데이터 품질 차원(Data Quality Dimensions)은 데이터가 특정 활용 목적의 요구사항을 충족하는지 정의하고 평가하며 설명하기 위해 사용하는 측정 가능한 특성입니다. 대표적으로 정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 유효성, 고유성이 있으며, 적용하는 체계에 따라 명칭이나 포함 범위가 달라질 수 있습니다. 각 차원은 막연한 데이터 품질 목표를 규칙, 지표, 허용 기준으로 평가할 수 있는 조건으로 구체화합니다.
예를 들어 고객 데이터의 필수 식별자 누락은 완전성으로, 여러 시스템에 기록된 값의 충돌은 일관성으로, 오래된 레코드는 적시성으로 확인할 수 있습니다. 한 차원의 결과가 좋다고 해서 다른 차원의 실패가 자동으로 보완되지는 않으며, 모든 작업에 공통으로 적용되는 차원 목록도 없습니다. AI 업무에서는 활용 목적에 맞는 차원을 선택하고 각 측정 방법과 평가 당시의 데이터 상태를 기록해야 합니다. 이런 기록은 결과의 비교와 추적을 지원하지만, 최종 준비 상태는 명시된 요구사항을 기준으로 별도 판단해야 합니다.