Problemer med data nøyaktighet og konsistens eksisterer over alle bedrifter, og kan resultere i mindre forstyrrelser, så vel som betydelig virksomhet komplikasjoner.
I denne data-orienterte alder, når en stor mengde data som blir generert og lagret, blir det i økende grad viktig for å bevare integriteten av informasjon som er samlet inn., Forstå det grunnleggende av data integritet og hvordan det fungerer er det første trinnet i å beholde kvaliteten på dataene og holde det trygt.
I denne artikkelen, vi vil dykke inn data integritet, dets forskjellige typer, betydning, og faktorer som påvirker det. Til slutt vil vi se på ulike måter som kan bidra til å sikre dataintegritet.
La oss komme i gang ved å definere data integritet.
Kilde: Freepik.com
Hva er Data Integritet i en Database?,
Data integritet er definert som vedlikehold, forsikring, nøyaktighet, konsistens av data over hele sin livssyklus dvs. gjennom sin utforming, implementering og bruk stadier.
begrepet data integritet refererer til samlet nøyaktighet, fullstendighet og pålitelighet av data. Det kan være angitt av mangel på variasjon mellom to forekomster eller fortløpende oppdateringer av en rekord, noe som indikerer at din informasjon er fritt for feil. Det tilsvarer også sikkerheten av data knyttet til myndighetskrav.,
Data integritet er bevart av en rekke feil-kontroll og validering av prosedyrer, regler og prinsipper som er utført i løpet av integrering flow design fasen. Disse kontrollene og korreksjon prosedyrene er basert på en forhåndsdefinert sett av forretningsregler. For eksempel reglene diktere til å filtrere ut data med feil dato eller tid verdi.
Hvorfor er det viktig å opprettholde dataintegritet? Viktigheten av data integritet er også tydelig når du oppretter relasjoner mellom ulike data elementer., Det sikrer at data overføres fra én fase til en annen, er nøyaktig og feilfritt. På denne måten, når informasjonen er skrevet inn i databasen, pålitelighet er underforstått uavhengig av varighet som det er lagret eller frekvensen av tilgang.
Data Integritet Vs. Data Kvalitet Vs. Data Security: Hva er Forskjellen?
Folk ofte forvirre data integritet med data security og data kvalitet. Imidlertid, disse tre er beslektede, men forskjellige konsepter. La oss starte med å definere hva som er data sikkerhet og integritet.,
Data sikkerhet bekymringer tiltak for å beskytte enterprise data mot misbruk. Det omfatter blant annet bruk av metoder og teknikker som gjør dataene tilgjengelige for uønsket partene eller valgt å gjøre data tilgjengelig for ønsket parter. Data sikkerhetsbrudd kan true eksistensen av en organisasjon. På den annen side, data integritet avtaler med nøyaktigheten og fullstendigheten av dataene som finnes i databasen.
end-mål av data sikkerhet er å beskytte dine data fra eksterne eller interne brudd., Dermed, det er en av de mange aspekter av data integritet, men det er ikke omfattende nok til å ta hensyn til de mange prosedyrer avgjørende for å holde din informasjon upåvirket over tid. På samme måte, data kvalitet er også en annen fasett av data integritet, men en stor en.
Data kvalitet sikrer at data som er lagret i databasen er i samsvar med organisasjonens standarder og krav. Med andre ord, det sørger for å opprettholde dataintegritet i en database. Ved å gjøre det gjelder et sett av regler på en bestemt eller et fullstendig datasett, og lagrer den i måldatabasen., Videre, en del av data kvalitet er data nøyaktighet som spesifikt refererer til riktigheten av verdiene som er lagret. Data integritet vs. data nøyaktighet kan forstås ved å se data integritet som et samlebegrep, der data nøyaktighet er en av mange kategorier.
Utnytte din Data for Nøyaktig beslutningsprosesser
Lære ins og outs av data quality management med denne omfattende guide.,
Eksempel på Data Integritet av en Database Tabell
Data integritet dekker alle aspekter av data kvalitet og fremskritt ytterligere ved å utføre flere regler og prosedyrer som fører tilsyn med hvordan informasjon er lagt inn, satt inn, overføres, og mer.
du Vurdere bildet ovenfor. Mens lønn som alle de ansatte er i heltall. En ansatt har en lønn i alfanumeriske tegn. Siden Lønn tabell godtar bare INT, denne verdien vil ikke bli akseptert av databasen. Dette er en måte data som er beskyttet av databasen ved hjelp av domene-nivå data integritet.,
Typer Data Integritet
Data integritet er brukt i alle database-modeller og kan deles inn i to hovedtyper:
Fysiske Integritet
Beskytte data mot eksterne faktorer, som for eksempel naturkatastrofer, strømbrudd, eller hackere, faller inn under domenet av fysiske integritet. Videre, menneskelige feil, lagring avgang, og flere andre problemer kan også gjøre det uhåndterlig for data operatører å hente informasjon fra en database.
Logisk Integritet
Det dreier seg med rasjonalitet av data som finnes i relasjonsdatabase., Logisk integritet begrensninger kan kategoriseres i fire typer:
Enhet Integritet
Det kommer an på å lage primær-tastene eller lite verdier som kan klassifisere data elementer. Formålet er å sørge for at data ikke registreres flere ganger (dvs. hvert dataelement er unik), og tabellen har ingen null-felt.
Enhet integritet er en viktig funksjon i en relasjonell database som lagrer data i et tabellformat, og som kan kobles sammen og brukes i en rekke måter.,
referanseintegritet
Det betegner en rekke prosedyrer som sikrer en forsvarlig og konsistent lagring og bruk av data. Referanseintegritet er det som sørger for at bare de nødvendige endringer, tillegg eller fjerning skje via regler implantert inn i databasens struktur på den måten utenlandske tastene brukes.
Disse reglene kan omfatte forhold som vil fjerne dupliserte data poster, garanterer at data er presis, og/eller forby registrering av data som ikke passer.,
Domene Integritet
Det er et utvalg av prosedyrer som sikrer presisjon av alle data element er opprettholdt i et domene. Her er et domene er definert som et sett av passende verdier i en kolonne, er ikke tillatt å legge.
Domene integritet omfatter regler og andre prosesser som begrenser format, type og volum av data som er lagret i en database. Det sikrer at hver kolonne i en relasjonsdatabase er i en definert domene.
brukerdefinert Integritet
Det består av reglene som er definert av operatøren for å oppfylle deres spesifikke behov., Til tider enhet, referensiell, og domenet integritet er ikke nok til å avgrense og sikre data. Tid og igjen, bestemt virksomhet regler må vurderes og integreres i data integritet prosesser for å møte enterprise standarder.
Hvorfor er Data Integritet Viktig?
Data integritet er en viktig bestanddel av data integrering. Hvis ‘integritet’ av data opprettholdes, det betyr at data verdiene som er lagret i databasen er konsistent i forhold til data modell og/eller data type., For eksempel, for å bevare data integritet, numeriske kolonner og celler skal ikke ha tekstlig informasjon.
Pluss, for at data skal være komplette, dens funksjoner, for eksempel forretnings-regler, relasjoner, datoer, definisjoner, og linjen må være nøyaktige.
Data integritet bidrar til å sikre at data som er lagret i databasen kan bli funnet, og knyttet til andre data. Dette garanterer at hele datasettet som kan utvinnes og søkes når det er nødvendig. Det styrker stabiliteten av data, tilbyr optimal ytelse, og gjør det gjenbrukbare og vedlikeholdes enkelt.,
Faktorer som Påvirker Integriteten i En Database
Flere faktorer som påvirker integriteten til dataene som er lagret i en database, inkludert:
Menneskelige Feil
Inn eller behandle data manuelt, øker sjansene for feil, duplikasjoner, eller sletting. Ofte inn data ikke klarer å følge apt-protokollen eller feil i manuell oppføring kan utvide til gjennomføring av prosesser, derfor ødelegge resultater. Alle disse spørsmålene er satt data integritet i fare.,
Overfør Feil
En overføring feilen oppstår hvis data er ikke blitt overført fra ett sted i en database til en annen. Disse feilene oppstår vanligvis når en data-punkt finnes i mål-tabellen, men er fraværende fra kilden tabell i en relasjonsdatabase.
Feil og Virus
Dine data integritet kan også bli ødelagt på grunn av spyware, malware, virus, invaderende en datamaskin og endre, slette eller stjele data.,
Hvordan for å Bevare Data Integritet i en Database
Her er noen av de best practices i data integritet som kan redusere eller eliminere risikoen for datainnbrudd og sikre nøyaktighet, sikkerhet, og fullstendighet i hele databasen.
- Begrense tilgang til data og endre tillatelser for å begrense endringer til data ved ikke-godkjente parter.
- Fokusere på data validering for å sikre nøyaktigheten av data som samles inn eller integrert.
- ivareta en jevnlig sikkerhetskopiering av data.
- Bruk logger for å overvåke når data er lagt inn, endres eller slettes.,
- Gjennomføre systematisk internkontroll for å sikre at informasjonen er oppdatert.
Konklusjon
Forsvare integriteten av dine kritiske business data ved hjelp av konvensjonelle metoder kan se ut som en vanskelig oppgave. Imidlertid, moderne data integrasjon verktøy gir en effektiv alternativ, og tilbyr real-time error detection og debugging.
Med cutting-edge-data integration plattformer som Astera Centerprise, kan du legge til mange kildedataene programmer og få tilgang til alle bedriftens data på ett sted., Det tilbyr alle de funksjonene du trenger for å kick-starte din data integration-prosjekt, konsolidere incongruent data kilder, og til å generere en integrert visning av bedriftens informasjon eiendeler og samtidig opprettholde integriteten til data.