器学习技术进行数据分类和清理的新工具。在结合大数据与机器学习的过程中，新的质量问题也随之而来，数据规范化的修改可能导致机器学习算法在解读时产生偏差。尽管在大型数据存储中的错误发生频率相对较低，使得数据质量检查的需求看似降低，但实际上，质量问题只是转移到了其他领域，自动校正和假设可能在数据集中引入潜在的偏差。
要保持数据的真实性，必须根据业务需求深入理解数据质量。在某些情况下，可能需要采取涉及多变量的严格方法，但对于许多查询而言，更宽松的处理方式也是可以接受的。在及时性与准确性、查询值与数据清理、准确性与可接受错误之间，始终需要进行权衡。在复杂的数据与分析环境中，没有一种适合所有情况的解决方案，查询所需的准确性和及时性各不相同。以某种方式构造的数据可能适用于特定用途，但在其他场景下却可能导致不准确或偏差的结果。数据质量的最终衡量标准在于其是否能产生预期的结果，这需要严格的测试并考虑引入错误的潜在原因。尽管用于数据清理、规范化和整理的工具越来越受欢迎，但由于可能因素的多样性，这些过程在短期内难以实现完全自动化。随着自动化的普及，确保自动化解决方案不会因转换规则而在数据流中引入新问题变得尤为重要。
数据质量问题在结构化数据和有限数据集中的表现相对明确，数据创建过程通常是透明的，常见的错误包括数据输入错误、表格填写不当、地址问题、重复项等，这些问题的范围相对有限，且处理的数据格式需严格定义。然而，随着机器学习和大数据的发展，数据清理机制必须进行相应调整。除了需要处理更多、更快的数据外，非结构化数据的不确定性也显著增加，数据清理必须能够解释数据并将其转化为适合处理的格式，同时避免引入新的偏差。此外，质量管理流程将根据具体用途有所不同，因此数据质量的重要性往往高于绝对质量。
根据研究目标和业务需求，需使查询与数据集更好地匹配。数据清理工具能够减少数据流中的一些常见错误，但潜在的偏见仍然存在。同时，查询需要及时且经济，因此从未像现在这样迫切需要一种谨慎的数据质量方法。机器学习和先进的软件工具无疑为解决方案提供了部分支持，从而可能为质量问题带来新的思路。然而，并不存在一种万能的解决方案，随着复杂性的增加，数据的审查需要更加细致。
