高的數據準確度和數據質量是ERP系統成功運行的基石。然而，人們對數據準確度和數據質量卻存在廣泛的誤解。最常見的誤解是：如果基本的數據編碼體系和基礎數據輸入業已完成，ERP系統也成功上線，數據準確度和數據質量便只與數據輸入錯誤和庫存數據誤差有關。其實拙劣的工作流程和做法是差強人意的數據準確度和數據質量的主要罪魁禍首。例如，不可執行的生產訂單常常被迫半途中止，大量的半成品/在制品堆積在生產線上，直到生產訂單恢復生產才能夠被消耗和處理。當前的ERP數據流肯定會一片混亂，變形扭曲，而變形扭曲的數據會誤導ERP使用者。結果呢，是更多的生產訂單不可行，盲目的采購，恐慌性物料堆積，數據流變得更加混亂。于是，ERP使用者也開始秘密使用自己“更方便和更可靠的”流程和做法，將ERP系統拋棄在一邊。這便是在ERP環境下的數據暗流。
然而，某種程度的數據變形雖然令人討厭，卻無法完全避免，因為由于各種原因，我們無法完全根除數據變形。因此，怎樣將數據變形控制在可容忍的程度之內，盡力降低其對生產運作的負面影響，就成了我們永遠關注的焦點。在ERP環境下，怎樣通過消除拙劣的工作流程/做法和建立完善的工作流程來管理數據流呢(本文僅討論計劃與排產，采購與庫存管理方面)?
[要想試圖減輕這些由于拙劣的工作流程和做法帶來的數據變形，首先要正視這些實際存在的問題。]
審視拙劣的工作流程/做法
在ERP環境下，什么是拙劣的工作流程/做法呢?簡而言之，任何不能按計劃執行，或者妨礙我們發現ERP系統中存在問題的工作流程/做法即是拙劣的工作流程/做法。
不可執行的生產排程引發數據地震
不可執行的生產排程是一號企業公敵，因為它不僅使生產極度不穩定，浪費企業寶貴的人工、生產能力等資源，還惡化數據準確度和數據質量(光是處理和跟蹤散布在各個生產線上的在制品就令人頭痛)。
不可執行的生產排程是數據地震的震中。之所以發生數據地震，是因為我們沒有充分意識到不可執行的生產排程對實際經營運作所帶來的巨大的破壞性影響以及其對ERP數據流的巨大沖擊。要解決這個問題，必須強調紀律和追求更好的原則。
確定了的生產排程必須沒有缺料，而且通過了生產能力計劃CRP的檢驗。
首先，“小批量多批次”原則使生產訂單精煉而敏捷：精煉而敏捷的生產訂單能夠在動蕩環境中盡可能地穩定生產和ERP數據流;其次，精煉而敏捷的生產訂單可以縮短生產訂單的完成周期，因而成品能夠及時入庫，數據流也更加透明。利用每天/每周的生產進度報告就能夠及時反應并指導實際生產運作;再次，精煉而敏捷的生產訂單可以方便企業在面對不斷變化的銷售需求時，更加富有彈性。
突顯當前生產訂單所需要的所有在訂物料：列出當前生產訂單所需要的在訂物料，協力確保按期到達。一旦發生變動，及時調整當前的生產訂單排程。
積極主動地識別和處理各種潛在的問題：生產排程時，積極主動地識別和處理任何潛在的阻止生產排程的問題。比例說，生產排程時發現，某一物料的可用現有庫存剛好等于或稍微大于滿足某生產訂單的數量要求。如果該物料所規定的可接受的庫存差異可能對生產訂單產生重大影響，這時就需積極主動地作一番調查和必要的安排。要是不過問就確定該生產訂單并交付生產線，如果等到生產線在生產途中才發現該物料實際上缺料，那就為時太晚了。
及時更新數據，警惕“暗流浮動”
眾所周知，數據的價值是時間的函數，更新不及時或過時的數據就像走了氣的啤酒。而“走了氣”的數據就是數據的扭曲或變形，不能正確、真實地反映企業實際的經營運作。這里的數據更新主要指兩種：一是更正不準確的數據，例如不準確的庫存數據，失效的出貨期，BOM錯誤等;二是周期性訂單修訂參數和其他系統參數的維護。不準確的數據是一種端點數據變形，而系統參數維護不當則是一種系統性的數據變形。
在有些公司，ERP系統已經使用好幾年，但ERP使用者還在秘密地使用自己“更方便更可靠的工作流程/做法”。而管理層認為既然沒有發生什么不妥，也就睜一只眼，閉一只眼。其實，任何繞道ERP系統的工作流程/做法都會產生ERP數據流之外的數據暗流。這種數據暗流會削弱企業對流程的控制，損害企業對流程的管理和進一步優化。不過，需要指出的是，任何利用ERP數據的支持決策系統，數據倉庫不屬于繞道ERP系統的“更方便更可靠的工作流程/做法”。
那么，我們又怎樣保證及時數據更新和避免繞道ERP的秘密的“更方便更可靠的工作流程/做法”呢?解決方案原則上很簡單：持續提高數據準確率，定期維護訂單修訂等系統參數，以確保ERP產生的數據流與實際運作相符，通過基與ERP的工作流程的改進，禁止任何繞道ERP的行為。
[這樣精心設計的流程，首先解決了做正確的事情的問題，更容易確保一切按計劃進行。]