Las bases de datos como los sistemas de gestión de datos de investigación (RDMS) proporcionan los datos de investigación en los que se busca información. Proporcionan técnicas con las que incluso grandes cantidades de datos pueden ser evaluadas eficientemente. Esto incluye la gestión de datos de investigación y la optimización del acceso a estos datos, especialmente si no se pueden cargar completamente en la memoria principal. También proporcionan métodos para agrupar y ordenar, y optimizan las solicitudes que se les hacen para que puedan ser procesadas eficientemente incluso al acceder a grandes cantidades de datos. Los datos de investigación ofrecen una cosa sobre todo: la oportunidad de generar conocimiento valioso. La calidad de los datos de investigación es de suma importancia para esto. Solo los datos de investigación impecables pueden proporcionar resultados confiables y beneficiosos y permitir la toma de decisiones sólidas. Los datos de investigación correctos, completos y actualizados son, por lo tanto, esenciales para procesos operativos exitosos. Decisiones incorrectas e ineficiencias en las operaciones diarias son solo la punta del iceberg, ya que los problemas con la mala calidad de los datos abarcan diversas áreas y debilitan procesos universitarios enteros. Por lo tanto, este documento aborda los problemas de calidad de datos en el contexto de RDMS e intenta arrojar luz sobre la solución para garantizar la calidad de los datos y mostrar un camino para corregir los datos de investigación sucios que surgen durante su integración antes de que tengan un impacto negativo en el éxito empresarial.