数据质量维度集–DAMA UK 框架

2013年，DAMA UK 发布了一份白皮书，描述了数据质量的6个核心维度：

1. 完备性。存储数据量与潜在数据量的百分比。
2. 唯一性。在满足对象识别的基础上不应多次记录实体实例（事物）。
3. 及时性。数据从要求的时间点起代表现实的程度。
4. 有效性。如数据符合其定义的语法（格式、类型、范围），则数据有效。
5. 准确性。数据正确描述所描述的 “真实世界”对象或事件的程度。
6. 一致性。比较事物多种表述与定义的差异。

DAMA UK白皮书还描述了对质量有影响的其他特性，但没有将这些指标称为“指标”，它们的工作方式类似于 Strong-Wang 的语境和表达数据质量特征，以及English的实用性特征。

1. 可用性(Usability)。数据是否可理解、简单、相关、可访问、可维护，且达到正确的精度水平？
2. 时间问题(Timing Issues)（超出时效性本身）。是否稳定，是否对合法的变更请求做出及时响应？
3. 灵活性（Flexibility)。数据是否具有可比性，是否与其他数据有很好的兼容性？是否具备可用的分组和分类？是否能被重用？是否易于操作？
4. 置信度(Confidence)。数据治理、数据保护和数据安全等管控是否到位？数据的可信性如何，它是否经验证的或是可验证的？
5. 价值(Value)。数据是否有良好的成本/收益实例？是否得到了最佳应用？是否危及人们的安全、隐私或企业的法律责任？它是否支持或无助于建立企业形象或企业信息？