第四个错误：没有确保MDM解决方案支持复杂的关系和层次 如果有单一实体的主
数据中心（Master Data Hub），如面向销售和营销的客户中心，那么诸多层次和关系就比较简单。反过来，多个数据实体之间的层次会相当复杂。例子包括：东部地区只储备某些产品的零售场地、确定信用风险大小的复杂的另一方法律层次、或者账户持有者的配偶是高资产净值人士。对大多数MDM厂商而言，事后才想到支持关系。他们往往说，这是MDM系统，拿去后你只要加上层次即可。这是不对的。需要把层次当成主数据。
CIO们要确保自己的RFP要求MDM解决方案能够为复杂的B2B和B2C层次建立模型，还要这些主数据实体的定义要遵循同一MDM平台。
第五个错误：依靠固定的面向服务架构（SOA）服务 可靠的数据是支持
SOA应用的一个前提――
SOA应用是指通过协调企业的
SOA服务、自动处理业务流程的应用。因为MDM是提供可靠数据的基础技术，所以MDM环境的任何变化最终都会导致相关的
SOA服务出现变化，因而导致
SOA应用出现变化。
因此，CIO们要确保：一旦数据模型添加新的属性、实体或者源应用而得到更新，MDM平台就能自动对
SOA服务进行改变。这种平台需要真正能够可以配置。RFP的这个重要部分进而会保护更高级的
SOA应用，不受底层MDM系统出现的任何变化带来的影响。相比之下，如果MDM解决方案依靠基于固定数据模型的固定
SOA服务，就需要编写定制代码，以便适应数据模型出现的底层变化――我们都知道编写定制代码意味着需要费用。
第六个错误：在MDM平台外面清理数据 数据清理包括：名称纠正、地址标准化和数据转换。虽然许多RFP提到数清理和数据质量，但它们没有提到数据如何清理、在何处清理――在MDM系统外面还是在里面，这个区别很重要。
通常而言，为部门级客户数据集成（Customer Data Integration，CDI）或者产品信息管理（Product Information Management，PIM）解决方案提供参考数据的源应用其数量很少。在这种情况下，可以使用常用的数据质量工具，在源应用处对数据进行有效清理。不过，对企业范围部署的MDM而言，源应用的数量可能涉及多个部门，由数十个甚至数百个系统组成。这种情况下，在源系统处清理数据是行不通的。而是需要在MDM系统里面集中清理数据。
如果贵公司已经统一采用标准化的清理工具，那么确保MDM解决方案直接能与清理工具集成就很重要。另外，要是CIO不知道自己数据的完整“家系”，那么等到审查及法规遵从检验的时候，就会面临一大堆头痛问题。
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