Los datos son el alma de los negocios. Protegerlos nunca ha sido más crítico.
Una de las cosas que hace que tu negocio sea único son los datos con los que trabajas. Tus datos no solo son uno de tus activos más valiosos, sino que también son una parte central de tu marca y estrategia de marketing. No puedes tomar decisiones informadas sobre clientes, productos y campañas sin la información correcta.
Ya sea que seas una gran corporación o una pequeña startup, tener información limpia y actualizada es crucial para obtener resultados precisos. La necesidad de datos precisos no termina solo en su usabilidad; también necesitan protección contra riesgos potenciales, como una violación de datos que podría empañar permanentemente la imagen de tu marca.
Pero, ¿cómo aseguras que tus datos sean precisos, relevantes y accionables en todo momento? Una palabra: integridad de datos.
¿Qué es la integridad de datos?
La integridad de datos es el proceso de registrar, preservar, recuperar y compartir información de manera precisa en un formato legible por máquina y reproducible, lo que facilita encontrar y analizar datos durante todo su ciclo de vida.
La integridad de datos es vital para proteger la información contra el robo o la corrupción. Asegura que los datos no hayan sido corrompidos o dañados de ninguna manera y que la información no haya sido cambiada o eliminada innecesariamente. También verifica que no haya entradas de datos duplicadas y que estén vinculadas correctamente para mejorar la calidad de los datos. Las prácticas de integridad de datos también aseguran que los datos cifrados no se dañen mientras se transmiten a través de redes no seguras (como Internet).
Los datos en su conjunto pueden estar en un estado no válido o sus componentes importantes pueden faltar. Cuando la información requerida no es correcta o completa, no se puede confiar en ella. Cuando las organizaciones logran la precisión de los datos, pueden tomar decisiones informadas que contribuyen a su éxito general.
Cuatro pilares de la integridad de datos
Cuando se trata de integridad de datos, debe abordar cuatro pilares clave. Reconociendo que los datos son un activo corporativo crítico, los ejecutivos de negocios inteligentes desarrollan marcos explícitos para aplicar estos cuatro pilares de integridad.
- Integración de datos: Los datos deben integrarse independientemente de dónde se originaron, ya sea en sistemas heredados, bases de datos relacionales o almacenamiento en la nube, para proporcionar una perspectiva única que pueda dar instantáneamente a las organizaciones una mayor visión.
- Calidad de los datos: Los datos deben ser completos, únicos, válidos, consistentes y oportunos para tomar decisiones empresariales relevantes. Los datos inexactos o incompletos pueden llevar a resultados no válidos.
- Enriquecimiento de datos: Al complementar los datos internos con datos externos, las empresas pueden dar a sus datos más contexto, significado y matices. Agregar información relevante, como datos de clientes o inteligencia de ubicación, enriquece y contextualiza tus datos, permitiendo un análisis más sofisticado.
- Inteligencia de ubicación: La visión y el análisis de ubicación proporcionan una capa de profundidad y complejidad a los datos, haciéndolos mucho más accionables en toda la empresa.
¿Por qué es importante la integridad de datos?
El potencial de errores aumenta con el volumen de datos. Una ligera pérdida de datos debido a la corrupción puede tener consecuencias significativas, como que un cliente sea cobrado dos veces por la misma compra o que un farmacéutico entregue el medicamento equivocado a un paciente.
Preservar la integridad de los datos es crítico por varias razones. Para empezar, la integridad de los datos asegura que los datos sean recuperables, descubribles y consistentes en toda la organización. Proteger la validez y precisión de los datos mejora la estabilidad y el rendimiento al aumentar su reutilización y mantenibilidad. Esto significa que cuando las prácticas de integridad de datos son sólidas, los datos almacenados en una base de datos permanecen completos, precisos y confiables, independientemente de cuánto tiempo se mantengan o con qué frecuencia se accedan.
La integridad de datos es un concepto esencial en la gestión de bases de datos. Asegura la protección de los datos contra la corrupción, ya sea accidental o maliciosa. Los datos en tiempo real son esenciales para tomar las mejores decisiones empresariales. Esto te permite vigilar la eficiencia de tu empresa en el mercado y el rendimiento de los competidores. Usando software de gestión de datos maestros (MDM), las empresas pueden rastrear puntos de datos esenciales y proporcionar información basada en datos.
La importancia de la integridad de datos también aumenta con el volumen de datos. Dado que la integridad de datos es un componente esencial para la inteligencia empresarial y la ciberseguridad, ambos procesos se vuelven poco confiables en ausencia de datos precisos.
Esto es una preocupación significativa para las empresas y organizaciones que dependen en gran medida de la tecnología de la información, como las firmas de servicios financieros y los hospitales. La integridad de datos también es importante para los consumidores, particularmente aquellos con información sensible en riesgo. Por ejemplo, los sobrevivientes de cáncer necesitan gestionar sus registros de tratamiento continuamente actualizados.
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¿Cómo pueden los datos corromperse o volverse inexactos?
La mayoría de las empresas recopilan datos de diversas maneras, incluyendo las siguientes:
- Sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM)
- El sitio web de la empresa
- La base de datos de back-end
Muchas empresas emplean una mezcla de estas estrategias de recopilación de datos. Debido a que los datos recopilados de las fuentes anteriores se generan, mueven, transmiten y actualizan constantemente, pueden corromperse o volverse erróneos de diversas maneras.
La corrupción de datos en los sistemas informáticos puede clasificarse en dos categorías:
- Corrupción de datos no detectada: A menudo conocida como corrupción de datos silenciosa, este tipo de corrupción de datos puede llevar a los errores más peligrosos.
- Corrupción de datos detectada: Este tipo de corrupción de datos puede ser permanente, resultando en pérdida de datos, o puede ser transitoria, resultando en ninguna pérdida de datos si alguna parte del sistema puede identificar y reparar el error.
La pérdida y corrupción de datos puede ocurrir en cualquier punto de un sistema, desde el host hasta el medio de almacenamiento. La mayoría de los sistemas modernos pueden identificar la corrupción en diferentes etapas de la transferencia de datos y luego intentar recuperar o corregir la corrupción.
Por ejemplo, los datos pueden ser destruidos mientras se transportan a través de una red o a un dispositivo de almacenamiento. También pueden corromperse debido a una falla del hardware de la computadora.
Los datos pueden volverse defectuosos debido a un sistema informático defectuoso, como un error en un nuevo software o cibercriminales que utilizan malware que lleva a violaciones de datos. Los datos también pueden perderse o corromperse debido a un simple error humano.
Hay tantas formas en que los datos pueden contaminarse que es prácticamente racional anticipar que sucederá en algún momento. Cuando los datos se corrompen, el proceso de toma de decisiones puede producir resultados defectuosos, inútiles o incluso perjudiciales para la organización.
La integridad de datos aumenta la confiabilidad de los datos. Cualesquiera que sean las posibles consecuencias, la integridad de datos puede ayudar a proteger tus datos de la corrupción y evitar que se vuelvan permanentemente inutilizables.
Calidad de datos vs. integridad de datos
Los datos de una empresa son su recurso más valioso, pero solo si puedes confiar en esos datos. Los datos poco confiables pueden llevar a conclusiones erróneas, observaciones prejuiciadas y recomendaciones inadecuadas.
El término integridad de datos puede referirse a una condición o a una técnica y se usa indistintamente con el término calidad de datos. Sin embargo, los términos integridad de datos y calidad de datos no son sinónimos. Cualquier empresa que intente aumentar la calidad, consistencia y autenticidad de sus datos debe entender la distinción entre los dos para tomar decisiones informadas.
Calidad de datos
El término calidad de datos se refiere a la confiabilidad de los datos. Si los datos deben llamarse de alta calidad, deben cumplir con los siguientes criterios:
- Completo: Los datos proporcionados representan una parte significativa de la cantidad total de datos requeridos.
- Único: Está libre de entradas de datos duplicadas.
- Válido: Los datos se adhieren a la sintaxis y formato especificados según las necesidades del negocio.
- Oportuno: Los datos están siempre actualizados para su aplicación prevista.
- Consistente: Se representa de manera consistente en todo el repositorio de datos.
Los datos deben cumplir con todas las condiciones anteriores para ser considerados de alta calidad. Si es deficiente en incluso un área, puede poner en peligro cualquier esfuerzo basado en datos.
No obstante, tener datos de alta calidad no siempre garantiza que serán beneficiosos para una organización. Por ejemplo, podrías tener un repositorio de datos de clientes preciso y legítimo. Aun así, si no tienes datos de apoyo sobre esos clientes y su relación con tu negocio, entonces los almacenes de datos no son tan valiosos como podrían ser. Para que los datos de alta calidad sean valiosos, deben representar el constructo del mundo real que representan. Aquí es donde entra en juego la integridad de datos.
Integridad de datos
Mientras que la calidad de datos se refiere a si los datos son consistentes y correctos, la integridad de datos va más allá del concepto de calidad de datos. La integridad de datos requiere que la información sea completa, precisa y contextual. La integridad de los datos es lo que los hace valiosos para cualquier negocio.
La integridad de datos es importante porque cuando se trata de gestión de datos, lo último que deseas es datos malos o corruptos. Aunque la calidad de datos es un subconjunto esencial de la integridad de datos, las empresas que desean tomar decisiones precisas basadas en datos deben considerar tanto la calidad de datos como la integridad de datos.
Seguridad de datos vs. integridad de datos
Los términos integridad de datos y seguridad de datos están estrechamente relacionados. Cada uno juega un papel vital en el éxito del otro.
Seguridad de datos
La seguridad de datos se centra principalmente en prevenir el acceso no autorizado a los datos y la corrupción de datos. Implica el uso de sistemas, métodos y procedimientos para mantener los datos fuera del alcance de aquellos que podrían usarlos de manera dañina o inesperada. Las violaciones de seguridad de datos pueden ser pequeñas y fácilmente contenidas o grandes y causar daños sustanciales.
Mantener la integridad de los datos es el propósito fundamental de la seguridad de datos. Las técnicas de seguridad de datos incluyen autenticación de identidad, clasificación de datos, cifrado, enmascaramiento, detección de amenazas y análisis de seguridad.
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Integridad de datos
La integridad de datos se centra en la validez de los datos consistentes en toda la organización según las reglas y necesidades del negocio. También se relaciona con la seguridad y protección de los datos en cuanto al cumplimiento normativo, como el cumplimiento de GDPR, pero no es lo mismo que la seguridad de datos. Las copias de seguridad de datos y la verificación de errores de datos son algunos métodos para preservar la integridad.
Tipos de integridad de datos
En un sentido general, la integridad de datos es un conjunto de procedimientos necesarios para mantener la salud y el mantenimiento de la información digital. La integridad de datos se clasifica en dos tipos: integridad física e integridad lógica. Muchas personas asocian las categorías con la gestión de bases de datos.
Integridad física
La integridad física se centra en salvaguardar la integridad y precisión de los datos y trata de cómo se almacenan y acceden en toda la organización. La integridad física se ve comprometida durante calamidades naturales, hardware comprometido o ciberataques que interrumpen la funcionalidad de la base de datos.
Los gerentes de procesamiento de datos, programadores y auditores internos pueden no poder acceder a datos correctos debido a errores de transferencia, degradación del almacenamiento y una variedad de otras dificultades. Asegurar la seguridad física del equipo y crear una estrategia de recuperación ante desastres puede ayudar a los ejecutivos de negocios a mitigar los desafíos de integridad física.
Integridad lógica
En una base de datos relacional, la integridad lógica asegura que los datos permanezcan intactos cuando se utilizan en la organización. La integridad lógica, a diferencia de la integridad física, protege los datos de errores humanos y hackers con intenciones maliciosas.
La integridad lógica se puede dividir en cuatro categorías:
- Integridad de entidad: La integridad de entidad requiere que cada fila de la tabla de la base de datos solo contenga datos únicos. Crear claves primarias asegura que ningún campo en una tabla sea nulo y que no ocurra duplicación de datos. Es una característica de los sistemas relacionales que almacenan datos de diversas maneras en las tablas que pueden ser accedidas y utilizadas juntas. Por ejemplo, a los estudiantes se les emiten frecuentemente números de identificación únicos (ID), y a todos los adultos se les emiten números de seguridad social proporcionados por el gobierno y globalmente únicos.
- Integridad referencial: La integridad referencial es el proceso de asegurar que los datos guardados y utilizados sean consistentes y precisos en toda la organización. La integridad referencial se logra mediante el uso de reglas de clave foránea que aseguran que solo ocurran adiciones, eliminaciones o cambios de datos adecuados. Una clave foránea es la segunda tabla en una base de datos que puede referirse a una tabla de clave primaria. Las claves foráneas ayudan a conectar datos que las tablas podrían compartir. Las reglas de negocio pueden prevenir datos duplicados o prohibir la modificación de datos en tablas relacionadas. Por ejemplo, una tabla de base de datos llamada empleado contiene una columna de clave primaria llamada employee_id. Una clave foránea en otra tabla de base de datos llamada detalles del empleado puede referirse al employee_id en la primera tabla para identificar de manera única el vínculo entre las dos tablas.
- Integridad de dominio: El proceso de verificar la validez de cada pieza de datos en un dominio se conoce como integridad de dominio. Un dominio aquí se refiere al conjunto de valores permitidos que una columna puede tener en una tabla. El primer paso para asegurar la integridad de dominio es elegir el tipo de datos adecuado para una columna. Establecer restricciones de integridad y reglas adecuadas para establecer el formato de los datos y limitar el rango de valores aceptables son ejemplos de integridad de dominio.
- Integridad definida por el usuario: La integridad definida por el usuario comprende las reglas y limitaciones que los usuarios establecen para satisfacer sus demandas. La integridad definida por el usuario permite a los usuarios implementar reglas personalizadas en la base de datos no cubiertas por las otras tres formas de integridad de datos.
¿Cómo se compromete la integridad de datos?
La integridad de datos puede estar en peligro de diversas maneras, lo que hace que las prácticas de integridad de datos sean elementos importantes de prácticas de seguridad empresarial efectivas.
La integridad de un conjunto de datos puede verse comprometida debido a:
- Error humano malicioso o inadvertido, como si un empleado corrompe datos con intención maliciosa
- Problemas de transferencia, como una falla de energía inesperada o corrupción de datos mientras se transfieren de un dispositivo a otro
- Errores, virus o malware, piratería y otros ciberataques
- Falla de hardware, como un dispositivo o un fallo de disco duro
Debido a que solo algunas de estas vulnerabilidades pueden evitarse con seguridad de datos, la copia de seguridad de datos y la duplicación de datos en ubicaciones secundarias se vuelven cruciales para asegurar la integridad de los datos.
¿Cómo asegurar la integridad de datos para las empresas?
Las amenazas a la integridad de datos son tan perjudiciales para las empresas y las operaciones basadas en datos que las empresas deben implementar varios pasos y procesos estratégicos para asegurar el éxito de la integridad de datos en toda la organización. Tu proceso de integridad de datos debe ser exhaustivo en el cumplimiento de la legislación, apoyar tus datos durante su ciclo de vida y garantizar que se cumplan los estándares internos.
Sin embargo, debido a que es difícil reducir el riesgo de integridad de datos con solo una estrategia, es preferible combinar múltiples estrategias. Las siguientes son algunas de las formas más exitosas de asegurar la integridad de datos y reducir los riesgos:
- Auditorías internas y registros de auditoría: Antes de comenzar a desarrollar tus políticas de integridad de datos, debes realizar una auditoría interna. Puede que pienses que entiendes la calidad de tus datos, pero puede que no esté donde crees que está. Los registros de auditoría son esenciales para entender qué ocurrió con los datos en cada paso de su vida útil, incluyendo de dónde provienen y cómo se cambiaron o utilizaron. Realizar auditorías frecuentes puede ayudar a optimizar el proceso de integridad de datos.
- Detección automática de errores: Los errores ocurren todo el tiempo. El software de detección de errores puede ayudar a las empresas a monitorear y aislar errores. Junto con la automatización, dicho software puede ayudar con la validación frecuente de datos e identificar por qué ocurrieron errores y evitarlos en el futuro. Este proceso completo es esencial para minimizar el riesgo asociado con la integridad de datos.
- Copia de seguridad y recuperación de datos: La copia de seguridad y recuperación de datos son partes integrales del proceso de integridad de datos que ayudan a prevenir la pérdida irreversible de datos en un desastre inesperado. Las empresas pueden decidir con qué frecuencia desean hacer copias de seguridad de sus datos. Un proveedor de servicios gestionados (MSP) puede ayudar a las organizaciones a determinar la mejor opción para ellas. Las copias de seguridad son cruciales cuando las empresas son frecuentemente atacadas con ataques de ransomware. Los datos perdidos pueden restaurarse desde la copia de seguridad más reciente, manteniendo la integridad de la base de datos.
- Eliminación de fallos de seguridad conocidos: Es necesario reducir las vulnerabilidades de seguridad para disminuir los riesgos de integridad de datos asociados con la preservación de activos de datos. La gestión de vulnerabilidades es una excelente manera de identificar vulnerabilidades de seguridad conocidas y ejecutar contramedidas.
Empodera las decisiones basadas en datos
Los datos inexactos pueden tener importantes ramificaciones para las empresas. Por lo tanto, la integridad de datos como proceso debe ser una prioridad para cualquier empresa, independientemente de su tamaño.
La integridad de datos es un proceso continuo que requiere un compromiso diario para proteger la información personal de los clientes o de la empresa para proporcionar a los interesados de tu organización los datos de mejor calidad, más completos y precisos para la toma de decisiones.
Los datos creados, recopilados, almacenados y compartidos por tu organización son un activo importante. Usa seguridad de datos para proteger tus datos de la corrupción y el acceso ilegal.
Keerthi Rangan
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