Planning, ontwikkeling en beheer van activiteiten voor het samenstellen van data ter ondersteuning van besluitvorming en kennis werkers.

Is het ontdekken, analyseren en beschrijven van data requirements in de vorm van gestandaardiseerde modellen die een data structuur beschrijven.

Data management is de ontwikkeling en uitvoering van architecturen, beleid, praktijken en procedures die de volledige gegevens levenscyclus behoeften van een onderneming naar behoren beheren." Deze brede definitie omvat beroepen die mogelijk geen direct technisch contact hebben met aspecten van gegevensbeheer op een lager niveau , zoals relationeel database beheer.

Is het uitvoeren van controle en beheer omtrent het beheer van data assets. Data Governance stuurt alle andere data processen.

Managen van het transport en consolidatie van data tussen informatiesystemen en organisaties.

Managen, ontwikkelen en beheren van de requirements en principes rond data.

Managen, registreren, ontwikkelen en beheren van metadata.

Managen van generieke en algemene (herbruikbare) data en referentie data (code lijsten e. d.)

Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie.

Activiteiten voor kwaliteitsmanagement van data assets zodat het geschikt is voor gebruik en voldoet aan de wensen van de data consumenten.

Managen en (levensloop)beheer van alle soorten data inclusief documenten en content.

Activiteiten rond de bescherming van informatie en data door autorisatie, authenticatie, toegang, auditing.

Mate waarin een data entiteit de actuele situatie van de werkelijkheid weergeeft.

Heeft vooral betrekking op verwachtingen van data entiteiten binnen een bepaalde operationele context.

Uniekheid van een data entiteit is gericht op het feit dat er geen andere entiteiten zijn met dezelfde gegevens. Ook bekend als duplicaten probleem.

Dit heeft betrekking op het feit dat de ene data set van een bepaalde entiteit gelijk is aan een andere dataset. Met andere woorden is een data entiteit onafhankelijk van de bron altijd dezelfde.

Dit is de mate waarin een data entiteit bij opslag en uitwisseling voldoet aan het gewenste formaat. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het domein maar ook het datatype van de attributen van een data entiteit. Binnen ketenuitwisseling is dit bijvoorbeeld van het grootste belang.

Voor sommige data entiteiten is toegangscontrole (autorisatie en authenticatie) of monitoring van gebruik nodig. Denk hierbij aan eisen die gesteld worden aan de ontsluiting van (privacy) vertrouwelijke gegevens.

Dit heeft betrekking op de mate waarin bepaalde attributen binnen een data entiteit aanwezig zijn. Daarnaast geldt de compleetheid ook voor het altijd voorkomen van een bepaalde set van entiteiten (rijen) in een data set.

Mate van detail waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Dit heeft bijvoorbeeld betrekking op de precisie van getallen e.d. Opslag van getallen en datums kunnen onvoldoende nauwkeurig zijn omdat afronding bij opslag of integratie nodig is.

Is een dataset tijdig beschikbaar binnen de gestelde verwachtingen. Het is het verschil tussen het moment van behoefte en beschikbaarheid.

Dit is de situatie waarbij verwijzingen vanuit de ene data entiteit altijd correct verwijzen naar de gerelateerde data entiteiten.

Accuraatheid heeft betrekking op de mate waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Accuraatheid kan bepaald worden door een data entiteit te vergelijken met de entiteit in de werkelijkheid.