Probleme mit der Datengenauigkeit und-konsistenz bestehen in allen Unternehmen und können zu geringfügigen Störungen sowie erheblichen geschäftlichen Komplikationen führen.
In diesem datenorientierten Zeitalter, in dem eine große Menge an Daten generiert und gespeichert wird, wird es immer wichtiger, die Integrität der gesammelten Informationen zu erhalten., Das Verständnis der Grundlagen der Datenintegrität und der Funktionsweise ist der erste Schritt, um die Qualität Ihrer Daten zu erhalten und zu schützen.
In diesem Artikel werden wir uns mit der Datenintegrität, ihren verschiedenen Typen, ihrer Bedeutung und den Faktoren befassen, die sich darauf auswirken. Schließlich werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, wie die Datenintegrität sichergestellt werden kann.
Beginnen wir mit der Definition der Datenintegrität.
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Was ist Datenintegrität in einer Datenbank?,
Datenintegrität ist definiert als die Aufrechterhaltung, Sicherung, Genauigkeit und Konsistenz von Daten über den gesamten Lebenszyklus, dh während der gesamten Entwurfs -, Implementierungs-und Nutzungsphase.
Der Begriff Datenintegrität bezieht sich auf die Gesamtgenauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten. Dies kann durch das Fehlen von Abweichungen zwischen zwei Instanzen oder aufeinanderfolgenden Aktualisierungen eines Datensatzes angegeben werden, was darauf hinweist, dass Ihre Informationen fehlerfrei sind. Es entspricht auch der Datensicherheit im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.,
Die Datenintegrität wird durch eine Reihe von Fehlerprüfungs-und Validierungsverfahren, Regeln und Prinzipien erhalten, die während der Integrationsflussentwurfsphase ausgeführt werden. Diese Überprüfungen und Korrekturverfahren basieren auf einem vordefinierten Satz von Geschäftsregeln. Die Regeln schreiben beispielsweise vor, dass die Daten mit einem falschen Datums-oder Zeitwert herausgefiltert werden müssen.
Warum ist es wichtig, die Datenintegrität aufrechtzuerhalten? Die Bedeutung der Datenintegrität zeigt sich auch beim Erstellen von Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen., Es stellt sicher, dass die Daten, die von einer Stufe zur anderen übertragen werden, genau und fehlerfrei sind. Auf diese Weise wird, wenn die Informationen in die Datenbank geschrieben werden, ihre Vertrauenswürdigkeit impliziert, unabhängig von der Dauer, für die sie gespeichert werden, oder der Häufigkeit des Zugriffs.
Datenintegrität Vs. Datenqualität Vs. Datensicherheit: Was ist der Unterschied?
Menschen verwechseln oft Datenintegrität mit Datensicherheit und Datenqualität. Diese drei sind jedoch verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Beginnen wir mit der Definition von Datensicherheit und-integrität.,
Die Datensicherheit betrifft Maßnahmen zum Schutz von Unternehmensdaten vor Missbrauch. Dazu gehört die Verwendung von Methoden und Techniken, die Ihre Daten für unerwünschte Parteien unzugänglich machen oder ausgewählte Daten für die gewünschten Parteien zugänglich machen. Datenschutzverletzungen können die Existenz einer Organisation gefährden. Andererseits geht es bei der Datenintegrität um die Genauigkeit und Vollständigkeit der in der Datenbank vorhandenen Daten.
Das Endziel der Datensicherheit ist es, Ihre Daten vor externen oder internen Verstößen zu schützen., Somit, Es ist einer der vielen Aspekte der Datenintegrität, aber es ist nicht umfangreich genug, um die zahlreichen Verfahren zu berücksichtigen, die für die Aufbewahrung Ihrer Informationen im Laufe der Zeit unerlässlich sind. In ähnlicher Weise ist die Datenqualität auch eine weitere Facette der Datenintegrität, wenn auch eine wichtige.
Die Datenqualität stellt sicher, dass die in Ihrer Datenbank gespeicherten Daten den Standards und Anforderungen der Organisation entsprechen. Mit anderen Worten, es gewährleistet die Aufrechterhaltung der Datenintegrität in einer Datenbank. Dabei wendet es eine Reihe von Regeln auf ein bestimmtes oder vollständiges Dataset an und speichert es in der Zieldatenbank., Darüber hinaus ist eine Komponente der Datenqualität die Datengenauigkeit, die sich speziell auf die Richtigkeit der gespeicherten Werte bezieht. Datenintegrität vs. Datengenauigkeit kann verstanden werden, indem Datenintegrität als Oberbegriff betrachtet wird, wobei Datengenauigkeit eine der vielen Kategorien ist.
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Beispiel für die Datenintegrität einer Datenbanktabelle
Die Datenintegrität deckt alle Aspekte der Datenqualität ab und schreitet weiter voran, indem mehrere Regeln und Verfahren ausgeführt werden, die überwachen, wie Informationen eingegeben, hinterlegt, übertragen und vieles mehr.
Betrachten Sie das obige Bild. Während das Gehalt aller Mitarbeiter in Ganzzahl ist. Ein Mitarbeiter hat ein Gehalt in alphanumerischen Zeichen. Da die Gehaltstabelle nur INT akzeptiert, wird dieser Wert von der Datenbank nicht akzeptiert. Auf diese Weise werden die Daten durch die Datenbank unter Verwendung der Datenintegrität auf Domänenebene geschützt.,
Typen der Datenintegrität
Die Datenintegrität wird in allen Datenbankmodellen angewendet und kann in zwei Haupttypen eingeteilt werden:
Physische Integrität
Der Schutz von Daten vor externen Faktoren wie Naturkatastrophen, Stromausfällen oder Hackern fällt unter den Bereich der physischen Integrität. Darüber hinaus können menschliche Fehler, Speicherabnutzung und einige andere Probleme es auch für Datenoperatoren unüberschaubar machen, Informationen aus einer Datenbank zu erhalten.
Logische Integrität
Es betrifft die Rationalität der in der relationalen Datenbank vorhandenen Daten., Logische Integritätsbeschränkungen können in vier Typen eingeteilt werden:
Entitätsintegrität
Es hängt von der Herstellung von Primärschlüsseln oder exklusiven Werten ab, die Datenelemente klassifizieren. Der Zweck besteht darin, sicherzustellen, dass Daten nicht mehrmals aufgezeichnet werden (dh jedes Datenelement ist eindeutig) und die Tabelle keine Nullfelder hat.
Die Integrität von Entitäten ist ein kritisches Merkmal einer relationalen Datenbank, in der Daten in einem Tabellenformat gespeichert werden, das auf verschiedene Arten miteinander verbunden und verwendet werden kann.,
Referenzielle Integrität
Es bezeichnet eine Reihe von Verfahren, die eine ordnungsgemäße und konsistente Speicherung und Verwendung von Daten gewährleisten. Referenzielle Integrität stellt sicher, dass nur die erforderlichen Änderungen, Ergänzungen oder Entfernungen über in die Datenbankstruktur implantierte Regeln zur Verwendung von Fremdschlüsseln erfolgen.
Diese Regeln können Bedingungen enthalten, die doppelte Datensätze entfernen, gewährleisten, dass Daten präzise sind, und/oder die Aufzeichnung von Daten verbieten, die nicht geeignet sind.,
Domänenintegrität
Es handelt sich um eine Auswahl von Prozeduren, die sicherstellen, dass die Genauigkeit jedes Datenelements in einer Domäne beibehalten wird. Hier wird eine Domäne als Satz geeigneter Werte definiert, die eine Spalte einschließen darf.
Domänenintegrität umfasst Regeln und andere Prozesse, die das Format, den Typ und das Volumen der in einer Datenbank aufgezeichneten Daten einschränken. Es stellt sicher, dass sich jede Spalte in einer relationalen Datenbank in einer definierten Domäne befindet.
Benutzerdefinierte Integrität
Es umfasst die vom Bediener definierten Regeln, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen., Manchmal reichen Entitäts -, referenzielle und Domänenintegrität nicht aus, um Daten zu verfeinern und zu sichern. Immer wieder müssen bestimmte Geschäftsregeln berücksichtigt und in Datenintegritätsprozesse integriert werden, um Unternehmensstandards zu erfüllen.
Warum ist Datenintegrität Wichtig?
Datenintegrität ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenintegration. Wenn die „Integrität“ der Daten beibehalten wird, bedeutet dies, dass die in der Datenbank gespeicherten Datenwerte in Bezug auf das Datenmodell und/oder den Datentyp konsistent sind., Um beispielsweise die Datenintegrität zu erhalten, sollten numerische Spalten oder Zellen keine Textinformationen enthalten.
Damit die Daten vollständig sind, müssen ihre Funktionen wie Geschäftsregeln, Beziehungen, Daten, Definitionen und Abstammung korrekt sein.
Die Datenintegrität trägt dazu bei, dass die in Ihrer Datenbank gespeicherten Daten gefunden und mit anderen Daten verknüpft werden können. Dies garantiert, dass Ihr gesamter Datensatz bei Bedarf wiederhergestellt und durchsucht werden kann. Es stärkt die Stabilität von Daten, bietet optimale Leistung und macht sie wiederverwendbar und einfach zu warten.,
Faktoren, die die Integrität in einer Datenbank beeinflussen
Mehrere Faktoren beeinflussen die Integrität der in einer Datenbank gespeicherten Daten, einschließlich:
Menschliche Fehler
Die manuelle Eingabe oder Verwaltung von Daten erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Duplikationen oder Löschung. Häufig folgen die eingegebenen Daten nicht dem apt-Protokoll oder die Fehler bei der manuellen Eingabe können sich auf die Ausführung von Prozessen erstrecken, wodurch die Ergebnisse beschädigt werden. All diese Probleme gefährden die Datenintegrität.,
Übertragungsfehler
Ein Übertragungsfehler tritt auf, wenn die Daten nicht erfolgreich von einer Site innerhalb einer Datenbank zu einer anderen übertragen wurden. Diese Fehler treten normalerweise auf, wenn ein Datenelement in der Zieltabelle vorhanden ist, in der Quelltabelle in einer relationalen Datenbank jedoch nicht vorhanden ist.
Fehler und Viren
Die Integrität Ihrer Daten kann auch dadurch beeinträchtigt werden, dass Spyware, Malware und Viren in einen Computer eindringen und Daten ändern, löschen oder stehlen.,
So bewahren Sie die Datenintegrität in einer Datenbank
Hier sind einige der Best Practices für die Datenintegrität, die das Risiko einer Datenverletzung minimieren oder beseitigen und Genauigkeit, Sicherheit und Vollständigkeit in der gesamten Datenbank gewährleisten können.
- Beschränken Sie den Datenzugriff und ändern Sie die Berechtigungen, um Änderungen an Daten durch nicht genehmigte Parteien einzuschränken.
- Konzentrieren Sie sich auf die Datenvalidierung, um die Genauigkeit der Daten bei der Erfassung oder Integration sicherzustellen.
- Pflegen Sie eine regelmäßige Sicherung der Daten.
- Verwenden Sie Protokolle, um zu überwachen, wann Daten eingegeben, geändert oder gelöscht werden.,
- Führen Sie systematische interne Audits durch, um sicherzustellen, dass die Informationen auf dem neuesten Stand sind.
Schlussfolgerung
Die Integrität Ihrer kritischen Geschäftsdaten mit herkömmlichen Methoden zu verteidigen, kann eine schwierige Aufgabe sein. Moderne Datenintegrationstools bieten jedoch eine effiziente Alternative und bieten Echtzeit-Fehlererkennung und-fehlersuche.
Mit modernsten Datenintegrationsplattformen wie Astera Centerprise können Sie zahlreiche Quelldatenanwendungen anhängen und Zugriff auf alle Ihre Unternehmensdaten an einem Ort erhalten., Es bietet alle Funktionen, die Sie benötigen, um Ihr Datenintegrationsprojekt zu starten, inkongruente Datenquellen zu konsolidieren und eine integrierte Ansicht der Informationsressourcen Ihres Unternehmens zu erstellen, während die Integrität der Daten erhalten bleibt.