在信息矩阵技术应用中，数据质量和可靠性问题是非常重要的。首先，要确保数据的准确性和完整性，可以通过建立严格的数据采集和录入标准来保证数据质量。其次，需要进行数据清洗和校对，确保数据中不存在错误或者不一致的信息。此外，可以采用数据验证和验证方法，通过对比不同数据源的信息来确保数据的可靠性。在数据分析过程中，可以利用统计方法和模型验证来检验数据的准确性和可靠性。另外，建立健全的数据管理制度和流程也是保证数据质量和可靠性的关键，包括数据备份、安全性和权限控制等方面。最后，定期对数据进行审计和评估，发现问题及时进行纠正和改进。
例如，在某公司的信息矩阵技术应用中，由于数据采集和录入过程中缺乏严格的标准，导致了数据质量和可靠性问题。经过对数据采集和录入过程的重新设计和培训，建立了严格的数据录入标准和流程，同时引入了数据清洗和校对的环节，大大提高了数据质量和可靠性。
综上所述，解决信息矩阵技术应用中的数据质量和可靠性问题，需要从数据采集、清洗、验证、管理和审计等多个方面入手，建立健全的数据管理制度和流程，确保数据的准确性和可靠性。