该书通过对数据库和信息系统中的数据与信息质量的现状和未来发展进行充分、完整而全面的综述, 对组成数据与信息质量研究核心的技术进行了深入探讨, 包括对象识别、数据集成、错误定位与纠正等, 并在一个原创框架下对相关技术进行比较研究。该书除了将数据与信息质量作为独立研究领域进行系统描述, 还包括了从其他领域借鉴的研究成果, 如概率论、统计数据分析、数据挖掘、知识表示、机器学习等。最后, 该书还突出可操作性, 提供了方法论、最有效技术的基准测试、案例研究和例子等。