Put od podataka do informacija i znanja nije jednostavan. Na tom putu se uvijek pojavljuje problem kvalitete podataka. Podaci u transakcijskim sustavima uvijek su jednim dijelom nepotpuni, nekonzistentni i netočni. U projektima implementacije skladišta podataka i sustava poslovne inteligencije vrlo velika pažnja posvećuje se kvaliteti podataka, te su razvijene politike osiguranja kvalitete podataka, platforme i algoritmi za čišćenje, konsolidaciju i ispravljanje netočnih podataka. Platforme za poboljšanje kvalitete podataka vjerojatno čine najmanje istraženu i korištenu grupu analitičkog softvera u Hrvatskoj. Hrvatsko tržište nije dovoljno veliko da bude zanimljivo globalnim dobavljačima da ulažu u razvoj lokaliziranih pravila za svoje platforme. Niti jedna od vodećih platformi za poboljšanje kvalitete podataka nije u procesu standardizacije i čišćenja spremna za rad s imenima, prezimenima i adresama specifičnim za hrvatski jezik, odnosno nema ugrađenu odgovarajuću aplikacijsku logiku i referentne podatke za Hrvatsku. Prije korištenja tih platformi potrebno je kreirati pravila za hrvatska imena i adrese. Za neke platforme, kreiranje pravila za hrvatski jezik nije lagan proces, zbog arhitekture platformi koje nisu jednostavne za kreiranje ekstenzija. Ovaj rad prikazuje lokalizacijski proces i kreiranje skupa pravila za poboljšanje kvalitete podataka za dvije vodeće platforme, te praktični primjer implementacije na projektu u velikoj hrvatskoj tvrtki.