Prioriser les problèmes de qualité consiste à classer les anomalies selon leur impact métier, leur fréquence, le nombre d'utilisateurs touchés et le coût de correction. On traite d'abord les données critiques pour des décisions, des rapports réglementaires ou des clients, plutôt que de viser une perfection uniforme.