在今天的商业世界中，数据质量和一致性一直是一个关键的问题。在业务决策过程中，不准确或不一致的数据可能导致错误的结果，从而损害企业的声誉、利润和增长。因此，建立一个具有高度可信度的BI系统是至关重要的。

以下是一些BI系统如何应对数据质量和一致性的问题的方法：

1. 确定数据来源：BI系统的数据应该来自信誉良好的来源。如果数据源不可靠，那么BI系统产生的报告也不可靠。因此，确保数据的来源可信是确保BI系统数据质量和一致性的重要一步。

2. 维护数据一致性：BI系统应该遵循统一的数据定义和命名约定，以确保不同业务部门使用的数据是一致的。此外，建立一个数据管理计划和标准操作规程，以确保数据维护和更新的一致性。

3. 数据清洗和去重：BI系统应该有自动清理和去重数据的机制，这将减少数据冗余和重复。通过这种方式，BI系统可以消除重复的数据，从而提高数据的质量和一致性。

4. 数据验证和监控：建立数据验证和监控机制，以确保数据的正确性和一致性。这可以通过使用数据挖掘和分析工具来实现，以检测异常数据并对其进行纠正。同时，也可以使用警报系统来监测数据的异常情况。

5. 定期维护和更新：BI系统应该定期维护和更新，以确保数据始终保持最新和最准确的状态。对于不需要使用的数据，应该及时清理和删除，以减少数据的冗余和混乱。

结论：

数据质量和一致性是BI系统成功的关键因素之一。通过建立数据管理计划和标准操作规程，数据清洗和去重，数据验证和监控，以及定期维护和更新，BI系统可以有效地解决数据质量和一致性的问题。最终，这将帮助企业做出更准确、更可靠的决策，提高其业务绩效和竞争力。