商业领导层对“高质量数据”的概念并不感兴趣。如果数据质量是吸引高层参与的成功方式，那么现在它应该已经奏效了。但事实并非如此。它永远不会奏效。质量是一个情感化的、主观的、无形的词，它让人联想到手工制作产品的柔焦图像，以及 Ricardo Montalbán 式的画外音，他低声说着“优质科林斯皮革。”类似概念，例如数据卫生、清理和新鲜度，很少具有战略性，也很难具有整体性。大多数数据卫生练习都是临时的基于活动的项目，孤立于孤立的用例。尽管数据质量指标很重要，并且在数据部门中 华人海外亚洲数据 极其有效，但高级业务主管并不关心数据质量。他们关心结果。
词汇提示：我们使用的词语很重要。为了令人信服，我们必须超越企业数据管理领域的传统词汇。在高管讨论中，用“结构、标准、覆盖范围和互操作性”等明确的词语代替“质量、清洁、新鲜度和卫生”等不准确的术语。您会立即注意到差异。
数据管理作为一个实践领域，一直受到缺乏一致叙述的困扰。如果你愿意，可以把责任归咎于营销人员，但数据社区就是喜欢沉溺于自我陶醉的存在主义思考。当我们之间关于数据治理是否大于数据管理或反之亦然的争论愈演愈烈时——或者我们是否应该开始将其全部称为“数据支持”——其余的企业则继续前进。当我们就这些类型的话题争吵时，商界人士会对自己说：“你看，他们也不同意”，然后慢慢退出会议，让我们陷入争斗和资金匮乏的境地。