数据剖析工具生成高级别的统计信息，分析人员能够据此识别数据中的模式并对质量特征进行初始评估。一些工具可以用来执行持续的数据监控。剖析工具对于数据发现工作特别重要，通过它能够实现大型数据集的评估。剖析工具随着数据可视化能力的提高而增强，将有助于发现的进程（参见第5章和第8章以及本章的13.1.3节）。 数据剖析只是数据分析的第一步，它有助于识别潜在问题。数据质量团队成员还需要更深入地查询数据，以回答分析结果提出的问题，并找到能够深入了解数据问题根源的模式。例如，通过查询来发现和量化数据质量的其他方面，如唯一性和完整性。

正确答案是：B: potential anomalies 潜在异常

专业分析：

数据分析工具的主要功能之一是帮助用户理解和评估数据集的质量和特征。在数据分析的过程中，发现潜在异常是一个关键步骤。潜在异常指的是那些可能与数据集的预期模式不一致的数据点或数据行为。这些异常可能是由于数据输入错误、数据缺失、数据重复或者其他原因造成的。

虽然数据分析工具也可以用于识别数据维度、定义一致性和价值领域，但这些通常不是数据分析工具的主要焦点。具体来说：

A: 数据维度（data dimensions）通常是指数据集中用于分析的不同属性或特征，而不是数据分析工具的直接发现目标。

C: 定义一致性（definitional conformance）指的是数据是否符合预定的定义和标准，这通常涉及到数据质量管理和数据治理，但不是数据分析工具的主要功能。

D: 价值领域（value domains）是指数据中可能的或允许的值范围，这通常是数据建模和数据库设计的一部分，而不是数据分析工具的主要发现目标。

因此，数据分析工具的主要任务之一是识别和报告潜在异常，以便用户可以进一步调查和处理这些异常数据。