Vad är dataintegritet i en databas. Varför Behöver Du Det?

problem med datanoggrannhet och konsekvens finns i alla företag och kan leda till mindre störningar samt betydande affärskomplikationer.

i denna dataorienterade ålder, när en stor mängd data genereras och lagras, blir det allt viktigare att bevara integriteten hos den information som samlas in., Förstå grunderna i dataintegritet och hur det fungerar är det första steget i att behålla kvaliteten på dina data och hålla den säker.

i den här artikeln kommer vi att dyka in i dataintegritet, dess olika typer, betydelse och de faktorer som påverkar den. Slutligen tittar vi på olika sätt som kan bidra till att säkerställa dataintegritet.

låt oss komma igång genom att definiera dataintegritet.

Vad är dataintegritet i en databas?,

dataintegritet definieras som underhåll, säkerhet, noggrannhet, konsekvens av data under hela livscykeln, dvs. under hela dess utformning, genomförande och användningsstadier.

termen dataintegritet avser dataens övergripande noggrannhet, fullständighet och tillförlitlighet. Det kan specificeras av bristen på variation mellan två instanser eller på varandra följande uppdateringar av en post, vilket indikerar att din information är felfri. Det motsvarar också säkerheten för uppgifter som rör regelefterlevnad.,

dataintegritet bevaras av en rad felkontroll-och valideringsförfaranden, regler och principer som utförs under integrationsflödesdesignfasen. Dessa kontroller och korrigeringsförfaranden bygger på en fördefinierad uppsättning affärsregler. Reglerna dikterar till exempel att filtrera ut data med ett felaktigt datum eller tidsvärde.

Varför är det viktigt att upprätthålla dataintegriteten? Betydelsen av dataintegritet är också uppenbar när man skapar relationer mellan olika dataelement., Det säkerställer att data som överförs från ett steg till ett annat är korrekt och felfri. På så sätt, när informationen skrivs in i databasen, är dess trovärdighet underförstådd oavsett hur länge den lagras eller hur ofta åtkomstfrekvensen är.

dataintegritet Vs. datakvalitet Vs. datasäkerhet: Vad är skillnaden?

människor förväxlar ofta dataintegritet med datasäkerhet och datakvalitet. Men dessa tre är relaterade men olika begrepp. Låt oss börja med att definiera vad som är datasäkerhet och integritet.,

datasäkerhet gäller åtgärder som vidtagits för att skydda företagsdata från missbruk. Det inkluderar att använda metoder och tekniker som gör dina data otillgängliga för oönskade parter eller gör valda data tillgängliga för de önskade parterna. Datasäkerhetsbrott kan hota förekomsten av en organisation. Å andra sidan behandlar dataintegriteten riktigheten och fullständigheten hos de uppgifter som finns i databasen.

slutmålet med datasäkerhet är att skydda dina data från externa eller interna överträdelser., Således är det en av de många aspekterna av dataintegritet, men det är inte tillräckligt omfattande för att ta hänsyn till de många förfaranden som är nödvändiga för att hålla din information opåverkad över tiden. På samma sätt är datakvaliteten också en annan aspekt av dataintegritet, om än en stor.

datakvalitet säkerställer att data som lagras i din databas överensstämmer med organisationens standarder och krav. Med andra ord säkerställer det att dataintegriteten upprätthålls i en databas. På så sätt tillämpar den en uppsättning regler för en specifik eller fullständig datauppsättning och lagrar den i måldatabasen., Dessutom är en del av datakvaliteten datanoggrannhet som specifikt hänvisar till korrektheten av lagrade värden. Dataintegritet kontra datanoggrannhet kan förstås genom att se dataintegritet som en paraplyterm, där datanoggrannhet är en av de många kategorierna.

exempel på dataintegritet i en databastabell

dataintegritet täcker alla aspekter av datakvaliteten och går vidare genom att utföra flera regler och förfaranden som övervakar hur information matas in, deponeras, överförs och mer.

överväg bilden ovan. Medan lön för alla anställda är i heltal. En anställd har en lön i alfanumeriska tecken. Eftersom lönetabellen endast accepterar INT, kommer detta värde inte att accepteras av databasen. Detta är ett sätt data skyddas av databasen med hjälp av domännivå dataintegritet.,

typer av dataintegritet

dataintegritet tillämpas i alla databasmodeller och kan kategoriseras i två huvudtyper:

fysisk integritet

skydda data mot externa faktorer, såsom naturkatastrofer, strömavbrott eller hackare, faller under domänen för fysisk integritet. Dessutom kan mänskliga fel, lagringsavbrott och flera andra problem också göra det ohanterligt för dataoperatörer att få information från en databas.

logisk integritet

det gäller rationaliteten hos data som finns i relationsdatabasen., Logiska integritetsbegränsningar kan kategoriseras i fyra typer:

Entitetsintegritet

det beror på att primära nycklar eller exklusiva värden görs som klassificerar dataobjekt. Syftet är att se till att data inte registreras flera gånger (dvs. varje dataobjekt är unikt), och tabellen har inga null-fält.

entitetsintegritet är ett viktigt inslag i en relationsdatabas som lagrar data i ett tabellformat, som kan kopplas samman och användas på olika sätt.,

referensintegritet

det betecknar en rad förfaranden som säkerställer korrekt och konsekvent lagring och användning av data. Referensintegritet är det som säkerställer att endast de nödvändiga ändringarna, tilläggen eller borttagningarna sker via regler som implanteras i databasens struktur om hur utländska nycklar används.

dessa regler kan innehålla villkor som tar bort dubbla dataposter, garanterar att data är exakta och / eller förbjuder registrering av data som inte är lämplig.,

Domänintegritet

det är ett sortiment av procedurer som säkerställer precisionen för varje dataobjekt upprätthålls i en domän. Här definieras en domän som en uppsättning lämpliga värden som en kolumn får bifoga.

Domänintegritet omfattar regler och andra processer som begränsar formatet, typen och volymen av data som spelats in i en databas. Det säkerställer att varje kolumn i en relationsdatabas är i en definierad domän.

användardefinierad integritet

den består av de regler som operatören definierar för att uppfylla sina specifika krav., Ibland entity, referential och domänintegritet är inte tillräckligt för att förfina och säkra data. Om och om igen måste särskilda affärsregler beaktas och integreras i dataintegritetsprocesser för att uppfylla företagsstandarder.

Varför är dataintegritet viktigt?

dataintegritet är en viktig beståndsdel i dataintegrationen. Om dataintegriteten bibehålls innebär det att datavärden som lagras i databasen är konsekventa i förhållande till datamodellen och/eller datatypen., För att bevara dataintegriteten bör exempelvis numeriska kolumner eller celler inte innehålla textinformation.

Plus, för att data ska vara fullständiga måste dess funktioner som affärsregler, relationer, datum, definitioner och härstamning vara korrekta.

dataintegritet hjälper till att säkerställa att data som lagras i din databas kan hittas och länkas till andra data. Detta garanterar att hela din datamängd kan återvinnas och sökas när det behövs. Det stärker stabiliteten i data, erbjuder optimal prestanda, och gör det återanvändbara och underhålls enkelt.,

faktorer som påverkar integriteten i en databas

flera faktorer påverkar integriteten hos de data som lagras i en databas, inklusive:

mänskliga fel

inmatning eller hantering av data ökar risken för fel, dubbelarbete eller radering manuellt. Ofta misslyckas de inmatade uppgifterna med att följa apt-protokollet eller felen i Manuell inmatning kan sträcka sig till utförandet av processer, vilket leder till att resultaten skadas. Alla dessa frågor äventyrar dataintegriteten.,

överföringsfel

ett överföringsfel uppstår om data inte överförs från en webbplats i en databas till en annan. Dessa fel uppstår vanligtvis när ett dataobjekt finns i måltabellen men saknas i källtabellen i en relationsdatabas.

fel och virus

din dataintegritet kan också äventyras på grund av spionprogram, skadlig kod och virus som invaderar en dator och ändrar, raderar eller stjäl data.,

hur man bevarar dataintegritet i en databas

här är några av de bästa metoderna för dataintegritet som kan minimera eller eliminera riskerna för databrott och säkerställa noggrannhet, säkerhet och fullständighet i hela databasen.

1. begränsa dataåtkomst och ändra behörigheter för att begränsa ändringar av data från icke godkända parter.
2. fokusera på datavalidering för att säkerställa dataens noggrannhet när de samlas in eller integreras.
3. upprätthålla en regelbunden säkerhetskopiering av data.
4. använd loggar för att övervaka när data matas in, ändras eller raderas.,
5. genomföra systematiska interna revisioner för att säkerställa att informationen är aktuell.

slutsats

försvara integriteten hos dina kritiska affärsdata med konventionella metoder kan se ut som en svår uppgift. Moderna verktyg för dataintegration är dock ett effektivt alternativ som erbjuder feldetektering i realtid och felsökning.

med avancerade dataintegrationsplattformar som Astera Centerprise kan du bifoga många källdataprogram och få tillgång till alla dina företagsdata på ett ställe., Det erbjuder alla funktioner du behöver för att starta ditt dataintegrationsprojekt, konsolidera inkongruenta datakällor och skapa en integrerad bild av företagets informationstillgångar samtidigt som dataintegriteten bibehålls.