以下是与数据质量相关的 5 个维度，它们对于数据可靠性也很重要。
一致性
一致性数据是指衡量跨多个系统的数据一致性和统一性。严重不一致的数据会在整个数据集中自相矛盾，并可能导致混淆哪些数据点包含错误。
准确性
虽然准确性（数据正确且无错误）和可靠性（数据一致）并不相同，但它们往往是相辅相成的。不准确的数据有时可能是一致的（因此是可靠的），但它会导致始终错误的结论。准确的数据是无错误和 兼职数据 及时的（及时性有时作为一个单独的维度来呈现）。
有效性
数据有效性是指数据是否准确地代表其要测量的内容。
完整性
完整性是决定数据全面性和完整性的维度，即所有需要的数据都是可用的，并且数据中没有缺失的值。
可用性
数据可用性意味着组织的数据可供最终用户和利益相关者随时使用。
信任数据
然而，可以理解的是，数据可靠性不仅仅是勾选框和查看确切的数据文件。为了建立围绕数据的信任文化，组织需要拥有努力确保数据质量的数据团队，专注于在整个公司内共享数据定义，并且能够在工作中建立诚信。
在研究、信任组织的数据并确保数据可靠性时，您可能会遇到各种相互关联的术语和目标。这是因为这是一个持续改进的过程。
让我们来看看数据可观察性。可观察性定义了公司如何跟踪和管理其正在使用的数据的健康状况。
对数据的信任还与一个较新的术语“数据停机时间”有关，这个术语值得研究。数据停机时间旨在表明数据质量不佳或数据不可用的情况。