¿Qué es la integridad de datos en una base de datos? ¿Por qué lo necesitas?

By |2022-07-19T05:22:06+00:0031 de octubre, 2020|

Los problemas con la precisión y la consistencia de los datos existen en todas las empresas y pueden provocar perturbaciones menores y complicaciones comerciales sustanciales. Comprender los conceptos básicos de la integridad de los datos y cómo funciona es el paso inicial para conservar la calidad de sus datos y mantenerlos seguros. Este artículo se sumergirá en la integridad de los datos, explorará en qué se diferencia de la calidad de los datos y cómo un software de integración de datos puede ayudar a definir o restringir algunos aspectos del negocio. Por último, veremos los métodos que pueden ayudar a garantizar la integridad de los datos en una base de datos.

integridad de los datos

Fuente: Freepik.com

Integridad de datos en una base de datos

La integridad de los datos se refiere a la precisión, integridad y confiabilidad general de los datos. Puede especificarse por la falta de variación entre dos instancias o actualizaciones consecutivas de un registro, lo que indica que su información está libre de errores. Corresponde también a los controles de seguridad e integridad y métodos de cumplimiento normativo.

La integridad de los datos en una base de datos se preserva mediante una serie de procedimientos, reglas y principios de verificación y validación de errores que se ejecutan durante la fase de diseño del flujo de integración. Estos controles y procedimientos de corrección se basan en reglas comerciales predefinidas. Por ejemplo, las reglas dictan que se filtren los datos con un valor de fecha u hora incorrecto.

Entonces surge la pregunta, ¿por qué es imperativo mantener la integridad de los datos en un base de datos?

La importancia de mantener la integridad de los datos en una base de datos es evidente cuando se crean relaciones entre elementos de datos dispares. Garantiza que la transferencia de datos de una etapa a otra sea precisa y sin errores.

Integridad de datos frente a calidad de datos frente a seguridad de datos

La gente a menudo confunde la integridad de los datos con la seguridad de los datos o calidad de los datos. Sin embargo, estos tres son conceptos relacionados pero diferentes.

La seguridad de los datos se refiere a las medidas tomadas para proteger los datos empresariales del uso indebido. Incluye el uso de métodos y técnicas que hacen que sus datos sean inaccesibles para las partes no deseadas o hacen que los datos seleccionados sean accesibles para las partes deseadas. Las violaciones de la seguridad de los datos pueden amenazar la existencia de una organización. Por otro lado, la integridad de los datos se ocupa de la precisión y la integridad de los datos presentes en la base de datos.

El objetivo final de la seguridad de los datos es proteger sus datos de infracciones externas o internas. Por lo tanto, es uno de los muchos aspectos de la integridad de los datos, pero no es lo suficientemente amplio como para dar cuenta de los numerosos procedimientos esenciales para que su información no se vea afectada a lo largo del tiempo. Del mismo modo, la calidad de los datos es otra faceta de la integridad de los datos, aunque importante.

La calidad de los datos garantiza que los datos almacenados en su base de datos cumplan con los estándares y requisitos de la organización. En otras palabras, mantiene la integridad en una base de datos. Al hacerlo, aplica un conjunto de reglas a un conjunto de datos específico o completo y lo almacena en el base de datos de destino. Además, la calidad de los datos es la precisión de los datos, que se refiere explícitamente a la exactitud de los valores almacenados. La integridad de los datos frente a la precisión de los datos se puede entender al ver la integridad de los datos como un término general, en el que la precisión de los datos es una de las muchas categorías.

Integridad de los datos en una tabla de base de datos

La integridad de los datos en una base de datos cubre todos los aspectos de la calidad de los datos y avanza aún más mediante la ejecución de varias reglas y procedimientos que supervisan cómo se ingresa, deposita, transmite la información y más.

integridad de datos en una base de datos

Considere este ejemplo de integridad de datos. Si bien el salario de todos los empleados es un número entero, un empleado tiene un salario en caracteres alfanuméricos. Dado que la tabla Salario solo acepta números enteros (INT), la base de datos no aceptará el valor 697abc. Estos datos unidireccionales están protegidos por la base de datos mediante la integridad de los datos a nivel de dominio.

Veamos los dos métodos que ayudan a garantizar la integridad de los datos.

Tipos de integridad de datos

La integridad de los datos se aplica en todas las bases de datos y se puede clasificar en dos tipos principales:

Integridad física

La protección de datos contra factores externos, como calamidades naturales, cortes de energía o piratas informáticos, cae bajo el dominio de la integridad física. Además, las fallas humanas, el desgaste del almacenamiento y varios otros problemas pueden hacer que los operadores de datos no puedan obtener información de una base de datos.

Integridad Lógica

Se trata de la racionalidad de los datos presentes en la base de datos relacional. Las restricciones de integridad lógica se pueden clasificar en cuatro tipos:

Integridad de la entidad

Depende de la elaboración de claves primarias o valores exclusivos que clasifiquen los elementos de datos. El propósito es garantizar que los datos no se registren varias veces (es decir, que cada elemento de datos sea único) y que la tabla no tenga campos nulos.

La integridad de la entidad es una característica fundamental de una base de datos relacional que almacena datos en un formato tabular, que se puede interconectar y utilizar de varias formas.

Integridad referencial

Denota una serie de procedimientos que aseguran el almacenamiento y uso de datos adecuados y consistentes. La integridad referencial garantiza que solo se produzcan las modificaciones, adiciones o eliminaciones requeridas a través de reglas implantadas en la estructura de la base de datos sobre cómo se utilizan las claves externas.

Estas reglas pueden incluir condiciones que eliminen registros de datos duplicados, garanticen que los datos sean precisos y prohíban el registro de datos inadecuados.

Integridad de dominio

Es una variedad de procedimientos que garantiza que la precisión de cada elemento de datos se mantenga en un dominio. Aquí, un dominio se define como un conjunto de valores adecuados que una columna puede encerrar.

La integridad del dominio abarca reglas y otros procesos que restringen el formato, el tipo y el volumen de datos registrados en una base de datos. Asegura que cada columna en una base de datos relacional esté en un dominio definido.

Integridad definida por el usuario

Comprende las reglas definidas por el operador para cumplir con sus requisitos específicos. La integridad de la entidad, la referencia y el dominio no son suficientes para refinar y proteger los datos. Una y otra vez, las reglas comerciales particulares deben ser consideradas e integradas en los procesos de integridad de datos para cumplir con los estándares empresariales.

Importancia de la integridad en los datos

La integridad de los datos en una base de datos es esencial porque es un componente necesario de integración de datos. Si se mantiene la integridad de los datos, los valores de los datos almacenados en la base de datos son coherentes con el modelo y el tipo de datos. Por lo tanto, se pueden obtener conocimientos confiables del modelo de datos para que los usuarios puedan tomar decisiones comerciales informadas.

A continuación, se muestran algunos ejemplos de integridad de los datos en riesgo:

  • Un intento de ingresar un número de teléfono en el formato incorrecto.
  • Un desarrollador intenta accidentalmente insertar los datos en la tabla incorrecta mientras transfiere datos entre dos bases de datos.
  • Un intento de eliminar un registro en una tabla, pero otra tabla hace referencia a ese registro como parte de una relación.
  • Un usuario intenta ingresar accidentalmente un número de teléfono en un campo de fecha.

Estos son solo algunos ejemplos de la integridad de los datos en riesgo. Sin embargo, todo esto y más se puede evitar fácilmente. Por ejemplo, las columnas o celdas numéricas no deben incluir información textual para preservar la integridad de los datos. Además, para que los datos estén completos, sus características, como las reglas comerciales, las relaciones, las fechas, las definiciones y el linaje, deben ser precisas.

La integridad de los datos ayuda a garantizar que los datos almacenados en su base de datos se puedan encontrar y vincular a otros datos. Esto garantiza que todo su conjunto de datos se pueda recuperar y buscar cuando sea necesario. Fortalece la estabilidad de los datos, ofrece un rendimiento óptimo y los hace reutilizables y fáciles de mantener.

Ahora que conoce la importancia de la integridad de los datos y los dos métodos para garantizar la integridad de los datos, avancemos hacia los factores que obstaculizan la integridad.

Factores que afectan la integridad en una base de datos

Varios factores afectan la integridad de los datos almacenados en una base de datos, que incluyen:

Errores humanos

La entrada manual de datos aumenta las posibilidades de errores, duplicaciones o eliminación. A menudo, los datos ingresados ​​no siguen el protocolo apt, o los errores en la entrada manual pueden extenderse a la ejecución de procesos y, por lo tanto, corromper los resultados. Todos estos problemas ponen en riesgo la integridad de los datos.

Errores de transferencia

Se produce un error de transferencia si los datos no se transfieren correctamente de un sitio dentro de una base de datos a otro. Estos errores generalmente ocurren cuando existe un elemento de datos en la tabla de destino pero está ausente de la tabla de origen dentro de una base de datos relacional.

Errores y virus

La integridad de sus datos también puede verse comprometida debido a spyware, malware y virus que invaden una computadora y alteran, eliminan o roban datos.

Cómo garantizar la integridad de los datos en una base de datos

Estas son algunas de las mejores prácticas de integridad de datos que pueden minimizar o eliminar los riesgos de filtraciones de datos en una base de datos. Los métodos comunes utilizados para la verificación de la integridad de los datos incluyen:

  1. Limite el acceso a los datos y cambie los permisos para restringir las modificaciones a los datos por parte de partes no aprobadas.
  2. Concéntrese en la validación de datos para garantizar la precisión de los datos cuando se recopilan o integran.
  3. Mantenga una copia de seguridad periódica de los datos.
  4. Utilice registros para monitorear cuando se ingresan, alteran o borran datos.
  5. Realice auditorías internas sistemáticas para garantizar que la información esté actualizada.

Conclusión

Proteger la integridad de sus datos comerciales críticos mediante métodos convencionales puede parecer una tarea difícil. Sin embargo, las herramientas modernas de integración de datos brindan una alternativa eficiente que ofrece detección y depuración de errores en tiempo real.

Con plataformas de integración de datos de vanguardia como Astera Centerprise, puede adjuntar numerosas aplicaciones de datos de origen y obtener acceso a todos los datos de su empresa en un solo lugar. Ofrece todas las funciones que necesita para poner en marcha su proyecto de integración de datos, consolidar fuentes de datos incongruentes y generar una vista integrada de los activos de información de su empresa mientras se mantiene la integridad de los datos.

Artículos Relacionados

ETL: ¿Qué significa y por qué es importante?

IDC predice que la suma de datos globales crecerá de 33 zettabytes a 175 zettabytes para 2025. Este enorme...
LEER MÁS

Gestión de la calidad de los datos: qué es y por qué ...

Los datos son el elemento vital de una organización y forman la base de muchas decisiones comerciales críticas. Sin embargo, las organizaciones deben tener...
LEER MÁS

Entregue resultados creíbles con herramientas de prueba ETL

Los datos creíbles son el combustible para los procesos comerciales y el análisis. Un estudio de Harvard Business Review de 2017 encontró que el 47 por ciento...
LEER MÁS