数据质量是指数据的适用性、准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性等方面的特征。数据质量管理是指通过一系列的活动和措施，确保数据质量符合预期的要求。数据质量管理流程参考模型是一种标准化的方法，用于指导数据质量管理的实施和改进。

BS ISO 8000-61:2016标准提供了一个通用的数据质量管理流程参考模型，以确保数据质量管理流程的一致性和有效性。该标准适用于所有类型的数据，包括结构化和非结构化数据，以及各种数据格式和存储介质。

该标准定义了数据质量管理流程的范围和目标，包括数据质量管理流程的组成部分和活动、输入和输出、角色和职责，以及监控和改进等方面。该标准还提供了一些实施数据质量管理流程的建议和指导。

数据质量管理流程参考模型包括以下活动：
- 规划和设计数据质量管理流程
- 收集和分析数据质量需求
- 定义和测量数据质量指标
- 评估和改进数据质量
- 监控和报告数据质量

在数据质量管理流程中，各个角色和职责也被明确定义。例如，数据质量经理负责规划和设计数据质量管理流程，数据质量分析师负责收集和分析数据质量需求，数据质量工程师负责定义和测量数据质量指标，数据质量监控员负责监控和报告数据质量等。

BS ISO 8000-61:2016标准还提供了一些实施数据质量管理流程的建议和指导。例如，建议在数据质量管理流程中采用适当的工具和技术，如数据质量评估工具、数据质量度量工具、数据质量监控工具等。此外，还建议在数据质量管理流程中采用适当的标准和框架，如ISO 9001质量管理体系标准、ISO/IEC 27001信息安全管理体系标准、COBIT IT治理框架等。

相关标准
- ISO 8000-1:2017 数据质量 - 部分1：框架
- ISO 8000-2:2017 数据质量 - 部分2：数据质量模型
- ISO 8000-3:2017 数据质量 - 部分3：数据质量规范
- ISO 8000-4:2017 数据质量 - 部分4：数据质量参考数据集
- ISO 8000-8:2015 数据质量 - 部分8：数据质量交换格式