Was ist Datenintegrität in einer Datenbank? Wieso brauchst du es?

By |2021-10-22T11:19:40+00:00Oktober 31st, 2020|

Probleme mit der Datengenauigkeit und -konsistenz bestehen in allen Unternehmen und können zu geringfügigen Störungen und erheblichen geschäftlichen Komplikationen führen.

In diesem datenorientierten Zeitalter, in dem riesige Datenmengen erzeugt und gespeichert werden, wird es immer wichtiger, die Integrität der gesammelten Informationen zu bewahren. Das Verständnis der Grundlagen der Datenintegrität und ihrer Funktionsweise ist der erste Schritt, um die Qualität Ihrer Daten zu erhalten und zu schützen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Datenintegrität, untersucht, wie sie sich von der Datenqualität unterscheidet und welche Bedeutung sie in der Praxis hat. Schließlich werden wir uns die Methoden ansehen, die dazu beitragen können, die Datenintegrität sicherzustellen.

Datenintegrität in einer Datenbank

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Datenintegrität in einer Datenbank

Datenintegrität bezieht sich auf die allgemeine Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Dies kann durch fehlende Abweichungen zwischen zwei Instanzen oder aufeinanderfolgende Aktualisierungen eines Datensatzes angegeben werden, was darauf hinweist, dass Ihre Informationen fehlerfrei sind. Dies entspricht auch der Sicherheit von Daten im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Die Datenintegrität wird durch eine Reihe von Verfahren, Regeln und Prinzipien zur Fehlerprüfung und -validierung gewährleistet, die während der Entwurfsphase des Integrationsflusses ausgeführt werden. Diese Überprüfungs- und Korrekturverfahren basieren auf einem vordefinierten Satz von Geschäftsregeln. Zum Beispiel schreiben die Regeln vor, die Daten mit einem falschen Datums- oder Zeitwert herauszufiltern.

Es stellt sich dann die Frage, warum es zwingend erforderlich ist, die Datenintegrität in einem Datenbank?

Die Bedeutung der Aufrechterhaltung der Datenintegrität wird beim Erstellen von Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen offensichtlich. Es stellt sicher, dass die Datenübertragung von einer Stufe zur anderen genau und fehlerfrei ist. Auf diese Weise wird beim Schreiben der Informationen in die Datenbank ihre Vertrauenswürdigkeit impliziert, unabhängig davon, wie oft auf die Daten zugegriffen wird.

Datenintegrität vs. Datenqualität vs. Datensicherheit – Was ist der Unterschied?

Menschen verwechseln häufig Datenintegrität mit Datensicherheit und Datenqualität. Diese drei sind jedoch verwandte, aber unterschiedliche Konzepte.

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 befasst sich die Datenintegrität mit der Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Datenbank vorhandenen Daten.

Das Endziel der Datensicherheit besteht darin, Ihre Daten vor externen oder internen Sicherheitsverletzungen zu schützen. Dies ist also einer der vielen Aspekte der Datenintegrität, aber er ist nicht umfassend genug, um die zahlreichen Verfahren zu berücksichtigen, die erforderlich sind, um Ihre Informationen im Laufe der Zeit unbeeinflusst zu lassen. Ebenso ist die Datenqualität eine weitere Facette der Datenintegrität, wenn auch eine wichtige.

Die Datenqualität stellt sicher, dass die in Ihrer Datenbank gespeicherten Daten den Standards und Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Mit anderen Worten, es behält die Integrität in einer Datenbank bei. Dabei wendet es ein Regelwerk auf einen bestimmten oder vollständigen Datensatz an und speichert es in der Zieldatenbank. Ein Bestandteil der Datenqualität ist darüber hinaus die Datengenauigkeit, die sich konkret auf die Richtigkeit gespeicherter Werte bezieht. Datenintegrität vs. Datengenauigkeit kann verstanden werden, indem man Datenintegrität als Überbegriff betrachtet, wobei Datengenauigkeit eine von vielen Kategorien ist.

Datenintegrität in einer Datenbanktabelle

Die Datenintegrität in einer Datenbank deckt alle Aspekte der Datenqualität ab und verbessert sich weiter, indem mehrere Regeln und Verfahren ausgeführt werden, die überwachen, wie Informationen eingegeben, hinterlegt, übertragen werden und mehr.

Was ist Datenintegrität?

Betrachten Sie dieses Beispiel für Datenintegrität. Während das Gehalt aller Mitarbeiter eine ganze Zahl ist, hat ein Mitarbeiter ein Gehalt in alphanumerischen Zeichen. Da die Gehaltstabelle nur Ganzzahlen (INT) akzeptiert, wird der Wert 697abc von der Datenbank nicht akzeptiert. Diese unidirektionalen Daten werden durch die Datenbank mit Datenintegrität auf Domänenebene geschützt.

Sehen wir uns die beiden Methoden an, die dabei helfen, die Datenintegrität sicherzustellen.

Arten der Datenintegrität

Die Datenintegrität wird in allen Datenbanken angewendet und kann in zwei Haupttypen eingeteilt werden:

Körperliche Unversehrtheit

Der Schutz von Daten vor externen Faktoren wie Naturkatastrophen, Stromausfällen oder Hackern fällt in den Bereich der physischen Integrität. Darüber hinaus können menschliche Fehler, Speicherabnutzung und mehrere andere Probleme es für Datenoperatoren unhandlich machen, Informationen aus einer Datenbank zu erhalten.

Logische Integrität

Es geht um die Rationalität der in der relationalen Datenbank vorhandenen Daten. Einschränkungen der logischen Integrität können in vier Typen eingeteilt werden:

Integrität der Entität

Dies hängt von der Erstellung von Primärschlüsseln oder exklusiven Werten ab, die Datenelemente klassifizieren. Der Zweck besteht darin, sicherzustellen, dass Daten nicht mehrfach aufgezeichnet werden (dh jedes Datenelement ist einzigartig) und die Tabelle keine Nullfelder enthält.

Entitätsintegrität ist ein kritisches Merkmal einer relationalen Datenbank, die Daten in einem Tabellenformat speichert, das miteinander verbunden und auf verschiedene Weise verwendet werden kann.

Referentielle Integrität

Es bezeichnet eine Reihe von Verfahren, die eine ordnungsgemäße und konsistente Speicherung und Verwendung von Daten gewährleisten. Die referenzielle Integrität stellt sicher, dass nur die erforderlichen Änderungen, Ergänzungen oder Entfernungen durch in die Datenbankstruktur implantierte Regeln zur Verwendung von Fremdschlüsseln erfolgen.

Diese Regeln können Bedingungen enthalten, die doppelte Datensätze entfernen, die Genauigkeit der Daten gewährleisten und/oder die Aufzeichnung ungeeigneter Daten verbieten.

Domänenintegrität

Es handelt sich um eine Reihe von Verfahren, die sicherstellen, dass die Genauigkeit jedes Datenelements in einer Domäne erhalten bleibt. Hier wird eine Domäne als eine Reihe geeigneter Werte definiert, die eine Spalte einschließen darf.

Die 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 Datenintegrität

Es umfasst die Regeln, die der Betreiber definiert, um seine spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Manchmal reichen Entitäts-, Referenz- und Domänenintegrität nicht aus, um Daten zu verfeinern und zu sichern. Immer wieder müssen besondere Geschäftsregeln berücksichtigt und in Datenintegritätsprozesse integriert werden, um Unternehmensstandards zu erfüllen.

Warum ist Datenintegrität wichtig?

Datenintegrität ist wichtig, weil sie ein wesentlicher Bestandteil von Datenintegration. Wenn die Integrität der Daten gewahrt bleibt, bedeutet dies, dass die in der Datenbank gespeicherten Datenwerte in Bezug auf das Datenmodell und/oder den Datentyp konsistent sind. Auf diese Weise können dann aus dem Datenmodell zuverlässige Erkenntnisse gewonnen werden, damit Benutzer fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.

Hier sind einige Beispiele für gefährdete Datenintegrität:

  • Ein Versuch, eine Telefonnummer im falschen Format einzugeben.
  • Ein Entwickler versucht versehentlich, die Daten in die falsche Tabelle einzufügen, während er Daten zwischen zwei Datenbanken überträgt.
  • Ein Versuch, einen Datensatz in einer Tabelle zu löschen, aber eine andere Tabelle verweist auf diesen Datensatz als Teil einer Beziehung.
  • Ein Benutzer versucht versehentlich, eine Telefonnummer in ein Datumsfeld einzugeben.

Dies sind nur einige Beispiele für gefährdete Datenintegrität. All dies und mehr lässt sich jedoch leicht vermeiden. Um beispielsweise die Datenintegrität zu wahren, sollten numerische Spalten oder Zellen keine Textinformationen enthalten. Damit die Daten vollständig sind, müssen ihre Funktionen wie Geschäftsregeln, Beziehungen, Datumsangaben, Definitionen und Herkunft korrekt sein.

Durch die Datenintegrität wird sichergestellt, 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.

Nachdem Sie sich nun der Bedeutung der Datenintegrität und der beiden Methoden zum Sicherstellen der Datenintegrität bewusst sind, wenden wir uns nun den Faktoren zu, die die Integrität behindern.

Faktoren, die die Integrität in einer Datenbank beeinflussen

Verschiedene Faktoren wirken sich auf die Integrität der in einer Datenbank gespeicherten Daten aus, darunter:

Menschliche Fehler

Die manuelle Dateneingabe erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Duplizierungen oder Löschungen. Häufig entsprechen die eingegebenen Daten nicht dem apt-Protokoll oder die Fehler bei der manuellen Eingabe können sich auf die Ausführung von Prozessen erstrecken und somit die Ergebnisse verfälschen. All diese Probleme gefährden die Datenintegrität.

Übertragungsfehler

Ein Übertragungsfehler tritt auf, wenn die Daten nicht erfolgreich von einem Standort innerhalb einer Datenbank zu einem anderen übertragen werden. Diese Fehler treten normalerweise auf, wenn ein Datenelement in der Zieltabelle vorhanden ist, jedoch nicht in der Quelltabelle einer relationalen Datenbank enthalten ist.

Bugs und Viren

Die Integrität Ihrer Daten kann auch durch Spyware, Malware und Viren beeinträchtigt werden, die in einen Computer eindringen und Daten ändern, löschen oder stehlen.

So stellen Sie die Datenintegrität in einer Datenbank sicher

Hier sind einige der Best Practices für die Datenintegrität, die das Risiko von Datenschutzverletzungen in einer Datenbank minimieren oder eliminieren können. Zu den gängigen Methoden für die Datenintegritätsprüfung gehören:

  1. Beschränken Sie den Zugriff auf Daten und ändern Sie Berechtigungen, um Änderungen an Daten durch nicht genehmigte Parteien einzuschränken.
  2. Konzentrieren Sie sich auf die Datenvalidierung, um die Richtigkeit der Daten bei der Erfassung oder Integration sicherzustellen.
  3. Führen Sie eine regelmäßige Datensicherung durch.
  4. Verwenden Sie Protokolle, um zu überwachen, wann Daten eingegeben, geändert oder gelöscht werden.
  5. Führen Sie systematische interne Audits durch, um sicherzustellen, dass die Informationen auf dem neuesten Stand sind.

Fazit

Der Schutz der Integrität Ihrer kritischen Geschäftsdaten mit herkömmlichen Methoden kann eine schwierige Aufgabe sein. Moderne Datenintegrationstools bieten jedoch eine effiziente Alternative und bieten Fehlererkennung und Debugging in Echtzeit.

 

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