Warum Data Integrität Is Cratsam für Yunsere Organisation

Daten werden derzeit in einem noch nie dagewesenen Ausmaß erzeugt und gesammelt. Laut IBM wurden 90 % der weltweit gesammelten Daten in den letzten zwei Jahren gesammelt. Eine jede Geschäftsaktivität hinterlässt heute eine digitale Spur. Aufgrund dieser rasanten technologischen Fortschritte, sind Daten heute als die neue Ware in der globalen Wirtschaft anerkannt.

In diesem Artikel, werde ich das Folgende besprechen:

• Definitionen: Datenqualität, Datenintegrität und Datensicherheit
• Warum ist Datenintegrität wichtig?

• Bedrohungen der Datenintegrität
• Management der Datenintegrität

• Wie Sie Datenintegrität und Datensicherheit gewährleisten

• Einschränkungen traditioneller Datenqualitätsmanagement-Systeme
• Warum Sier Organisation brauchts zu integrieren ihre Systeme und Datenintegrität priorisieren

Daten Qualität

Organisationen verlassen sich auf hohe Qualität data für Geschäftsentwicklung und Entscheidungsfindung. Sie beginnen damit, zu entscheiden wie sie die Daten nutzen wollen. Dann identifizieren und definieren sie die genauen Datenmerkmale, die erforderlich sind, um die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen. Die Datenqualität wird wird dadurch bestimmt, wie gut die Daten den beabsichtigten Zweck erfüllen innerhalb eines bestimmten Kontexts.

Hochwertige data hilft Unternehmen insere Gewinne und den Betrieb zu steigernal Effizienz, verbessernbeweisen Produkt und Serviceangebote, iie Kundenzufriedenheit zu erhöhenund sogar developieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Um diese Ergebnisse zu erreichen, müssen die Rohdaten verschiedene Prozesse durchlaufen, um sie umzuwandeln sie in praktische Formate für die reale Nutzung umzuwandeln.

Integrität der Daten und Datensicherheit

Für Daten, die teilend und genutzt werden produktiv, es könnte die folgenden Stufen durchlaufen:

• Capture
• Lagerung
• Abruf

• Update
• Übertragen

Wenn Daten intakt bleiben und werden nicht unbeabsichtigte Änderungen über diese Stufen hinweg, haben sie Datenintegrität.

Laut Wikipedia ist "Datenintegrität die Aufrechterhaltung und Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg und ist ein kritischer Aspekt bei der Konzeption, Implementierung und Nutzung jedes Systems, das Daten speichert, verarbeitet oder abruft."

Der Begriff "Datenintegrität" can bezieht sich auf einen Zustand, einen Prozess oder eine Funktion.

• Als Zustand oder Bedingung, es ist ein Maß für die Gültigkeit und Genauigkeit von Daten

• Physische Integrität - korrektes Speichern und Abrufen der Daten

• Logische Integrität - Korrektheit oder Rationalität der Daten in einem bestimmten Kontext

• Als Prozess, es umfasst Maßnahmen wie die Datenvalidierung, um sicherzustellen, dass die Daten auf dem Weg von der Eingabe bis zum Abruf unverändert bleiben.
• Als Funktion ist sie mit der Sicherheit verbunden und erhält Informationen genau wie ihre Eingabe und kann auditiert werden um die Zuverlässigkeit zu bestätigen.

Datensicherheit ist der Schutz von Daten vor unberechtigtem Zugriff oder Verfälschung. Datensicherheit ermöglicht Datenintegrität, und beide sind für das Erreichen einer hohen Datenqualität unerlässlich.

Die Wichtigkeit der Datenintegrität

Wenn die Daten zwischen den Änderungen beschädigt werden, ihr Wert und Verwendbarkeit ist beeinträchtigt.

Zum Beispiel:

• Unbeabsichtigt geänderte Applikationscodes würden die Funktion der Applikation behindern.
• Wenn die Systemprotokolle ungenau und inkonsistent sind, wäre es unmöglich, Einbrüche und Systemänderungen zu erkennen.
• A Systemintegration kann nicht gelingen, wenn Daten falsch, ungenau oder unvollständig sind.

Wenn die Datenintegrität nicht gewahrt ist, wird Zeit damit verschwendet, Fehler zu beheben, der Ruf des Unternehmens und die Marke sind gefährdet, und die Beziehungen zu Partnern und Stakeholdern werden geschädigt. Kompromittierte Daten können fatale Folgen für ein Unternehmen haben.

Informationen mit data-Integrität ist:

• Auffindbar und durchsuchbar - Es gibt ordnungsgemäßer Zugriff auf genaue Daten am richtigen Ort zur richtigen Zeit
• Rückverfolgbar - Es gibt genaue Aufzeichnungen über alle Kunden Touchpoints

• Zuverlässig - es gibt konsistente Metriken gegen die Ziele der Organisation Ziele
• Gültig und genau, dadurch erhöhte Stabilität und Leistung

Organisationen sollten daher eine 100%ige Datenintegrität anstreben.

Die Datenintegrität wird durch internationale Datengesetzgebungen wie zum Beispiel die EU GDPR und der US Federal Trade Commission Act, Health Insurance Portability and Accountability Actund Electronic Communications Privacy Act.

Zum Beispiel, Article 5(1)(d) der Datenschutz-Grundverordnung bezieht sich direkt auf die Daten Richtigkeit und Integrität - "Personenbezogene Daten müssen sein sachlich richtig und, soweit erforderlich, auf dem neuesten Stand sein; es sind alle angemessenen Maßnahmen zu treffen, damit personenbezogene Daten, die im Hinblick auf die Zwecke, für die sie verarbeitet werden, unrichtig sind, unverzüglich gelöscht oder berichtigt werden”.

Inzwischen, Artikel 5(1)(f) die Integrität und Sicherheit an: "Personenbezogene Daten werden Die Verarbeitung personenbezogener Daten erfolgt in einer Weise, die eine angemessene Sicherheit der personenbezogenen Daten, einschließlich des Schutzes vor unbefugtem Zugriff, gewährleistet.zoder unrechtmäßige Verarbeitung und gegen zufälligen Verlust, zufällige Zerstörung oder zufällige Beschädigung unter Einsatz geeigneter technischer oder organisatorischer Mittel.zationalen Maßnahmen.”

Beispiele für industrien die haben die Bedeutung der Datenintegrität erkannt haben gehören pharmazeutische Hersteller in den USA und anderen Teilen der Welt, Unternehmen des Gesundheitswesens, und Cloud-basierte Plattformen.

Datenintegrität - Bedrohungen und Herausforderungen

Die Datenintegrität ist gefährdet, wenn einer der die folgenden Ereignisse auftretens:

1. Übertragungsfehler

Dies ist der Fall, wenn die Daten während der Übertragung zwischen verschiedenen Rechnern Systemen. Dies könnte bedeuten, dass es unungewollte Änderungen bei der Replikation von Information oder beim Übertragen von Nachrichten formats.

2. Menschliches Versagens

Dazu gehören Programmierfehler, Designmängel und Ungenauigkeiten bei der Eingabe von Informationen in bestimmte Datenfelder. Multi-User-Umgebungen wie databases sind anfälliger für menschliche Fehler als verschiedene Personen in verschiedenen Abteilungen auf Informationen zugreifen und diese eingeben können.

3. Sicherheitsfehler

Dazu gehören Sicherheitsfehlkonfigurationen, Software-Bugs, Viren und Malware und Cyber-Bedrohungen wie böswillige Einbrüche oder Hacks. Es ist unmöglich, Datenintegrität ohne Datensicherheit zu erreichen.

4. Hardware-Ausfall

Diese gefährdet die physische Integrität der Daten und umfasst mechanische Defekte, device oder Festplattenabsturze, Korrosion, Stromausfälle und Umwelteinflüsse.

Daten Integrität Management

Datenintegritätsmanagement ist ein fortlaufender Prozess der die Festlegung klarer Richtlinien erfordert, die in der gesamten Organisation strikt umgesetzt werden. Er umfasst diese vier Schritte:

1. Definieren und identifizieren Sie Datenqualitätsziele

Welche Art von Ergebnissen wollen Sie erreichen? Identifizieren Sie die wichtigsten Eigenschaften und Spezifikationen die zum Erreichen dieser Ergebnisse erforderlich sind.

2. Entwickeln Sie eine Richtlinie und einen Prozess zur Datenintegrität

Eine Richtlinie zur Datenintegrität umreißt klare protokolliert, wie mit Daten umzugehen ist und wie die Datenqualität und -zuverlässigkeit sichergestellt wird. Es umfasst Prozesse zur Datenvalidierung und kann auch eine Datensicherheitspolitik enthalten. Außerdem sollte es periodische Neubewertungen zur Sicherstellung der Gültigkeit der Prozesse zu gewährleisten.

Wie man Ensichern Data Integrität

1. Data Sicherung

Sichern Sie Sichern und archivieren Sie Daten (einschließlich Metadaten) regelmäßig nach einem vorgegebenen Zeitplan an einem sicheren Ort, um dauerhaften Datenverlust zu verhindern. Stellen Sie sicher, dass Ihre Archive während des gesamten Datenlebenszyklus validiert, gesichert und gepflegt werden. Vergewissern Sie sich bei internen Audits, dass alle Daten abrufbar sind.

2. Daten Duplikation

Ddoppelte Dateien könnten die Daten verzerren, was zu ungenauen Aufzeichnungen führt. Sensitive Daten aus einer sicheren Datenbank könnten repliziert werden in a gemeinsamen Ordner und für diejenigen sichtbar werden ohne Zugriffsberechtigung. Es ist daher wichtig, sicherzustellen, dass keine doppelten Informationen vorhanden sind, da dies zu führen zu potenziellen Schädenm.

3. Eingabe-Validierung

Ob Ihre Datenquelle bekannt oder unbekannt ist (z.B., ein Endbenutzer, eine andere Anwendung oder andere Quellen), es ist entscheidend, Daten zu verifizieren und zu validieren, um eine falsche Dateneingabe zu verhindern.

4. Datenvalidierung

Daten validieren durch identifizierening Fehler in der Datenübertragung und zertifizierening die Unversehrtheit der Datenprozesse. Yunser Datenintegritätsmanagement-System sollte sicherstellen dass Ihre Datenbank durch laufende Fehlerprüfung und Daten validierungn. Lesen Sie mehr über die Methoden der Datenvalidierung hier.

Ein anderer, aber verwandter Schritt ist Datenbereinigung. Dabei handelt es sich um eine Methode zur Verbesserung der Datenqualität, bei der Fehler erkannt und korrigiert oder aus dem Datensatz entfernt werden, um die Konsistenz zwischen den Datenstapeln zu gewährleisten. Zum Beispiel durch die Standardisierung aller Daten in ein ausgewähltes Format wie UNSPSC. Es gibt auch Algorithmen zur Fehlererkennung, die gängige Arten von interner Datenkorruption erkennen und korrigieren können - – z.B.., der Damm-Algorithmus oder der Luhn-Algorithmus werden verwendet, um menschliche Fehler zu beheben, die durch manuelle Transkription von einem System in ein anderes verursacht werden; Hash-Funktionen erkennen computerinduzierte Transkriptionsfehler.

Wie man Ensichern Data Schutz

1. Vermeidung von Datenverlust

Stellen Sie sicher, dass Ihre Organisation über einen dister-Recovery-Plan, der berücksichtigt, wie schnell Funktionen wiederhergestellt werden können. Daten können geschützt werden während Netzwerkausfällen oder Stromausfällen mit Lösungen wie redundanter Hardware, unterbrechungsfreier Stromversorgung alternativen Stromquellen und Batterie- –betriebene Datenrekorder.

2. Zugangskontrollen

Diese bezieht sich darauf, wer auf bestimmte Daten zugreifen darf und umfasst die Vergabe von Lese und Schreiben Privilegien. Ein Least-Privilege-Modell bedeutet, dass nur Benutzer, die Zugriff auf die Daten benötigen, Zugriff erhalten. Dies ist der beste Weg, um böswillige oder versehentliche Verfälschung von Daten.

Achten Sie darauf, den physischen Zugriff auf den Server oder die Datenbank nicht zu übersehen. Ihre sensibelsten Server sollten nahezu unzugänglich, sicher isoliert und am Boden verschraubt sein. Nur der höchstprivilegierte Benutzer (in der Regel der Systemadministrator) sollte den Zugangsschlüssel haben.

3. Datenverschlüsselung

Wenn Daten durch eine Chiffre gesperrt sind, kann ohne den Entschlüsselungsschlüssel nicht auf Dateien zugegriffen werden. Dies schützt Informationen bei Datenlecks (z. B., ein Hacker kann nichts mit Ihren Dateien anfangen, bis sie entschlüsselt sind), kann aber nicht vor kompromittierten Benutzerkonten schützen (z. B., wenn das Sysadmin-Konto gehackt wird, kann der Angreifer damit auf die entschlüsselten Dateien zugreifen).

4. Prüfpfade

Ein Audit Trail ist eine unauslöschliche Aufzeichnung aller Daten in einem System, die Breadcrumbs liefert, um die Quelle eines Problems genau aufzuspüren. Ein Audit-Trail ist einautomatisch erzeugt und kann von den Benutzer unmöglich zu ändern. Jede Aktion oder jedes Ereignis (erstellt, gelöscht, gelesen, geändert) wird nachverfolgt, aufgezeichnet und mit einem Zeitstempel versehen. In Anwaltskanzleien zum Beispiel verfolgt ein Audit Trail den Benutzer, der ein bestimmtes Dokument geändert oder gelöscht hat, wann dies geschehen ist und welche Änderungen vorgenommen wurden.

5. Geschäftsregeln durchsetzen und Integritätsbeschränkungen definieren

In einem Datenbanksystem wird die Datenintegrität durch eine Reihe von Integritätsbeschränkungen oder -regeln erzwungen. Im Datenbankintegritätsmanagement spezifizieren bussigkeitsregeln spezifizieren Bedingungen und Beziehungen, die immer wahr oder immer falsch sein müssen. In einem relationalen Datenmodell gehören zu den Arten von Integritätseinschränkungen gehören: Entitätsintegrität, referenzielle Integrität, Domänenintegrität und benutzerdefinierte Integrität.

Wikipedia definiert diese als solche:

• Entitätsintegrität ist eine Integritätsregel, die besagt, dass jede Tabelle einen Primärschlüssel haben muss und dass die als Primärschlüssel gewählte(n) Spalte(n) eindeutig und nicht null sein sollte(n).
• Referentielle Integrität ist eine Integritätsregel, die besagt, dass jeder Fremdschlüsselwert nur in einem von zwei Zuständen sein kann - d. h., entweder gibt es keine Beziehung zwischen den in der Datenbank dargestellten Objekten oder diese Beziehung ist unbekannt.
• Die Domänenintegrität legt fest, dass alle Spalten in einer relationalen Datenbank über eine definierte Domäne deklariert werden müssen - d. h., eine Menge von Werten desselben Typs. Domänen sind also Wertepools, aus denen die tatsächlichen Werte, die in den Spalten einer Tabelle erscheinen, gezogen werden.
• Benutzerdefinierte Integritätbezieht sich auf einen Satz von Regeln, die von einem Benutzer festgelegt wurden und nicht zu den Kategorien Entity, Domain und referentielle Integrität gehören.

6. Messen und verbessern Sie das Datenqualitätsmanagement 

Datenqualitätsmanagement geht es nicht nur um Qualitätskontrolle sondern auch um Qualitätssicherung. Die Datenqualitätskontrolle konzentriert sich auf die Qualität der Daten (wie oben beschrieben). Die Datenqualitätssicherung konzentriert sich auf die Qualität des Prozesses selbst. Dabei geht es um Überwachung und Verbesserung des Prozesseses innerhalb der Systeminfrastruktur und ist manchmal mit einem breiteren Qualitätssystem wie der ISO9000.

Data Integrität ist Centscheidend für System Integration Management

Systemintegration ist der Prozess, bei dem verschiedene IT-Systeme und Anwendungen zu einem koordinierten Ganzen zusammengeführt werden. Sie ermöglicht es, agiler und innovativer zu werden und den Wert sowohl für den Kunden als auch für das Unternehmen zu erhöhen, indem die Produktqualität und Leistung, Erhöhung der Kundenzufriedenheit, Reduzierung Betriebskosten und Verbesserung der Reaktionszeit.

Die meisten Legacy-Systeme sind nicht in der Lage, die schiere Menge und Art der Daten zu bewältigen, die in der heutigen Systemarchitektur aus unterschiedlichen Quellen stammen. Außerdem werden die Datentypen und -quellen immer komplexer und unstrukturierter (z. B., Spracherkennung, Chatbots, Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache). Traditionelle Datenqualitätsmanagementsysteme sind nicht ausgereift genug, um mit solchen Daten umzugehen.

Zum Beispiel, eingebaute Funktionen in Software und Anwendungen verarbeiten nur Daten innerhalb dieser Anwendung. Traditionelle Software, die über mehrere Anwendungen und Datenbanken hinweg arbeitet, ist teuer und in der Regel nur für große Organisationen zugänglich. Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, Daten Validierung und Anreicherung. Außerdem sind sie reaktiv und beheben Probleme nur, nachdem sie aufgetreten sind. nicht zukünftige Ereignisse zu verhindern.

Unternehmen müssen sich der digitalen Transformation unterziehen oder zurückbleiben. Bestehende Systeme müssen mit neuen Systemen integriert werden, um die betriebliche Effizienz zu gewährleisten. Altsysteme und manuelle Prozesse müssen Cloud-basierten Plattformen und Automatisierung weichen.

Als es unglaublich kostspielig und zeitaufwendig sein könnte, alle Ihre bestehenden IT-Systeme zu ersetzen, möchten Sie vielleicht wählen. a Lösung wählen, die sowohl System- als auch Datenintegration bietet. Die Verwendung einer Cloud-basierten Plattform erleichtert die Migration, wenn sich Ihre Systeme und Anwendungen in Zukunft ändern. Es ist wichtig, dass Sie es ist wichtig, dass Ihr Dienstleister sich für die Verbesserung der Datenqualität einsetzt und hält seine Systeme aktualisiert um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.

In diesem Artikel, Ihabe ich erklärt, warum Datenqualität und -integrität entscheidend sind, um zuverlässige Entscheidungen in Unternehmen zu ermöglichen. Ihre Datenqualitätsstrategie sollte ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Systemintegrations- und digitalen Transformationsstrategie sein.

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