才有意义讨论准确性。准确性包括精度和近似规则。精度：系统定义的数据必须满足的精确性要求。例如，客户生日，可以精确到年，或月，或日；全局收入统计或许到万元即可，也许到角分。
11117可用性
数据的可用性不是一个简单数据质量问题，而是系统质量问题，所有质量因素都可能影响到可用性。数据的可用性主要体现在使用的效率上
11118时效性
11119清晰性
数据的清晰性考验系统元数据的精度。元数据必须清晰定义每一个数据的来龙去脉。必须没有歧义。
111110充足性
数据的充足性定义在保证数据正确性和准确性基础上是否能对主要业务专题提供足够的数据进行足够精度的分析需求。例如，进行时间序列分析通常需要至少36个连续时间单位的数据，是否能够提供这个时间序列。
f数据积累是否足够广泛，例如设计上虽然包含了足够宽广的业务领域，但每项业务的数据是否真的收集到了足够多，
数据积累是否足够时间，充足性的特殊情况，是否收集了足够时间长度的数据
元数据和字典数据的充足性，描述性是否足够1112数据质量保证框架
11121战略战略从企业战略方向主动的考虑数据质量状况。战略的意义：提供了战略上的、可操作的数据质量保障方向识别企业数据的关键因素指明数据质量的范围战略的范围：策略：包含以下方面的内容，
任务定义与业务的关系切入点
f约束条件可行性关键方法：包含以下方面，方向使规范化保障策略被顺利执行的手段变更管理：为了适应企业变更而采取相应的数据质量管理变更机制
11122组织
组织为了达成企业的数据质量目标，从企业行政管理以及职能设置上进行考虑。
组织指的是如何组织相应的人员、设立相应的数据质量机构对数据质量进行管理，包含以下方面：组织机构规划人员及其职责设计制定考核制度
11123管理
管理对于企业中元数据以及业务规则的维护上予以管理
管理包含以下范畴：定义完整的元数据集定义无二义性、易于理解的业务规则建立一个健壮的、高可扩展的数据模型
11124架构
架构从整体上数据、应用程序、技术架构对改进数据质量予以考虑
f架构的建立应从以下方面进行考虑：数据架构应用程序架构基础架构
11125过程
过程过程的改进
过程关注的是数据质量管理的过程，应从以下方面进行考虑：数据质量管理的实施过程过程控制点以及控制路线（错误或异常的）补救措施
11126验证
验证定义数据质量r