Was ist Datenintegrität?
Datenintegrität ist die allgemeine Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten während ihres Lebenszyklus. Sie ist ein kritischer Aspekt bei der Gestaltung, Nutzung und Implementierung jedes Systems, das Daten speichert oder verarbeitet.
Die Datenintegrität ist in dieser Ära der Big Data, in der mehr Informationen als je zuvor verarbeitet und gespeichert werden, zu einem dringenden Thema geworden. Daher ist es unverzichtbar, Maßnahmen zum Schutz der Integrität der gesammelten Daten zu ergreifen. Datenqualitätstools helfen vielen Unternehmen, die Genauigkeit und Konsistenz von Daten aufrechtzuerhalten.
Der erste Schritt zur Gewährleistung der Datensicherheit besteht darin, die Grundlagen der Datenintegrität und ihre Funktionsweise zu verstehen. Die Bedeutung der Datenintegrität zur Verhinderung von Datenverlust oder Datenlecks kann nicht genug betont werden.
Um die eigenen Daten vor böswilligen externen Kräften zu schützen, müssen Benutzer zunächst sicherstellen, dass interne Benutzer die Daten angemessen handhaben. Benutzer können verhindern, dass sensible Daten jemals falsch klassifiziert oder falsch gespeichert werden, indem sie die geeignete Datenvalidierung und Fehlerprüfung implementieren.
Arten der Datenintegrität
Zwei Hauptarten der Datenintegrität gewährleisten die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten in relationalen und hierarchischen Datenbanken.
- Physische Integrität schützt die Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten während der Speicherung und des Abrufs. Die physische Integrität ist gefährdet, wenn Katastrophen eintreten. Menschliches Versagen und Speichererosion können auch der Grund sein, warum Datenverarbeitungsmanager, Systemprogrammierer, Anwendungsprogrammierer und interne Prüfer keine genauen Daten erhalten können.
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Logische Integrität schützt die Integrität der Daten in einer relationalen Datenbank. Physische Integrität schützt Daten vor menschlichem Versagen und Hackern, aber logische Integrität tut dies auf unterschiedliche Weise basierend auf den folgenden Typen.
- Entitätsintegrität stellt sicher, dass Daten nicht doppelt aufgeführt werden und dass kein Feld in einer Tabelle null ist. Sie sind die eindeutigen Werte, die einzelne Datenstücke identifizieren.
- Referentielle Integrität beschreibt Verfahren, die eine einheitliche Datenspeicherung und -nutzung gewährleisten. Regeln zur Verwendung von Fremdschlüsseln sind in die Struktur der Datenbank integriert, um sicherzustellen, dass nur geeignete Änderungen, Ergänzungen oder Löschungen vorgenommen werden. Regeln können Einschränkungen umfassen, die doppelte Dateneingaben verhindern, genaue Dateneingaben gewährleisten und irrelevante Dateneingaben verbieten.
- Domänenintegrität garantiert die Präzision jeder Dateneingabe in einer Domäne. Eine Domäne in diesem Kontext bezieht sich auf den Bereich akzeptabler Werte, die eine Spalte enthalten kann. Sie kann Einschränkungen und andere Kontrollen enthalten, die das Format, die Art und das Volumen der eingegebenen Daten einschränken.
- Benutzerdefinierte Integrität bezieht sich auf die Richtlinien und Einschränkungen, die Benutzer entwickeln, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.
Best Practices zur Gewährleistung der Datenintegrität
Da das Risiko für die Datenintegrität für Unternehmen und Informationssysteme so schädlich geworden ist, wurden mehrere strategische Maßnahmen entwickelt, um die Risiken zu reduzieren. Da es jedoch unmöglich wäre, alle Risiken gleichzeitig zu beseitigen, müssen Benutzer mehrere verschiedene Taktiken und Tools kombinieren.
- Sicherstellen von qualitativ hochwertigen, vollständigen und genauen Daten: Das Streben nach Datenintegrität beginnt während der Entwurfsphase der Datenerfassung. Fragen Sie, ob die mit dieser Methode gesammelten Informationen korrekt sind. Gibt es eine Garantie, dass keine Daten verloren gehen, wenn sie auf diese Weise gesammelt werden? Stammt die Information aus einer zuverlässigen Quelle? Nach der Erstellung der Erfassungsstrategie bewerten Sie, ob sie wie beabsichtigt funktioniert. Wenn nicht, nehmen Sie die erforderlichen Änderungen am Design vor und beginnen Sie erneut mit der Datenerfassung. Mit unbeschädigten Daten zu beginnen ist viel einfacher, als später ungenaue Daten zu korrigieren.
- Auf Fehler prüfen: Einer der einfachsten Wege, die Datenintegrität zu verlieren, ist menschliches Versagen, aber Benutzer können diese Situation kontrollieren. Neben dem doppelten Überprüfen der Arbeit, dem Bitten anderer, sie zu überprüfen, und dem Vorsicht walten lassen, können einige andere Tricks bei der Fehlererkennung helfen. Benutzer können jeden einzelnen Punkt in einem Datensatz verfolgen, indem sie etwas so Einfaches tun wie jede zweite Zeile zu schattieren.
- Auf Cybersecurity-Bedrohungen achten: Wenn ein Mitarbeiter auf einen Link in einer E-Mail oder Textnachricht klickt, die Malware enthält, wird die Malware aktiviert und beginnt, die Daten zu stehlen oder zu beschädigen. Hacker haben zahlreiche Methoden, um auf Daten zuzugreifen, daher kann das Bewusstsein für sie helfen, die Integrität zu schützen.
- Die Bedeutung der Datenintegrität erklären: Informieren Sie andere über die Notwendigkeit, die Genauigkeit, Vollständigkeit und Qualität der Daten zu schützen und wie potenzielle Bedrohungen bekämpft werden können, wenn viele Mitarbeiter mit Daten umgehen.
- Daten-Backups erstellen: DatenBackups sind unerlässlich. Je nach Bedarf kann dies über Nacht oder häufiger geschehen, und es ist möglich, diesen Vorgang vollständig zu automatisieren. Wenn zwei Kopien der Daten aufbewahrt werden und beide ähnlich beginnen, verringert sich die Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer jemals ihre Daten verlieren oder kompromittieren, erheblich.
- Datenwissenschaft lernen: Die Entwicklung von Datenwissenschaftskompetenzen kommt einer Organisation zugute, nicht nur für ihr Wissen über Datenintegrität. Ein Benutzer kann es auch nutzen, um das Geschäft positiv zu beeinflussen. Es bietet auch die Flexibilität, die eigene Karriere viel effizienter zu managen.
Bedeutung der Datenintegrität
Datenintegrität ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines jeden Unternehmens. Die Genauigkeit der Daten ermöglicht es Einzelpersonen, eine unveränderte und vollständige Datenbank mit einem kontinuierlichen Datenfluss zu führen. Große Mengen an Daten, die durch Unternehmen fließen, sind zweifellos fantastisch, aber sie werden nicht nützlich sein, wenn die Daten von schlechter Qualität sind.
Datenintegrität garantiert die Qualität des Produkts oder der Dienstleistung. Sie gewährleistet die Sicherheit und den Datenschutz der Kunden – zum Beispiel medizinische Patienten und Social-Media-Nutzer.
Datenintegrität gibt den Benutzern mehr Vertrauen, Online-Tools und -Anwendungen zu nutzen, was das Wachstum von Unternehmen in der digitalen Wirtschaft fördert. Der End-to-End-Schutz der Datenübertragung über ein Medium ist möglich. Gespeicherte Prozeduren machen es einfach, die vollständige Kontrolle über den Datenzugriff zu haben.
Datenintegrität vs. Datenqualität
Datensicherheit und Datenintegrität sind verwandte Konzepte, die für den Erfolg des jeweils anderen unerlässlich sind. Datenintegrität erfordert Datensicherheit, die Daten vor unbefugtem Zugriff oder Korruption schützt.
Datenintegrität befasst sich mit Genauigkeit, Vollständigkeit und allgemeiner Datenkonsistenz. In Bezug auf Sicherheit und rechtliche Compliance, wie z.B. GDPR-Compliance, bezieht sich Datenintegrität auch auf Datensicherheit. Ein Satz von Verfahren, Richtlinien und Standards, die während der Entwurfsphase implementiert werden, ist dafür verantwortlich, sie auf dem neuesten Stand zu halten. Unabhängig davon, wie lange es aufbewahrt wird oder wie häufig darauf zugegriffen wird, bleiben Informationen, die in einer Datenbank gespeichert sind, genau, vollständig und vertrauenswürdig, wenn die Integrität der Daten gesichert ist.
Der Prozess der Erhaltung digitaler Informationen während ihres gesamten Lebenszyklus, um sie vor Korruption, Diebstahl oder unbefugtem Zugriff zu schützen, wird als Datensicherheit bezeichnet. Es umfasst alles, einschließlich der Richtlinien und Verfahren von Organisationen, Hardware, Software, Speicher und Benutzergeräte. Tools und Technologien, die in der Datensicherheit verwendet werden, erleichtern es, zu sehen, wie ein Unternehmen seine Daten nutzt.
Durch Techniken wie Datenmaskierung, Verschlüsselung und Schwärzung sensibler Informationen schützen Unternehmen ihre Daten vor Cyber-Bedrohungen. Darüber hinaus hilft der Prozess Unternehmen, Prüfverfahren zu vereinfachen und sich an immer strengere Datenschutzgesetze zu halten.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
