Les données sont le nerf vital des affaires. Les protéger n'a jamais été aussi crucial.
Une des choses qui rend votre entreprise unique est les données avec lesquelles vous travaillez. Vos données ne sont pas seulement l'un de vos actifs les plus précieux, mais elles font également partie intégrante de votre marque et de votre stratégie marketing. Vous ne pouvez pas prendre de décisions éclairées sur les clients, les produits et les campagnes sans les informations correctes.
Que vous soyez une grande entreprise ou une petite startup, disposer d'informations propres et à jour est crucial pour obtenir des résultats précis. Le besoin de données précises ne se limite pas à leur utilisabilité ; elles doivent également être protégées contre les risques potentiels, tels qu'une violation de données qui pourrait ternir l'image de votre marque de manière permanente.
Mais comment garantir que vos données sont précises, pertinentes et exploitables à tout moment ? Un mot : intégrité des données.
Qu'est-ce que l'intégrité des données ?
L'intégrité des données est le processus d'enregistrement, de préservation, de récupération et de partage précis des informations sous une forme lisible par machine et reproductible, ce qui facilite la recherche et l'analyse des données tout au long de leur cycle de vie.
L'intégrité des données est essentielle pour protéger les informations contre le vol ou la corruption. Elle garantit que les données n'ont pas été corrompues ou endommagées de quelque manière que ce soit et que les informations n'ont pas été modifiées ou supprimées inutilement. Elle vérifie également qu'il n'y a pas de doublons d'entrées de données et qu'elles sont correctement liées pour améliorer la qualité des données. Les pratiques d'intégrité des données garantissent également que les données chiffrées ne sont pas endommagées lors de leur transmission sur des réseaux non sécurisés (comme Internet).
Les données dans leur ensemble peuvent être dans un état invalide ou leurs composants importants peuvent être manquants. Lorsque les informations requises ne sont pas correctes ou complètes, elles ne peuvent pas être fiables. Lorsque les organisations atteignent la précision des données, elles peuvent prendre des décisions éclairées qui contribuent à leur succès global.
Les quatre piliers de l'intégrité des données
En ce qui concerne l'intégrité des données, elle doit aborder quatre piliers clés. Reconnaissant que les données sont un atout d'entreprise critique, les dirigeants d'entreprise intelligents développent des cadres explicites pour appliquer ces quatre piliers d'intégrité.
- Intégration des données : Les données doivent être intégrées indépendamment de leur origine - systèmes hérités, bases de données relationnelles ou stockage en nuage, pour fournir une perspective unique qui peut instantanément donner aux organisations une meilleure compréhension.
- Qualité des données : Les données doivent être complètes, uniques, valides, cohérentes et opportunes pour prendre des décisions commerciales pertinentes. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des résultats invalides.
- Enrichissement des données : En complétant les données internes avec des données externes, les entreprises peuvent donner à leurs données plus de contexte, de signification et de nuance. Ajouter des informations pertinentes, telles que des données clients ou des renseignements sur la localisation, enrichit et contextualise vos données, permettant une analyse plus sophistiquée.
- Intelligence de localisation : Les informations et analyses de localisation fournissent une couche de profondeur et de complexité aux données, les rendant beaucoup plus exploitables à travers l'entreprise.
Pourquoi l'intégrité des données est-elle importante ?
Le potentiel d'erreurs augmente avec le volume de données. Une légère perte de données due à la corruption peut avoir des conséquences importantes, comme un client qui pourrait être facturé deux fois pour le même achat ou un pharmacien qui pourrait donner le mauvais médicament à un patient.
Préserver l'intégrité des données est crucial pour diverses raisons. Pour commencer, l'intégrité des données garantit que les données sont récupérables, découvrables et cohérentes dans toute l'organisation. Protéger la validité et la précision des données améliore la stabilité et la performance en augmentant leur réutilisabilité et leur maintenabilité. Cela signifie que lorsque les pratiques d'intégrité des données sont robustes, les données contenues dans une base de données restent complètes, précises et fiables, peu importe combien de temps elles sont conservées ou à quelle fréquence elles sont consultées.
L'intégrité des données est un concept essentiel dans la gestion des bases de données. Elle garantit la protection des données contre la corruption, qu'elle soit accidentelle ou malveillante. Les données en temps réel sont essentielles pour prendre les meilleures décisions commerciales. Cela vous permet de garder un œil sur l'efficacité de votre entreprise sur le marché et sur la performance des concurrents. En utilisant un logiciel de gestion des données maîtres (MDM), les entreprises peuvent suivre les points de données essentiels et fournir des informations basées sur les données.
L'importance de l'intégrité des données augmente également avec le volume de données. Étant donné que l'intégrité des données est un composant essentiel pour l'intelligence d'affaires et la cybersécurité, les deux processus deviennent peu fiables en l'absence de données précises.
C'est une préoccupation importante pour les entreprises et les organisations fortement dépendantes de la technologie de l'information, comme les entreprises de services financiers et les hôpitaux. L'intégrité des données est également importante pour les consommateurs, en particulier ceux dont les informations sensibles sont à risque. Par exemple, les survivants du cancer doivent gérer leurs dossiers de traitement continuellement mis à jour.
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Comment les données peuvent-elles être corrompues ou inexactes ?
La plupart des entreprises collectent des données de différentes manières, y compris les suivantes :
- Systèmes de gestion de la relation client (CRM)
- Le site web de l'entreprise
- La base de données back-end
De nombreuses entreprises utilisent un mélange de ces stratégies de collecte de données. Étant donné que les données collectées à partir des sources ci-dessus sont constamment générées, déplacées, transmises et mises à jour, elles peuvent être corrompues ou erronées de différentes manières.
La corruption des données dans les systèmes informatiques peut être classée en deux catégories :
- Corruption de données non détectée : Souvent connue sous le nom de corruption de données silencieuse, ce type de corruption de données peut entraîner les erreurs les plus dangereuses.
- Corruption de données détectée : Ce type de corruption de données peut être permanent, entraînant une perte de données, ou il peut être transitoire, n'entraînant aucune perte de données si une partie du système peut identifier et réparer l'erreur.
La perte et la corruption de données peuvent se produire à n'importe quel point d'un système, de l'hôte au support de stockage. La plupart des systèmes modernes peuvent identifier la corruption à différentes étapes du transfert de données, puis tenter de récupérer ou de réparer la corruption.
Les données, par exemple, peuvent être détruites lors de leur transport sur un réseau ou vers un dispositif de stockage. Elles peuvent également être corrompues en raison d'une panne de matériel informatique.
Les données peuvent devenir défectueuses en raison d'un système informatique défectueux, tel qu'un bug dans un nouveau logiciel ou des cybercriminels utilisant des logiciels malveillants qui entraînent des violations de données. Les données peuvent également être perdues ou corrompues en raison d'une simple erreur humaine.
Il existe tellement de façons dont les données peuvent être altérées qu'il est pratiquement rationnel de s'attendre à ce que cela se produise à un moment donné. Lorsque les données deviennent corrompues, le processus de prise de décision peut produire des résultats erronés, inutiles ou même nuisibles pour l'organisation.
L'intégrité des données augmente la fiabilité des données. Quelles que soient les conséquences potentielles, l'intégrité des données peut aider à protéger vos données contre la corruption et à les empêcher de devenir définitivement inutilisables.
Qualité des données vs intégrité des données
Les données d'une entreprise sont sa ressource la plus précieuse, mais seulement si vous pouvez faire confiance à ces données. Des données peu fiables peuvent conduire à des conclusions erronées, des observations biaisées et des recommandations inadéquates.
Le terme intégrité des données peut désigner une condition ou une technique et est utilisé de manière interchangeable avec le terme qualité des données. Cependant, les termes intégrité des données et qualité des données ne sont pas synonymes. Toute entreprise cherchant à augmenter la qualité, la cohérence et l'authenticité de ses données doit comprendre la distinction entre les deux pour prendre des décisions éclairées.
Qualité des données
Le terme qualité des données fait référence à la fiabilité des données. Pour que les données soient qualifiées de haute qualité, elles doivent répondre aux critères suivants :
- Complètes : Les données fournies représentent une partie significative de la quantité totale de données requises.
- Uniques : Elles sont exemptes de doublons d'entrées de données.
- Valides : Les données respectent la syntaxe et le format spécifiés en fonction des besoins de l'entreprise.
- Opportunes : Les données sont toujours à jour pour leur application prévue.
- Cohérentes : Elles sont représentées de manière cohérente dans tout le référentiel de données.
Les données doivent répondre à toutes les conditions ci-dessus pour être considérées comme de haute qualité. Si elles sont déficientes dans un seul domaine, elles peuvent compromettre toute initiative basée sur les données.
Néanmoins, avoir des données de haute qualité ne garantit pas toujours qu'elles seront bénéfiques pour une organisation. Par exemple, vous pourriez avoir un référentiel de données clients précis et légitime. Cependant, si vous n'avez pas de données de support sur ces clients et leur relation avec votre entreprise, alors les entrepôts de données ne sont pas aussi précieux qu'ils pourraient l'être. Pour que les données de haute qualité soient précieuses, elles doivent représenter la construction du monde réel qu'elles décrivent. C'est là que l'intégrité des données entre en jeu.
Intégrité des données
Alors que la qualité des données se réfère à la cohérence et à la précision des données, l'intégrité des données va au-delà du concept de qualité des données. L'intégrité des données exige que les informations soient complètes, précises et contextuelles. L'intégrité des données est ce qui les rend précieuses pour toute entreprise.
L'intégrité des données est importante car en matière de gestion des données, la dernière chose que vous voulez est des données mauvaises ou corrompues. Même si la qualité des données est un sous-ensemble essentiel de l'intégrité des données, les entreprises qui souhaitent prendre des décisions précises basées sur les données doivent considérer à la fois la qualité des données et l'intégrité des données.
Sécurité des données vs intégrité des données
Les termes intégrité des données et sécurité des données sont étroitement liés. Chacun joue un rôle vital dans le succès de l'autre.
Sécurité des données
La sécurité des données est principalement concernée par la prévention de l'accès non autorisé aux données et de la corruption des données. Elle implique l'utilisation de systèmes, de méthodes et de procédures pour garder les données hors de portée de ceux qui pourraient les utiliser de manière nuisible ou inattendue. Les violations de la sécurité des données peuvent être petites et facilement contenues ou importantes et causer des dommages substantiels.
Maintenir l'intégrité des données est le but fondamental de la sécurité des données. Les techniques de sécurité des données incluent l'authentification d'identité, la classification des données, le chiffrement, le masquage, la détection des menaces et l'analyse de la sécurité.
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Intégrité des données
L'intégrité des données concerne la validité des données cohérentes dans toute l'organisation en fonction des règles et des besoins de l'entreprise. Elle se rapporte également à la sécurité et à la protection des données en ce qui concerne la conformité réglementaire, telle que la conformité au RGPD, mais ce n'est pas la même chose que la sécurité des données. Les sauvegardes de données et la vérification des erreurs de données sont quelques méthodes pour préserver l'intégrité.
Types d'intégrité des données
Dans un sens général, l'intégrité des données est un ensemble de procédures nécessaires pour maintenir la santé et l'entretien des informations numériques. L'intégrité des données est classée en deux types : l'intégrité physique et l'intégrité logique. Beaucoup de gens associent les catégories à la gestion des bases de données.
Intégrité physique
L'intégrité physique concerne la sauvegarde de l'exhaustivité et de la précision des données et traite de la manière dont elles sont stockées et accessibles dans toute l'organisation. L'intégrité physique est mise en danger lors de calamités naturelles, de matériel compromis ou d'attaques cybernétiques qui interrompent la fonctionnalité de la base de données.
Les gestionnaires de traitement des données, les programmeurs et les auditeurs internes peuvent être incapables d'accéder à des données correctes en raison d'erreurs de transfert, de dégradation du stockage et d'une variété d'autres difficultés. Assurer la sécurité physique de l'équipement et créer une stratégie de récupération après sinistre peut aider les dirigeants d'entreprise à atténuer les défis d'intégrité physique.
Intégrité logique
Dans une base de données relationnelle, l'intégrité logique garantit que les données restent intactes lorsqu'elles sont utilisées dans l'organisation. L'intégrité logique, contrairement à l'intégrité physique, protège les données des erreurs humaines et des pirates informatiques malveillants.
L'intégrité logique peut être divisée en quatre catégories :
- Intégrité des entités : L'intégrité des entités exige que chaque ligne de la table de la base de données ne contienne que des données uniques. La création de clés primaires garantit qu'aucun champ dans une table n'est nul et que la duplication des données ne se produit pas. C'est une caractéristique des systèmes relationnels qui stockent les données de différentes manières dans les tables qui peuvent être consultées et utilisées ensemble. Par exemple, les étudiants reçoivent souvent des numéros d'identification (ID) uniques, et tous les adultes reçoivent des numéros de sécurité sociale fournis par le gouvernement et globalement uniques.
- Intégrité référentielle : L'intégrité référentielle est le processus de garantie que les données enregistrées et utilisées sont cohérentes et précises dans toute l'organisation. L'intégrité référentielle est obtenue en utilisant des règles de clé étrangère qui garantissent que seules les ajouts, suppressions ou modifications de données appropriés se produisent. Une clé étrangère est la deuxième table dans une base de données qui peut se référer à une table de clé primaire. Les clés étrangères aident à connecter les données que les tables peuvent partager. Les règles commerciales peuvent empêcher la duplication des données ou interdire la modification des données dans les tables associées. Par exemple, une table de base de données appelée employé contient une colonne de clé primaire nommée employee_id. Une clé étrangère dans une autre table de base de données nommée détails de l'employé peut se référer à l'employee_id dans la première table pour identifier de manière unique le lien entre les deux tables.
- Intégrité de domaine : Le processus de vérification de la validité de chaque élément de données dans un domaine est connu sous le nom d'intégrité de domaine. Un domaine ici fait référence à l'ensemble des valeurs autorisées qu'une colonne peut avoir dans une table. La première étape pour garantir l'intégrité de domaine est de choisir le type de données approprié pour une colonne. Mettre en place des contraintes et des règles d'intégrité appropriées pour établir le format des données et limiter la plage de valeurs acceptables sont des exemples d'intégrité de domaine.
- Intégrité définie par l'utilisateur : L'intégrité définie par l'utilisateur comprend les règles et les limitations que les utilisateurs définissent pour répondre à leurs besoins. L'intégrité définie par l'utilisateur permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des règles personnalisées dans la base de données non couvertes par les trois autres formes d'intégrité des données.
Comment l'intégrité des données est-elle compromise ?
L'intégrité des données peut être mise en danger de diverses manières, ce qui fait des pratiques d'intégrité des données des éléments majeurs des pratiques de sécurité d'entreprise efficaces.
L'intégrité d'un ensemble de données peut être compromise en raison de :
- Erreur humaine malveillante ou involontaire, par exemple si un employé corrompt des données avec une intention malveillante
- Problèmes de transfert, tels qu'une panne de courant inattendue ou une corruption de données lors du transfert d'un appareil à un autre
- Bugs, virus ou logiciels malveillants, piratage et autres cyberattaques
- Défaillance matérielle, telle qu'un crash d'appareil ou de disque dur
Parce que seules certaines de ces vulnérabilités peuvent être évitées avec la sécurité des données, la sauvegarde des données et la duplication des données à des emplacements secondaires deviennent cruciales pour assurer l'intégrité des données.
Comment assurer l'intégrité des données pour les entreprises ?
Les menaces à l'intégrité des données sont si préjudiciables aux entreprises et aux opérations basées sur les données que les entreprises doivent mettre en œuvre diverses étapes et processus stratégiques pour assurer le succès de l'intégrité des données dans toute l'organisation. Votre processus d'intégrité des données doit être complet pour se conformer à la législation, soutenir vos données tout au long de leur cycle de vie et garantir que les normes internes sont respectées.
Cependant, comme il est difficile de réduire le risque d'intégrité des données avec une seule stratégie, il est préférable de combiner plusieurs stratégies. Voici quelques-unes des méthodes les plus efficaces pour assurer l'intégrité des données et réduire les risques :
- Audits internes et pistes d'audit : Avant de commencer à développer vos politiques d'intégrité des données, vous devriez effectuer un audit interne. Vous pouvez penser que vous avez compris la qualité de vos données, mais elles peuvent ne pas être là où vous le croyez. Les pistes d'audit sont essentielles pour comprendre ce qui est arrivé aux données à chaque étape de leur vie, y compris d'où elles proviennent et comment elles ont été modifiées ou utilisées. Effectuer des audits fréquents peut aider à optimiser le processus d'intégrité des données.
- Détection automatisée des erreurs : Les erreurs se produisent tout le temps. Les logiciels de détection des erreurs peuvent aider les entreprises à surveiller et à isoler les erreurs. Avec l'automatisation, ces logiciels peuvent aider à la validation fréquente des données et identifier pourquoi les erreurs se sont produites et les éviter à l'avenir. Ce processus entier est essentiel pour minimiser le risque associé à l'intégrité des données.
- Sauvegarde et récupération des données : La sauvegarde et la récupération des données sont des parties intégrantes du processus d'intégrité des données qui aident à prévenir la perte de données irréversible en cas de catastrophe imprévue. Les entreprises peuvent décider de la fréquence à laquelle elles souhaitent sauvegarder leurs données. Un fournisseur de services gérés (MSP) peut aider les organisations à déterminer la meilleure option pour elles. Les sauvegardes sont cruciales lorsque les entreprises sont fréquemment ciblées par des attaques de ransomware. Les données perdues peuvent être restaurées à partir de la sauvegarde la plus récente, maintenant l'intégrité de la base de données.
- Éliminer les failles de sécurité connues : Il est nécessaire de réduire les vulnérabilités de sécurité pour diminuer les risques d'intégrité des données associés à la préservation des actifs de données. La gestion des vulnérabilités est un excellent moyen d'identifier les vulnérabilités de sécurité connues et d'exécuter des contre-mesures.
Favoriser les décisions basées sur les données
Des données inexactes peuvent avoir des répercussions majeures pour les entreprises. Par conséquent, l'intégrité des données en tant que processus devrait être une priorité absolue pour toute entreprise, quelle que soit sa taille.
L'intégrité des données est un processus continu qui nécessite un engagement quotidien pour protéger les informations personnelles des clients ou de l'entreprise afin de fournir aux parties prenantes de votre organisation les données de la meilleure qualité, les plus complètes et les plus précises pour la prise de décision.
Les données créées, collectées, stockées et partagées par votre organisation sont un atout important. Utilisez la sécurité des données pour protéger vos données contre la corruption et l'accès illégal.
Keerthi Rangan
Keerthi Rangan is a Senior SEO Specialist with a sharp focus on the IT management software market. Formerly a Content Marketing Specialist at G2, Keerthi crafts content that not only simplifies complex IT concepts but also guides organizations toward transformative software solutions. With a background in Python development, she brings a unique blend of technical expertise and strategic insight to her work. Her interests span network automation, blockchain, infrastructure as code (IaC), SaaS, and beyond—always exploring how technology reshapes businesses and how people work. Keerthi’s approach is thoughtful and driven by a quiet curiosity, always seeking the deeper connections between technology, strategy, and growth.
