很多企業在接受數據質量管理咨詢時都會反映：我們企業信息量是巨大的，所以不僅我們使用生產數據供企業內部和企業最終用戶使用，我們還有很多數據業務是外包給信息供應商做的，但是他們返回給我們的成品數據出現了問題，結果增加了我們的負擔，我們非常被動。每每聽到企業這樣的抱怨，我們都會問企業兩個問題。數據質量管理過程中，第一，你們有沒有把信息供應商提供給你們的數據產品完完全全的作為你的資源去管理？第二，你們的信息供應商有沒有把他們信息處理流程當成生產產品流程一樣的去管理？
       于是，企業瞬間明白了：如果不能把數據當作自己的資產來管理（不管是誰生產出來的數據），就永遠不會去計算高質量數據帶來的產業價值和低質量數據的巨大成本；如果不能保證和控制上游信息產品是有質量的，那么，無論怎么循環改善企業內部的數據質量，也一直是在重復勞動，企業做了信息供應商該做的事。很顯然，結論就是：做好企業信息供應商的管理，也是數據質量管理的重要環節！
       SIPOC模型描述的是上游信息供應商根據企業需求提供數據成品給企業，企業再按客戶的需求對數據產品再加工然后將最終數據成果給下游的客戶；下游客戶向企業提供反饋意見，而企業向信息供應商提供反饋。這是一個很好的模型，如果能良性循環起來，就能讓最終客戶得到滿意。但是一旦信息供應商的輸出（企業的數據輸入源）產生了問題，受害最深的就是中間的企業了。試想如果企業對上游數據質量管控不利，直接將源頭數據納入按照自己的業務流程處理，并將結果直接輸出給最終客戶的話，最終數據成果一定不會滿足客戶的要求；但如果企業修復完上游的錯誤數據，再按自己的業務流程處理數據，就會延長對下游客戶輸出的時間，客戶也不會滿意。這可真是悲??！那么企業唯一的選擇就是做好信息供應商的管理。
企業要把數據當作是企業的資產
        企業想更好地使用數據供應商管理產品，就要把數據當作企業資產一樣看待。只有這樣，企業才會關心資產的好壞，資源是否被浪費。好比企業購買設備就會想到設備供應商的產品是否可靠，供應商的服務是否滿意，還會對設備供應商進行評估，擇優選之。如果企業重視信息供應商的產品（數據），就會毫無疑問的把信息供應商當作設備供應商一樣的管理，甚至更加細化。企業會對信息供應商，提出更加詳細的數據規格說明書，提出數據生產的環境要求，甚至要求信息供應商按照企業內部生產數據的流程生產數據，并實行監督和監控，還會像企業內部一樣做數據質量檢查，同時建立定期溝通的機制，以保證信息供應商的數據質量符合企業的要求。如果企業能把數據當作企業資產來看待，那么無論是企業內部生產制造的數據，還是企業外部提供的數據，企業都會仔細核算投資在數據質量上的成本和高質量數據帶給企業的收益。這樣，企業就站在了更高層的角度上看待數據質量問題。
對生產數據的流程加以控制
       數據質量管理的思路并不復雜，就是一定要從源頭控制數據質量，以流程為牽引，以管理問責制為后盾，以全員的數據質量管理意識為環境?？刂破髽I外部的信息供應商，和控制企業內部的數據生產者一樣。特別是從流程上講，二者沒有區別。數據質量管理不是簡單的數據清洗工作。企業管理和控制引入的數據源，就要把在企業內部實施的數據質量里流程加諸到外部的信息供應者身上以實施和提高改善引入的數據質量。企業雖然無法改變數據供應商的流程，但是可以通過對他們的管理，引導他們也去改善他們的管理流程，讓供應商自覺的把生產數據當成生產產品。

       由上圖看出，企業對數據供應商的管理，就像管理企業內部的數據生產人員一樣。不僅要選擇合適的人來做事，用明確的需求約束他們的勞動成果，還要給他們制定管理職責，并評估他們的表現，根據表現循環制定改善的計劃并評估供應商的改善。也就是說，企業要通過對供應商的管理，讓供應商自行提供高質量的數據，而不是去不停的修改他們產生的錯誤。