Gegevensintegriteit zorgt voor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens gedurende de gehele levenscyclus. Goede, betrouwbare gegevens kunnen een groot concurrentievoordeel zijn, vooral als we juiste hoeveelheid tijd en middelen investeren in gegevensbeheerstrategieën.
In het tijdperk van Big Data kunnen we gegevens effectief benutten en de gegevensintegriteit bevorderen, betere gegevensgestuurde beslissingen nemen, de gegevenskwaliteit verbeteren en het risico op gegevensverlies of vervuiling verminderen.
Op het meest basale niveau is gegevensintegriteit de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens gedurende de gehele levenscyclus, vanaf het moment dat ze worden vastgelegd en opgeslagen tot het moment waarop ze worden verwerkt, geanalyseerd en gebruikt.
Gegevensintegriteitsbeheer betekent ervoor zorgen dat gegevens volledig en nauwkeurig zijn, vrij van fouten of anomalieën die de gegevenskwaliteit in gevaar kunnen brengen.
Gegevens die nauwkeurig en consistent zijn vastgelegd en opgeslagen, behouden hun integriteit, terwijl gegevens die zijn bewerkt of beschadigd niet kunnen worden vertrouwd.
Om effectieve strategieën voor gegevensbeheer te implementeren, moeten we de kenmerken van gegevensintegriteit begrijpen:
Nauwkeurigheid:
Onnauwkeurige gegevens leiden tot onjuiste analyses en beslissingen; daarom moeten we ervoor zorgen dat de gegevens nauwkeurig zijn, wat betekent dat ze foutloos zijn en een correcte weergave zijn van het reële scenario of de gebeurtenis die ze zouden moeten weergeven.
Consistentie:
Consistente gegevens veranderen niet onregelmatig. Het blijft in alle instanties en in de loop van de tijd hetzelfde, tenzij het opzettelijk wordt bijgewerkt of gewijzigd.
Volledigheid:
Volledige gegevens bevatten alle benodigde onderdelen en informatie die nodig zijn om tot juiste conclusies te leiden en besluitvormingsprocessen te ondersteunen.
Betrouwbaarheid:
Betrouwbare gegevens zijn betrouwbaar vanwege hun nauwkeurigheid en consistentie. Het zijn gegevens waarop gebruikers kunnen vertrouwen bij het nemen van belangrijke beslissingen.
Tijdigheid:
Gegevens die niet op tijd beschikbaar zijn voor besluitvormingsprocessen kunnen net zo schadelijk zijn als onnauwkeurige of onvolledige gegevens.
Houdbaarheid:
Houdbaarheid van gegevens het vastgestelde gebruik, indeling en waarden die tijdens de gegevensontwerpfase zijn gedefinieerd, waardoor ze voor specifieke doeleinden kunnen worden gebruikt.
Gegevensintegriteit is van fundamenteel belang in alle sectoren, waar gegevens te allen tijde nauwkeurig, volledig en verifieerbaar moeten zijn. Slechte data integriteit kan ertoe leiden dat we geld verliezen, een positieve publieke of zakelijke reputatie en kostbare tijd verliezen.
Gegevensintegriteit is een complexe en veelzijdige kwestie. We moeten daarom waakzaam zijn over de verschillende risico’s die de integriteit en kwaliteit van data in gevaar kunnen brengen.
Bij gegevensbeheer vormen menselijke fouten een belangrijke risicofactor voor gegevensintegriteit. Menselijke fouten kunnen optreden wanneer gegevens onjuist worden ingevoerd, verwerkt of geanalyseerd.
Als gegevens niet correct zijn geconfigureerd – er zijn bijvoorbeeld onjuiste gebruikersmachtigingen ingesteld – kunnen ze kwetsbaarder zijn voor cybercriminelen of datalekken. Evenzo, als gegevens niet op de juiste manier zijn beveiligd met codering en toegangscontrole, kunnen ze worden gecompromitteerd door onbevoegde personen of programma’s.
Hardware kan defect raken. Gegevens kunnen per ongeluk worden verwijderd of overschreven. Het kan ook worden beschadigd tijdens gegevensoverdracht en opslag en kan onbedoeld worden geopend of overschreven door andere gegevensgebruikers.
Wanneer gegevens tussen verschillende gegevenssystemen worden gemigreerd, kunnen tijdens het overdrachtsproces gegevens per ongeluk verloren gaan of beschadigd raken. Deze situatie kan een aanzienlijk risico op gegevensintegriteit vormen, vooral als gegevens worden gedeeld tussen verschillende teams of bronnen.
De gegevensintegriteit kan ook worden aangetast door malware of virussen die gegevens beschadigen. Het is belangrijk om bescherming te hebben tegen kwaadwillende insiders die gegevens willen stelen en tegen cyberaanvallen die gericht zijn op gegevensopslagplaatsen of gegevensinfrastructuur.
Om veel data-integriteitsrisico’s te beperken, moet er een robuuste data governance-strategie geïmplementeerd worden die data integriteitscontroles in elke fase omvat.
Datageletterdheid en beveiligingstraining.
Procesverbeteringen die datafouten verminderen.
Gegevensredundantie en back-up scenario’s om de betrouwbaarheid van gegevens te waarborgen.
Gegevensversleuteling voor gegevensbeveiliging.
Data-auditing voor het opsporen van data-integriteitsproblemen.
Robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen.
Om de gegevensintegriteit effectief te behouden, moet u de twee belangrijkste soorten gegevensintegriteit begrijpen.
Het waarborgen van gegevensintegriteit door middel van fysieke middelen is essentieel voor het functioneren van gegevensverwerking en het ophalen zoals bedoeld.
Natuurrampen, stroomuitval, cyberaanvallen, branden, menselijke fouten en verslechtering van de opslagsystemen kunnen de fysieke integriteit van gegevens in gevaar brengen.
In een relationele database zorgt logische integriteit ervoor dat gegevens ongewijzigd blijven. Dit helpt gegevens te beschermen tegen menselijke fouten en kwaadaardige aanvallen.
Entiteitsintegriteit:
Definieert de primaire sleutel van elke entiteit en zorgt ervoor dat elk record in een tabel een unieke identificatie heeft.
Referentiële integriteit:
Zorgt ervoor dat records in gerelateerde tabellen correct zijn gekoppeld.
Domeinintegriteit:
Dwingt regels af over welke soorten gegevens kunnen worden ingevoerd in specifieke velden in de databasetabel of -kolom van een Excel-spreadsheet.
Gedefinieerde integriteit:
Stelt gebruikers in staat aangepaste regels voor hun databases te maken, inclusief het beperken van het gebruik van bepaalde tekens of woorden in wachtwoorden.
De verschillen:
Gegevensintegriteit, gegevensbeveiliging en gegevenskwaliteit
Deze drie termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze hebben verschillende betekenissen en implicaties voor gegevensbeheer. Om een datastrategie te optimaliseren is het belangrijk om de verschillen goed te begrijpen.
Hoewel onderling verbonden, dienen gegevensintegriteit en gegevensbeveiliging verschillende doelen. Zoals eerder uiteengezet, verwijst data-integriteit naar de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van data gedurende de levenscyclus ervan. Het zorgt ervoor dat gegevens ongewijzigd en betrouwbaar blijven vanaf het punt van creatie tot het punt van gebruik.
Gegevensbeveiliging daarentegen richt zich op het beschermen van gegevens tegen ongeoorloofde toegang, inbreuken of cyberaanvallen. Het omvat het implementeren van maatregelen zoals encryptie, firewalls, toegangscontroles en andere beveiligingsprotocollen om te voorkomen dat gegevens worden gecompromitteerd of gestolen.
Hoewel nauw verwant aan gegevensintegriteit, is gegevenskwaliteit breder van opzet. Het omvat de algemene toestand van gegevens, inclusief de nauwkeurigheid, consistentie, volledigheid, relevantie en tijdigheid. Gegevensintegriteit is een onderdeel van gegevenskwaliteit en richt zich op de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens. Gegevenskwaliteit houdt ook rekening met andere factoren, zoals de relevantie van de gegevens voor de uit te voeren taak, de tijdigheid van de gegevens en of de gegevens volledig en alomvattend zijn.
In wezen is gegevensintegriteit een cruciaal aspect van gegevenskwaliteit, maar niet alle gegevens van hoge kwaliteit hebben noodzakelijkerwijs een hoge integriteit als ze niet relevant of actueel zijn. Gegevens kunnen bijvoorbeeld perfect nauwkeurig en consistent zijn (hoge integriteit), maar niet relevant zijn voor de zakelijke beslissing die voorhanden is (lage kwaliteit).