1. Nauwkeurigheid: De gegevens zijn correct en vrij van fouten. Dit omvat zaken als typefouten, inconsistenties en verouderde informatie. Nauwkeurigheid is cruciaal voor betrouwbare analyses en besluitvorming.

2. Volledigheid: Alle benodigde datapunten zijn aanwezig. Ontbrekende gegevens kunnen leiden tot onvolledige of vertekende analyses. Overweeg of u alle verplichte velden heeft ingevuld zodat uw gegevens nuttig kunnen zijn.

3. Consistentie: Gegevens worden in de hele dataset op uniforme wijze geformatteerd en gestructureerd. Dit omvat consistent gebruik van eenheden, gegevenstypen en naamgevingsconventies. Inconsistente gegevens maken analyse en vergelijking lastig.

4. Tijdigheid: Gegevens zijn actueel en up-to-date. Verouderde gegevens kunnen irrelevant zijn en tot onjuiste conclusies leiden. De juiste tijdigheid is afhankelijk van de context; Voor sommige toepassingen zijn realtime gegevens nodig, terwijl andere wellicht prima dagelijkse of maandelijkse updates kunnen gebruiken.

5. Relevantie: De gegevens zijn relevant voor het probleem of de vraag die wordt aangepakt. Het verzamelen van irrelevante gegevens verspilt middelen en kan de analyse verwarren.

6. Geldigheid: De gegevens meten nauwkeurig wat ze moeten meten. Dit heeft betrekking op het ontwerp van methoden voor gegevensverzameling en zorgt ervoor dat de gegevens betekenisvol en betrouwbaar zijn. Bij validiteit gaat het vaak om het leggen van een duidelijk verband tussen de verzamelde gegevens en het beoogde resultaat of doel.

7. Uniciteit: Elk datapunt is verschillend en identificeerbaar. Dubbele gegevens kunnen de analyse vertekenen en het moeilijk maken om de resultaten nauwkeurig te interpreteren.

8. Toegankelijkheid: Gegevens zijn gemakkelijk toegankelijk voor degenen die ze nodig hebben. Dit omvat overwegingen op het gebied van opslag, ophalen en beveiliging. Gegevens moeten indien nodig gemakkelijk kunnen worden gedeeld, met de juiste beveiligingsmaatregelen.

Deze componenten zijn met elkaar verbonden. Onvolledige gegevens kunnen bijvoorbeeld tot onnauwkeurige resultaten leiden, en irrelevante gegevens komen nooit op het juiste moment, ongeacht wanneer ze zijn verzameld. Het streven naar goede data op al deze aspecten is essentieel voor effectieve data-analyse en geïnformeerde besluitvorming.