- تعني أن البيانات تحتوي على كل المعلومات الضرورية المطلوبة. في حال كانت بعض الحقول فارغة أو مفقودة، فإن ذلك قد يعوق عملية التحليل أو يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير دقيقة. على سبيل المثال، إذا كان سجل العميل يفتقر إلى معلومات الاتصال الأساسية، فإنه يعوق القدرة على التواصل مع العميل.

- يشير إلى أن البيانات متسقة عبر مختلف المصادر والأنظمة. بمعنى أنه لا يجب أن تتناقض البيانات في قاعدة بيانات مع تلك الموجودة في النظام الآخر. على سبيل المثال، إذا كان اسم العميل يُكتب بشكل مختلف في نظامين مختلفين، فقد يؤدي ذلك إلى حدوث التباس في تحديد العميل.

- تعني أن البيانات يجب أن تكون ذات صلة بالتحليل أو القرارات التي يتم اتخاذها. استخدام البيانات غير المتصلة بالأهداف أو العمليات يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة. يجب على المؤسسات التأكد من أن البيانات التي يتم جمعها وتحليلها تتوافق مع احتياجات العمل.

- تعني أن البيانات يجب أن تكون حديثة وذات صلة بالفترة الزمنية الحالية أو المطلوبة. البيانات القديمة أو غير المحدّثة قد تكون غير دقيقة أو غير ذات فائدة في سياق التحليل أو اتخاذ القرارات.

- تشير إلى مدى سهولة الوصول إلى البيانات من قبل الأفراد أو الأنظمة المصرح لهم بالوصول. البيانات يجب أن تكون متاحة في الوقت المناسب للأشخاص المناسبين دون أن يكون الوصول إليها معقدًا أو يتطلب الكثير من الجهد.

- تعني قدرة البيانات على التكيف مع احتياجات التحليل المتغيرة. البيانات يجب أن تكون مرنة بما يكفي لدعم متطلبات الأعمال المختلفة وتحليلها من زوايا متعددة.

- يجب أن تحتوي البيانات على توثيق يساعد في فهمها واستخدامها بشكل صحيح. يشمل ذلك شرح كيفية جمع البيانات، مصدرها، والأساليب المستخدمة في معالجتها.

- يتطلب توحيد البيانات بحيث تتبع نفس القواعد والمعايير عبر جميع الأنظمة. على سبيل المثال، ضمان أن تواريخ البيانات موحدة أو أن الأسماء مكتوبة بنفس التنسيق عبر جميع الأنظمة.

- يتم التحقق من أن البيانات المدخلة تتوافق مع التنسيق المطلوب. على سبيل المثال، التأكد من أن الأرقام الهاتفية تحتوي على الرمز الدولي وأن التواريخ مكتوبة بالشكل الصحيح.

- مراجعة البيانات بانتظام للتأكد من استمرار دقتها وصحتها. يمكن استخدام التدقيق الآلي أو التدقيق اليدوي من قبل فرق متخصصة لضمان جودة البيانات.

- إنشاء أنظمة للمراقبة المستمرة لجودة البيانات على مدار الوقت. هذا يشمل تتبع الأخطاء المحتملة، التغييرات في الجودة، وتنبيه المسؤولين عند حدوث أي مشكلة في جودة البيانات.

- توثيق مصادر البيانات وأساليب معالجتها. كما يجب تدريب الفرق المسؤولة عن جمع وتحليل البيانات على أهمية الحفاظ على الجودة واتباع المعايير المعتمدة.

- يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي لمراقبة جودة البيانات وتنظيفها. يمكن للنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط غير الصحيحة في البيانات والتنبؤ بالأخطاء المحتملة قبل حدوثها.