Für eine umfassende und zielführende Analyse, gerade bei einer sehr heterogenen IT-Landschaft, kann es sinnvoll sein, noch eine Stufe tiefer in die Datensätze und Systeme einzudringen. Ziel einer solchen Analyse ist es, die Entstehungsbedingungen und -prozesse von Daten aufzuzeigen, um eventuelle Schwachstellen, die zu einer Verschlechterung der Datenqualität führen, erkennen zu können. Das ist besonders hinsichtlich langfristiger Maßnahmen zur Optimierung der Datenqualität relevant. Hier rücken dann auch die einzelnen Datennutzer und deren Bedürfnisse different views of data in den Mittelpunkt.
Es werden an dieser Stelle Fragestellungen zur Datenqualität wie Verständlichkeit, Übersichtlichkeit und Zugänglichkeit untersucht, aber auch die Einschätzung der Fachabteilungen und einzelner Datennutzer über die Glaubwürdigkeit und Belastbarkeit ihrer Daten dokumentiert. Anbieter für Datenqualitätslösungen sollten hier über Consultants eng mit ihren Kunden zusammenarbeiten, um gemeinsam die involvierten Systeme und Prozesse besser erkennen und beschreiben zu können. Dieser Ist-Zustand kann dann gegen die vorher ausgearbeiteten idealen Anforderungen an die Datenqualität abgeglichen werden.
Außerdem sollte man den Nutzer bei der Arbeit - Dateneingabe, Datenpflege und Datennutzung - über die Schulter schauen. Im konkreten Anwendungsfall lassen sich Optimierungspotenziale am effizientesten identifizieren. Dabei lässt sich auch feststellen, ob die Daten inhaltlich und
formal so präsentiert werden, dass die täglichen Aufgaben effektiv durchgeführt werden können. Gerade bei der Analyse und Bewertung der Entstehungs- und Arbeitsprozesse von und mit Daten, ist man als Lösungs-Anbieter und als Kunde auf den Sachverstand und die kommunikativen Fähigkeiten von Consultants angewiesen. Analyse-Software kann da nur ein Hilfsmittel sein.