数据仓库系统的建设过程和方法不同于建设传统的操作型处理系统的过程和方法，数据仓库系统建设有两个难点：一是如何保证数据质量，使得数据准确可信；二是如何构造应用体系，使之满足不同角色用户的分析决策需要。
受生产系统现状的影响，如数据源的数据不完整、不一致，数据抽取时间点不能同步，本地网之间存在市场竞争及业务规则的差异性，各专业之间统计口径的不一致等，数据质量问题客观存在，数据质量问题的管控工作将贯穿数据仓库系统建设的整个过程。数据仓库系统应用来源于用户需求，来源于开发商的商业理解，应用的开发和完善也受到数据质量的制约。因此，数据仓库系统建设需要实现数据和应用的互动。
数据仓库对数据质量的要求
数据仓库对数据质量的要求总体上归纳为：数据完整性，包括数据源是否完整、数据取值是否完整、维度取值是否完整等。数据准确性，包括数据源是否准确、编码映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等。数据核对准确的判断是要么结果一致，要么不一致但原因是可解释的。数据一致性，包括源系统之间同一数据是否一致，源数据与抽取的数据是否一致，数据仓库内部各处理环节数据是否一致等。数据逻辑合理性，主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确，如帐目类型的金额、时长、次数的逻辑关系是否满足等；月租费用不能出现通话次数、通话时长等。数据时效性，包括数据处理（获取、整理、加载等）的及时性，数据异常检测的及时性，数据处理回退的及时性等。
数据仓库服务于经营决策，经营决策依据的数据应该是全面的、真实可靠的、有意义的。数据时效性如果得不到保证，就可能延误了市场人员的分析，失去商机。
从数据仓库的建设过程来看，它本身修复数据以提高数据质量的能力并不是很强，但是它能发现生产系统存在的一些数据质量问题从而提醒用户哪些数据有质量问题，将数据问题反馈到业务支撑系统中，由后者做数据修正。
源数据质量现状分析
传统的业务支撑系统以满足生产的业务处理为目标，以内部管理需求为出发点，各种支撑系统独立设计，缺乏对企业整体业务流程的考虑，缺乏对资源的有效利用，在企业内部形成了许多信息孤岛。主要体现在：
◎数据过于分散，手工处理数据和系统处理数据并存，数据格式多样。
◎在数据模型上，实体语义定义、属性定义、命名规则、编码规则自成体系，难于与其他系统做匹配。
◎系统间存在同一实体数据记录数不一致的现象，例如计费系统和九七系统中客户数量不一致。
◎存在信息残缺现象，没有完整的统一客户视图。
◎在生产系统中存在需要拆分为具有原子性的数据， 源数据的粒度太粗不能满足分析要求。
◎在同一省公司，不同本地网出帐时不一样，造成数据提供时间不统一。
数据质量的改进存在以下难点：
◎数据量大，数据格式不统一。
◎数据质量标准不容易制定。
◎数据清理的边界不容易定义。
◎生产系统不断升级改造、人员岗位调整等因素容易造成前清后乱。
由于数据仓库系统的数据来源于计费、营账、客服、网管等多种业务系统，在各种源数据的整合过程中常发现不同系统中的数据不一致，同时源数据的质量问题比较突出。在数据仓库系统建设初期数据质量不高在所难免，这需要在系统建设和使用过程中不断进行修正和补充，从而逐步完善并最终解决系统的数据质量问题。