数据迁移计划看起来似乎很简单，但常常会由于很多不明原因受到各种各样的阻碍，其中尤其不容忽视的一个就是数据质量问题。
专家告诫我们，质量低下的数据会破坏迁移后的新应用软件或系统。想要避免由此出现的隐患，就需要联合业务经理协助IT部门的人员了解数据的相关问题，并优先对关键任务数据进行清洗。
市场分析机构Gartner的分析师Ted Friedman认为，业务经理和IT部门在数据迁移过程的初期，首先要分析旧系统的数据资源–衡量这些数据的质量水平，并找出其中有可能会导致移植后的新系统出现问题的数据质量缺陷。然后再决定是要在旧的系统资源上解决这些问题还是在数据从老系统移植到新系统的同时将问题清除。这一过程不仅仅是IT部门就能解决的，极其需要业务部门的参与，因为业务主管们更清楚数据质量要达到什么水平才叫足够好。
有研究发现，在数据迁移计划中，延误是很普遍的现象。Bloor公司在2007年9月发表的一项研究结果发现，所有受访的数据迁移计划中，有64%没能按时完成，而且有37%最后超出原来的预算。
Bloor公司的分析师Philip Howard表示，没有哪个公司愿意为质量完美的数据买单，而且你无论如何都不可能得到质量完美的数据。举个例子，据估计，一个公司的客户数据质量下降的速度约为每个月1.5%，其中的原因很多，例如人事变动、由于搬迁引起住址变更，使用新的手机号等等。
对电信软件专业厂商Celona科技公司的首席技术官Tony Sceales来说，成功的数据迁移策略意味着需要在不同的时间点进行一系列的数据清洗策略，有些需要在迁移之前进行，有些需要在迁移的过程当中进行，还有一些则需要在迁移完毕之后进行。他认为数据质量应当是整个数据管理策略的一个组成部分，而在数据质量问题上和业务部门的沟通和交换意见非常重要
