Problemer med datanøjagtighed og konsistens findes på tværs af alle virksomheder og kan resultere i mindre forstyrrelser og væsentlige forretningskomplikationer. At forstå det grundlæggende i dataintegritet, og hvordan det fungerer, er det første skridt i at bevare kvaliteten af ​​dine data og holde dem sikre. Denne artikel vil dykke ned i dataintegritet og udforske, hvordan den adskiller sig fra datakvalitetsstyring og hvordan en dataintegrationssoftware kan hjælpe med at definere eller begrænse nogle aspekter af virksomheden. Til sidst vil vi se på de metoder, der kan hjælpe med at sikre dataintegritet i en database.

Kilde: Freepik.com

Hvad er dataintegritet?

Dataintegritet er nøjagtigheden, fuldstændigheden og pålideligheden af ​​data. Det kan specificeres ved manglen på variation mellem to forekomster eller på hinanden følgende opdateringer af en post, hvilket indikerer, at dine oplysninger er fejlfrie. Det svarer også til sikkerheds- og integritetskontroller og metoder til overholdelse af lovgivningen.

Dataintegriteten i en database bevares af en række fejlkontrol- og valideringsprocedurer, regler og principper, der udføres under designfasen for integrationsflowet. Disse kontroller og korrektionsprocedurer er baseret på foruddefinerede forretningsregler. For eksempel dikterer reglerne at filtrere data fra med en forkert dato- eller tidsværdi.

Spørgsmålet opstår så, hvorfor det er bydende nødvendigt at bevare dataintegriteten i en database?

Vigtigheden af ​​at bevare dataintegriteten i en database er tydelig, når der skabes relationer mellem forskellige dataelementer. Det sikrer, at dataene, der overføres fra et trin til et andet, er nøjagtige og fejlfrie.

Dataintegritet vs. datakvalitet vs. datasikkerhed

Folk forveksler ofte dataintegritet med datasikkerhed or datakvalitet. Imidlertid er disse tre beslægtede, men forskellige begreber.

Datasikkerhed vedrører foranstaltninger, der er truffet for at beskytte virksomhedsdata mod misbrug. Det omfatter brug af metoder og teknikker, der gør dine data utilgængelige for uønskede parter eller gør udvalgte data tilgængelige for de ønskede parter. Brud på datasikkerheden kan true eksistensen af ​​en organisation. På den anden side handler dataintegritet om nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​data, der findes i databasen.

Slutmålet med datasikkerhed er at beskytte dine data mod eksterne eller interne brud. Det er således et af de mange aspekter af dataintegritet, men det er ikke omfattende nok til at tage højde for de mange procedurer, der er afgørende for at holde dine oplysninger upåvirket over tid. På samme måde er datakvalitet en anden facet af dataintegritet, omend en vigtig.

Datakvalitet sikrer, at de data, der er lagret i din database, er i overensstemmelse med organisationens standarder og krav. Det bevarer med andre ord integriteten i en database. Ved at gøre det anvender den et sæt regler på et specifikt eller komplet datasæt og gemmer det i måldatabase. Desuden er datakvalitet datanøjagtighed, som eksplicit refererer til korrektheden af ​​lagrede værdier. Dataintegritet vs. datanøjagtighed kan forstås ved at se dataintegritet som et paraplybegreb, hvor datanøjagtighed er en af ​​de mange kategorier.

Udforsk forbindelsesmulighederne i Astera Centerprise

Se vores Connectors

Integritet af data i en databasetabel

Dataintegritet i en database dækker alle aspekter af datakvalitet og udvikler sig yderligere ved at udføre flere regler og procedurer, der overvåger, hvordan information indtastes, deponeres, transmitteres og mere.

Overvej dette eksempel på dataintegritet. Mens lønnen for alle medarbejdere er et heltal, har én medarbejder en løn med alfanumeriske tegn. Da tabellen Løn kun accepterer heltal (INT), vil værdien 697abc ikke blive accepteret af databasen. Disse envejsdata er beskyttet af databasen ved hjælp af dataintegritet på domæneniveau.

Lad os se på de to metoder, der hjælper med at sikre dataintegritet.

Typer af dataintegritet

Dataintegritet anvendes i alle databaser kan kategoriseres i to hovedtyper:

Fysisk integritet

Beskyttelse af data mod eksterne faktorer, såsom naturkatastrofer, strømafbrydelser eller hackere, falder ind under domænet fysisk integritet. Desuden kan menneskelige fejl, lagerslid og adskillige andre problemer gøre dataoperatører ude af stand til at få information fra en database.

Logisk integritet

Det drejer sig om rationaliteten af ​​data til stede i relationsdatabasen. Logiske integritetsbegrænsninger kan kategoriseres i fire typer:

Enhedsintegritet

Det afhænger af fremstillingen af ​​primære nøgler eller eksklusive værdier, der klassificerer dataelementer. Formålet er at sikre, at data ikke registreres flere gange (dvs. hvert dataelement er unikt), og tabellen har ingen null-felter.

Entitetsintegritet er et kritisk træk ved en relationel database, der gemmer data i et tabelformat, som kan forbindes og bruges på forskellige måder.

Referenceintegritet

Det angiver en række procedurer, der sikrer korrekt og ensartet datalagring og brug. Referenceintegritet sikrer, at kun de nødvendige ændringer, tilføjelser eller fjernelser sker via regler implanteret i databasens struktur om, hvordan fremmednøgler bruges.

Disse regler kan omfatte forhold, der fjerner duplikerede dataposter, garanterer, at data er præcise og forbyder uegnede registreringsdata.

Domæneintegritet

Det er et udvalg af procedurer, der sikrer, at præcisionen af ​​hvert dataelement opretholdes i et domæne. Her er et domæne defineret som et sæt egnede værdier, som en kolonne har tilladelse til at omslutte.

Domæneintegritet omfatter regler og andre processer, der begrænser formatet, typen og mængden af ​​data, der er registreret i en database. Det sikrer, at hver kolonne i en relationsdatabase er i et defineret domæne.

Brugerdefineret integritet

Den omfatter de regler, som er defineret af operatøren for at opfylde deres specifikke krav. Entitets-, reference- og domæneintegritet er ikke nok til at forfine og sikre data. Igen skal særlige forretningsregler overvejes og integreres i dataintegritetsprocesser for at opfylde virksomhedens standarder.

Strømlin analyse på tværs af databaser gennem kodeløs integration

Udforsk nu

Vigtigheden af ​​integritet i data

Dataintegritet i en database er vigtig, fordi den er en nødvendig bestanddel af dataintegration. Hvis dataintegriteten opretholdes, er dataværdier gemt i databasen konsistente med hensyn til datamodellen og typen. Således kan pålidelige indsigter opnås fra datamodellen, så brugerne kan træffe informerede forretningsbeslutninger.

Her er nogle eksempler på dataintegritet i fare:

• Et forsøg på at indtaste et telefonnummer i det forkerte format.
• En udvikler forsøger ved et uheld at indsætte dataene i den forkerte tabel, mens den overfører data mellem to databaser.
• Et forsøg på at slette en post i en tabel, men en anden tabel henviser til den post som en del af en relation.
• En bruger forsøger ved et uheld at indtaste et telefonnummer i et datofelt.

Dette er blot nogle få eksempler på, at dataintegritet er i fare. Men alle disse og mere kan nemt undgås. For eksempel bør numeriske kolonner eller celler ikke indeholde tekstoplysninger for at bevare dataintegriteten. Plus, for at data er fuldstændige, skal dets funktioner såsom forretningsregler, relationer, datoer, definitioner og afstamning være nøjagtige.

Dataintegritet er med til at sikre, at de data, der er gemt i din database, kan findes og linkes til andre data. Dette garanterer, at hele dit datasæt kan gendannes og søges efter behov. Det styrker datastabiliteten, tilbyder optimal ydeevne og gør det nemt at genbruge og vedligeholde.

Nu hvor du er klar over vigtigheden af ​​dataintegritet og de to metoder til at sikre dataintegritet, lad os gå videre mod faktorer, der hindrer integritet.

Faktorer, der påvirker integritet i en database

Flere faktorer påvirker integriteten af ​​de data, der er gemt i en database, herunder:

Menneskelige fejl

Manuel dataindtastning øger chancerne for fejl, duplikationer eller sletning. Ofte følger de indtastede data ikke den passende protokol, eller fejlene i den manuelle indtastning kan strække sig til udførelse af processer og dermed ødelægge resultaterne. Alle disse problemer sætter dataintegriteten i fare.

Overførselsfejl

En overførselsfejl opstår, hvis dataene ikke overføres fra et sted i en database til et andet. Disse fejl opstår normalt, når et dataelement findes i måltabellen, men er fraværende i kildetabellen i en relationsdatabase.

Bugs og vira

Dine datas integritet kan også blive kompromitteret på grund af spyware, malware og vira, der invaderer en computer og ændrer, sletter eller stjæler data.

Sådan sikrer du integriteten af ​​data i en database

Her er nogle af de bedste praksisser for dataintegritet, der kan minimere eller eliminere risikoen for databrud i en database. De almindelige metoder, der bruges til kontrol af dataintegritet, omfatter:

1. Begræns adgangen til data og ændre tilladelser for at begrænse ændringer af data fra ikke-godkendte parter.
2. Fokus på datavalidering for at sikre nøjagtigheden af ​​data, når de indsamles eller integreres.
3. Oprethold en regelmæssig backup af data.
4. Brug logfiler til at overvåge, hvornår data indtastes, ændres eller slettes.
5. Udfør systematiske interne audits for at sikre, at oplysningerne er opdaterede.

Konklusion

Beskyttelse af integriteten af ​​dine kritiske forretningsdata ved hjælp af konventionelle metoder kan ligne en vanskelig opgave. Moderne dataintegrationsværktøjer giver dog et effektivt alternativ, der tilbyder fejldetektion og fejlfinding i realtid.

Gratis 14 dages prøveperiode - ETL dine virksomhedsdata ved hjælp af forudbyggede databaseforbindelser

Prøv det nu!

Med banebrydende dataintegrationsplatforme som Astera Centerprise, kan du vedhæfte adskillige kildedataapplikationer og få adgang til alle dine virksomhedsdata på ét sted. Den tilbyder alle de funktioner, du har brug for for at sætte gang i dit dataintegrationsprojekt, konsolidere inkongruente datakilder og generere et integreret overblik over din virksomheds informationsaktiver, samtidig med at dataintegriteten bevares.