При поиске сведений из открытых источников часто возникает необходимость в семантической фильтрации полученных данных, однако из-за большого объема выполнить ее вручную не представляется возможным. Тем не менее имеется пул инструментов анализа текстовых данных, позволяющих автоматизировать процессы семантической фильтрации текстов.
Исследователи, студенты, ученые, библиотекари, журналисты и аналитики должны быть в курсе исследований, проводимых в конкретных областях для выполнения анализа научных публикаций, позволяющего оценить качество, новизну и достоверность проводимых исследований. Точность и актуальность сведений о проводимых во всем мире исследованиях призваны обеспечить системы автоматизированного сбора метаданных публикаций для цифровых репозиториев. Однако, такие репозитории имеют множество ограничений, что делает актуальной систему автоматизированного сбора метаданных из различных источников, исключающего дублирование и необходимость ввода метаданных вручную.
Приобретение всех необходимых инструментов для управления качеством данных, определение KPI для продуктов, отладка отдельных процессов проверки качества могут не принести ожидаемых бизнес-результатов при отсутствии сквозного обеспечения качества данных. Компонентный подход позволяет объединить различные процессы, отследить родословную данных и исключить ошибки в их качестве.