要确保数据的完整、真实和可靠性，需要采取以下几个步骤：

1. 数据来源验证：首先，确保数据来自可信的来源。这可以通过验证数据提供者的信誉、专业性和可靠性来实现。例如，选择权威的研究机构、政府部门、学术机构或可靠的媒体等来获取数据。

2. 数据采集方法：确保采用科学、客观和可重复的方法进行数据采集。这包括使用标准化的调查问卷、实验设计或统计抽样方法等，以确保数据的可比性和可靠性。

3. 数据处理与分析：在进行数据处理和分析过程中，应采用适当的统计方法和软件工具，确保结果的准确性和可靠性。这包括使用双重验证、数据清洗、异常值检测等方法来排除错误或不可靠的数据。

4. 数据保密性：对于涉及个人或敏感信息的数据，必须采取适当的措施来保护数据的隐私和保密性。这包括匿名化、加密和限制数据访问权限等方法。

5. 专业人员的参与：确保有经验丰富、专业背景的人员参与数据收集、处理和分析过程。这些人员应具有相关领域的专业知识和技能，以确保数据的准确性和可靠性。

6. 审查和验证：在数据分析的过程中，应进行审查和验证，以确保结果的一致性和真实性。这可以通过复查数据处理步骤、与其他独立数据源进行比较或邀请专家进行评审等方式来实现。

7. 监测和更新：持续监测数据的变化和更新，并及时更新数据集。这可以通过建立定期检查和更新机制来实现，以保持数据的最新性和可靠性。

总之，确保数据的完整、真实和可靠性需要从数据来源验证、采集方法、数据处理与分析、数据保密性、专业人员参与、审查和验证以及监测和更新等方面进行综合考虑和措施采取。