数据质量是指数据的适用性、准确性、完整性、一致性、可靠性、及时性、可访问性和安全性等方面的综合表现。数据质量测量是评估数据质量的过程，是保证数据质量的重要手段。GB/T 25000.24-2017标准主要介绍了数据质量测量的相关要求和评价方法，包括以下几个方面：

1. 数据质量测量的基本概念和术语
该标准定义了数据质量测量的基本概念和术语，包括数据质量、数据质量测量、数据质量度量、数据质量指标、数据质量属性等。这些概念和术语的明确定义有助于统一理解和使用。

2. 数据质量测量的过程
该标准介绍了数据质量测量的过程，包括数据质量测量的准备、数据质量测量的规划、数据质量测量的实施、数据质量测量的分析和数据质量测量的报告等环节。这些环节的实施可以帮助组织和个人评估数据质量，提高数据质量。

3. 数据质量测量的方法
该标准介绍了数据质量测量的方法，包括数据质量度量方法、数据质量指标的选择方法、数据质量属性的定义方法、数据质量测量工具的选择方法等。这些方法的实施可以帮助组织和个人评估数据质量，提高数据质量。

4. 数据质量测量的评价
该标准介绍了数据质量测量的评价方法，包括数据质量测量结果的评价、数据质量测量过程的评价、数据质量测量工具的评价等。这些评价方法的实施可以帮助组织和个人评估数据质量，提高数据质量。

5. 数据质量测量的应用
该标准介绍了数据质量测量的应用，包括数据质量测量在数据管理、数据分析、数据挖掘、数据集成等方面的应用。这些应用的实施可以帮助组织和个人评估数据质量，提高数据质量。

相关标准
GB/T 25000.1-2017 系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价（SQuaRE） 第1部分：质量特性和质量度量
GB/T 25000.2-2017 系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价（SQuaRE） 第2部分：外部质量特性
GB/T 25000.3-2017 系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价（SQuaRE） 第3部分：内部质量特性
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