数据要有 -> 数据及时性：数据要按约定时间产出。
数据要全 -> 数据完整性：数据不能少、不能缺。当然，也不能多。
数据要准 -> 数据准确性：数值要准确。
数据安全 -> 数据安全性：数据要符合安全准则，无漏洞。
数据可靠 -> 数据可靠性：易恢复、容错性（兜底）
用户可见的质量特性：功能性、易用性。
研发可见的质量特性：容灾性、可靠性、效率、安全。
首先将质量特性分为用户可见的质量特性和研发可见的质量特性。因为导致用户可见的质量特性出现问题的原因，很大程度上取决于研发可见的质量特性。
研发可见的质量特性又分为治标特性和治本特性。
所谓治标特性是指兜底，例如，如果数据产出出了问题，那我们有没有快速的兜底恢复方案，是应用降级、限流还是切换旧数据，优先级通道。
所谓治本特性是指出问题的根本原因，包括可靠&可维护性、效率、安全。这里把可靠和可维护性合并，是觉得两个联系紧密，都和研发的架构有关。把安全性从功能性移到这里，是觉得安全性对于用户来说可见性没有那么强，但一旦可见，后果非常严重，是需要在研发阶段重点考虑的。通过可见性范围将质量模型进行重构后，在模型正交上会显得比之前相对好些。
