「清理數據」不再是有效處理數據品質的主要方法。主管和團隊必須採用新的思維，把重點放在第一次就正確創造數據，以確保整個過程的品質，而不是透過尋找和更正錯誤，來解決數據品質。你需要以一種新的方式，看待自己和團隊在數據上扮演的角色，同時找出錯誤的根本原因，再予以解決，讓錯誤一勞永逸地消失。這麼做了之後，你會感謝自己。
若是沒有高品質的數據，你的公司就無法完成任何重要的事情，而大多數人都深深懷疑，自己的數據不符合最高標準。他們會竭盡全力清理數據，安裝軟體以便自動發現錯誤，並且向外部來源尋求確認，我把這類做法稱為「隱藏的數據工廠」（the hidden data factory）。這是耗費時間且所費不貲的工作，而且大多數時候成效並不好。
更糟的是，清理工作永遠無法結束！想像一下，你已經完美清理了自己現有的全部數據，但並沒有從源頭解決品質不良的問題。你取得新的數據時，也會得到影響你工作的新錯誤。你和你的團隊會再次浪費時間處理錯誤。到了這個時候，清理已經不再是有效處理數據品質的主要方法。
主管和團隊不應透過尋找和更正錯誤，來解決數據品質的問題，而應該採用新的思維，把重點放在第一次就正確創造出數據，以確保整個過程的數據品質。領導人若是認真想要在全公司培養數據驅動的心態、推行數據科學、將數據轉化為收入，或甚至只是努力要變得更有效率，第一步就必須是採取這種新方法，並推動新方法所需要的變革。你必須用新的方式看待自己和團隊在數據上扮演的角色，同時找出錯誤的根本原因，並毫不留情地處理那些錯誤，讓錯誤永遠消失。
想消除大多數的
更糟的是，清理工作永遠無法結束！想像一下，你已經完美清理了自己現有的全部數據，但並沒有從源頭解決品質不良的問題。你取得新的數據時，也會得到影響你工作的新錯誤。你和你的團隊會再次浪費時間處理錯誤。到了這個時候，清理已經不再是有效處理數據品質的主要方法。
主管和團隊不應透過尋找和更正錯誤，來解決數據品質的問題，而應該採用新的思維，把重點放在第一次就正確創造出數據，以確保整個過程的數據品質。領導人若是認真想要在全公司培養數據驅動的心態、推行數據科學、將數據轉化為收入，或甚至只是努力要變得更有效率，第一步就必須是採取這種新方法，並推動新方法所需要的變革。你必須用新的方式看待自己和團隊在數據上扮演的角色，同時找出錯誤的根本原因，並毫不留情地處理那些錯誤，讓錯誤永遠消失。
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