Warum ist Datenintegritaet wichtig? Und How to Minimize Risk Die

Warum Datenintegrität wichtig ist September 02, 2020

Chloe Henderson

Die sichere und intakte Datensicherung stellt sicher, dass datengesteuerte Funktionen, wie Reporting, Durchfuehrung von Analysen und Erstellung umsetzbarer Erkenntnisse, praezise und effizient ausgefuehrt werden koennen. Die Datenintegritaet gewaehrleistet, dass interne Informationen innerhalb von Managementsystemen gueltig und sicher sind, unabhaengig davon, ob sie in der Datenbank gespeichert oder ueber Systeme hinweg uebertragen werden.

Es gibt jedoch Modelle der Datenintegritaet, die verschiedene Prozesse verwenden, um sicherzustellen, dass die Informationen bestimmten Standards entsprechen. Fuer Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die Arten der Datenintegritaet zu verstehen und diese Standards aufrechtzuerhalten, um das Datenmanagement zu optimieren.

Was ist Datenintegritaet?

Als Zustand bezieht sich die Datenintegritaet auf die Genauigkeit und Gueltigkeit von Informationen ueber den gesamten Lebenszyklus. Unternehmen koennen keine Daten minderwertiger Qualitaet verwenden, da ungenaue Informationen fehlerhafte Berichte, Analysen und Erkenntnisse generieren wuerden. Kompromittierte Daten koennen auch Sicherheitsrisiken fuer Unternehmenssysteme erhoehen und das Risiko von Softwareviren erhoehen. Dies macht die Aufrechterhaltung der Integritaet unverzichtbar und das Hauptziel vieler Datensicherheitssysteme.

Als Prozess ist Datenintegritaet das Verfahren, bei dem Informationen durchlaufen, um Zuverlaessigkeit und Genauigkeit zu gewaehrleisten. Um die Integritaet zu gewaehrleisten, fuehren etablierte Datenmanagement- und Integrationsloesungen eine Reihe von Qualitaetspruefungen, Validierungsverfahren und Compliance-Regeln fuer uebertragene Daten durch. Diese Prozesse verwenden eine programmierte Reihe von Geschaeftsprinzipien, um ungenaue und unsichere Informationen herauszufiltern.

Unternehmen sollten sich jedoch der gemeinsamen Faktoren bewusst sein, die haeufig Data Warehouses gefaehrden, darunter-

Menschliche Fehler - manuell eingegebene Daten erhoehen das Risiko von Fehlern, Loeschungen und Duplikaten von Daten erheblich. Physische Eingaben neigen dazu, Protokolle und zwingende Compliance-Regeln zu versagen, Prozesse zu unterbrechen und negative Ergebnisse zu erzielen.

Uebertragungsfehler - Ohne eine ordnungsgemaesse Datenintegrationsstrategie unterliegen Informationen Sicherheitsverletzungen. Zusaetzliche Fehler koennen auch auftreten, wenn uebertragene Daten in der Zielquelle vorhanden sind, aber nicht mehr in ihrem Quellsystem vorhanden sind, wodurch eine nicht zusammenhaengende Datenbank erstellt wird.

Bugs and Viren - Kompromittierte Hardware aufgrund von Hacks oder fehlerhaften Firewalls kann Data Warehouses eindringen und die auf Festplatten gespeicherten Daten beschaedigen.

Die Bedeutung der Datenintegritaet

Durch die Sicherstellung von Qualitaet und genauen Informationen optimiert die Datenintegritaet datengesteuerte Ablaeufe und Entscheidungsprozesse. Das Management konnte die Leistungsstufen fuer Prozesse wie Marketing, Fulfillment, Versand und Vertrieb ohne angemessene Datenqualitaet nicht ueberwachen.

Beim Sammeln von Big Data werden interne Informationen mit externen Daten zusammengearbeitet, um Muster und Trends aufzudecken, die sonst uebersehen wuerden. Wenn die Informationen jedoch nicht sicher und korrekt sind, koennen Unternehmen nicht genau umsetzbare Einblicke, Projektionen und Analysen generieren.

Die Datenintegritaet ermoeglicht es Benutzern auch, die Herkunft von Informationen zum Quellsystem zu suchen und zu verfolgen. Dies ermoeglicht es Unternehmen, eine Papierspur zu halten, wodurch die Zeit fuer die Durchfuehrung von System-Audits reduziert wird. Dieses Element garantiert auch, dass Daten im Notfall wiederhergestellt werden koennen, was die Systemzuverlaessigkeit erhoeht.

Typen der Datenintegritaet

Es gibt verschiedene Arten von Datenintegritaet, wobei jede Methode mehrere Prozesse zum Schutz und zur Regulierung von Informationen beinhaltet. Die Standard-Datenintegritaetsvarianten umfassen-

1.
Physikalische Integritaet Physische Integritaet schuetzt die Vollstaendigkeit und Genauigkeit der in einer Datenbank gespeicherten und auf Anfrage des Benutzers abgerufenen Informationen. Vorfaelle wie Stromausfall, Systemhack, menschliche Fehler und veraltete Software koennen die physische Integritaet ruinieren. Sobald dies kompromittiert wurde, koennen IT-Manager und Programmierer die urspruenglichen Daten nicht erhalten.

2. Logische IntegritaetDie
logische Integritaet haelt die Daten konsistent, waehrend sie verschiedene Prozesse innerhalb einer Datenbank durchlaufen. Es schuetzt die Informationen auch vor Sicherheitsverletzungen und menschlichen Fehlern.

Die logische Integritaet ist komplizierter als die physische Integritaet und verfuegt ueber vier verschiedene Modelle- Die Integritaet der Entitaeten beruht auf Primaerschluesseln oder bestimmten Werten, die Informationen darstellen, um sicherzustellen, dass Daten in keinem Feld dupliziert oder fehlen.

Dieses Modell wird haeufig in relationalen Systemen gefunden, die Daten in Tabellen speichern.

Referenzielle Integritaet

Referenzielle Integritaet ist eine Reihe von Prozessen, die sicherstellen, dass Informationen auf organisierte Weise gespeichert und abgerufen werden. Dieses Modell verwendet festgelegte Datenbankprinzipien, um sicherzustellen, dass nur gepruefte Datenaenderungen, Ergaenzungen und Loeschungen vorgenommen werden. Einige Regeln enthalten auch Einschraenkungen, die Duplikationen verhindern und die Genauigkeit gewaehrleisten.

Domaenenintegritaet

Domaenenintegritaet bezieht sich auf die Sammlung von Prozeduren, die die Genauigkeit und Gueltigkeit der Daten innerhalb einer Domaene gewaehrleisten. Eine Domaene ist ein Satz verifizierter Werte, die in einem Informationsfeld akzeptiert werden, um Datenmenge und Formatierung zu begrenzen.

Benutzerdefinierte Integritaet

Benutzerdefinierte Integritaet verwendet Standards, die vom Benutzer festgelegt wurden, um Daten zu filtern und zu regulieren. Im Gegensatz zu den anderen Modellen kann die benutzerdefinierte Integritaet an die spezifischen Werte von Unternehmen angepasst werden.

Tipps zur Reduzierung des Datenintegritaetsrisikos

tips to reduce data integrity risk 1595998935 5508

Um das Risiko der Datenintegritaet weiter zu verringern, sollten Unternehmen folgende Tipps beachten-

Integrieren von Daten und Systemen

Unternehmen mit mehreren getrennten Systemen sind eher mit inkonsistenter Daten aufgrund unzusammenhaengender -Prozesse. Moderne Integrationsloesungen verbinden etablierte Systeme nahtlos, um Echtzeit-Metriken zu optimieren und zuverlaessige und genaue Daten zu gewaehrleisten.

Nutzung der Zugriffskontrolle

Durch die Aktivierung der Datenzugriffssteuerung koennen Unternehmen verifizierte Benutzer und Mitarbeiter in Systeme programmieren. Diese Praeventionsmassnahme stellt sicher, dass Informationen sicher und intakt sind.

Implementierung von Backup-Prozessen

Durch Backups, wie Recovery-Datenbanken oder Warehouses, wird sichergestellt, dass Daten sicher und wiederherstellbar sind, wenn das System fehlerhaft ist. Sicherungen erhalten die Integritaet, indem Daten wieder in ihre urspruengliche Form regeneriert werden.

Nutzung von Audit-Trails

Mit automatisierten Audits werden Dateneintraege mit Datum, Uhrzeit und Benutzerinformationen von Personen versehen, die im System Zahlen geaendert, hinzugefuegt oder geloescht haben. Diese Datensaetze erstellen einen Pfad, der nuetzlich ist, wenn Entwickler einen Fehler zurueck zu seinem Ursprung verfolgen muessen.

Passwortschutz aktivieren

Zusaetzlich zur Zugriffskontrolle koennen Unternehmen Kennwoerter aktivieren, um zu verhindern, dass unbefugte Benutzer die Datenintegritaet beeintraechtigen. Die IT-Abteilung muss jedoch das Kennwortspeichertool auf Computern deaktivieren, um Sicherheitshacks zu vermeiden.

Implementieren von Sicherheitsmassnahmen

Mit Firewalls und Verschluesselungstools koennen Unternehmen die Datenintegritaet sicherstellen, indem sie Cyberangriffe aktiv verzoegert.

Datenschutz ist unerlaesslich, um sicherzustellen, dass interne Informationen korrekt, sicher und rueckverfolgbar sind. Ohne Integritaet koennen Geschaeftsdaten nicht verwendet werden, um erfolgreiche datengesteuerte Entscheidungen zur Verbesserung der Leistung und des Betriebs zu treffen.