第一个步骤就是让数据分析员掏出CRM数据字典(更可能需要编制这样一本数据字典)，把数据元素分成以下三类：
1、非有不可、而且必须准确无误的数据元素，防止外部系统有误或对业务表述不当。
2、为了让CRM可以正常使用而应当准确的数据元素。
3、员工为了改进营销、销售和客户支持等工作而要求的数据元素。
第二个步骤对这三类的每个数据元素快速分析一下数据质量。回答诸如以下之类的问题，从而给数据质量评分：
1、该数据元素有没有无可争辩的所有者?它由小组成员来更新、是关键业务流程的一个自然步骤吗?还是几乎谁都可以随时更新它?
2、该数据元素有没有防止带噪输入(即输入数据不准确)的内部验证机制?它有没有支持故障检测工作的审计跟踪记录?
3、该数据元素出现缺失、明显错误或重复的情况在所有CRM记录中占有多少比例?
根据所得评分，数据分析员可能需要针对一部分数据元素重新进行筛选分类。
花费最高的数据是你实际上不需要的数据
CRM系统中的每个数据元素因为有人需要而存在。但需求只是想法、只是善意，而实际情况不一样。分析数据后会发现数据元素的缺失率或错误率达到40%、60%、甚至高达90%。要仔细检查这些数据元素，因为它们不可能会有太大的商业价值。(应当注意适用于你50大客户的异常数据元素)。确实最好有、但很少存在的几种数据包括：客户采购意向 ;竞争信息 ;输/赢分析 ;客户忠诚度调查。
大多数情况下，你不可能把大量精力花在这方面的数据质量上;原因在于收集一些这样的数据首先太困难了;一段时间过后，数据意义经常出现理解有误或表述有误的情况。
如果你建议从系统中删去某个数据元素，而请求该数据的部门表示抗议，这时不妨向首席财务官学一招：告诉对方只要涉及的所有成本都从他们部门的预算来支出，你很高兴确保该数据的完美。这随后而来的讨论很快就会去芜存菁。
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