對于企業而言,了解數據完整性為何必不可少,這一點至關重要。數據完整性不僅結合了
數據質量和安全性元素,而且是
數字化轉型過程中必要的一環。因此,企業需要學習如何最大程度地降低數據完整性風險。

關于企業遭遇數據泄露的新聞報道很常見。它們準確地說明了數據完整性的重要性——以及破壞性的數據完整性風險。我們將準確解釋數據完整性的含義,識別常見的數據完整性風險,并說明降低組織數據完整性風險的幾種方法。
一、表征數據完整性風險
為了正確理解各種形式的數據完整性風險,有必要定義術語本身。數據完整性是數據的整體準確性、可靠性、完整性和一致性,以及數據對于法規遵從性和安全性問題的安全性。FDA 開發了首字母縮寫詞ALCOA來定義數據完整性標準:
A — 可歸因:可歸因數據意味著組織應該知道數據是如何創建或獲取的,以及由誰創建或獲取
L — 清晰:清晰的數據意味著組織應該能夠閱讀和理解數據,并且記錄是永久性的
C — 同期:這部分數據完整性意味著組織應該知道數據在其初始狀態是如何出現的,以及在其生命周期的不同階段發生了什么
O — 原始:數據完整性的這一方面意味著對數據源系統的理解以及將源數據保持在其原始狀態的能力
A — 準確:準確的數據是無錯誤的,并且符合使用它的應用程序的協議。
二、常見的數據完整性風險
當其定義的任何部分出現問題時,數據完整性就會受到損害。安全漏洞是許多組織遇到的常見數據完整性風險。由于安全漏洞對業務的影響極其嚴重,因此組織經常不得不為客戶提供補貼——例如,Equifax為客戶購買身份保護包——從而導致成本增加。組織還必須應對其企業聲譽和客戶群受到的損害——這可能會增加客戶流失率。
不遵守法規是另一個相當常見的數據完整性風險。無法滿足GDPR等法規要求的組織將面臨巨額罰款。在某些情況下,他們可能會因為這些高額費用而被起訴。但總的來說,無論具體的監管機構如何,不遵守法規對組織來說都是代價高昂的。反復違反合規性甚至可能使公司破產。
也許最常見的數據完整性風險是不可靠的數據,這會降低效率和生產力。不可靠的數據包括重復的記錄、不準確的數據和無法識別的數據來源。無論數據集如何變得不可靠,它都會阻止組織做出準確的決策并導致運營成本增加。
三、降低數據完整性風險的 8 種方法
由于數據完整性風險對組織和數據驅動的流程會適得其反,因此有必要實施許多戰略措施來減少這些威脅。但是,僅使用一種方法幾乎不可能將數據完整性風險降至最低,因此使用多種策略的組合是更好的選擇。降低數據完整性風險的一些最有效方法包括:
1. 弘揚誠信文化
促進完整性文化以多種方式降低數據完整性風險。它有助于讓員工對自己的工作以及他人的努力保持誠實。處于基于數據完整性的文化中的員工也更有可能報告其他人在數據完整性的許多不同方面走捷徑或未履行其職責的情況。
2. 實施質量控制措施
質量控制措施包括為驗證員工是否根據安全和
數據治理政策處理數據而實施的特定人員和流程。例如,數據管理員可以監控數據源的數據沿襲。IT 人員可以監控安全系統的數據完整性。
3. 創建審計跟蹤
審計跟蹤是一種用于最小化數據完整性風險的特別有效的機制。審計跟蹤是了解數據在整個生命周期不同階段發生了什么的關鍵,包括數據來自何處以及如何轉換或使用。了解這些細節可以確保合規性。
4. 為所有關鍵數據制定流程圖
為關鍵數據開發流程圖是管理數據如何使用、由誰使用以及在何處使用的一個關鍵方面。通過映射這些流程——最好是在數據投入使用之前——組織可以更好地控制他們的數據資產。這些地圖也是實施適當的安全和法規遵從措施的基礎。
5. 消除已知的安全漏洞
必須消除安全漏洞,以幫助最大程度地降低與保護數據資產相關的數據完整性風險。這種降低風險的方法需要專業知識來確定已知的安全漏洞并實施消除它們的措施。它還需要安全補丁等技術來實際執行這項工作。
6. 遵循軟件開發生命周期
遵循軟件開發生命周期是在整個企業的過程中管理數據的基本方法。這些開發生命周期對于理解根據監管和安全要求管理數據所需的各種治理協議非常重要。這種方法是了解數據的位置和部署方式的一個不可或缺的步驟,然后使用這些知識作為創建可持續實踐的基礎。
7. 驗證您的計算機系統
如果不定期測試、驗證和重新驗證 IT 系統和員工是否按照這些程序運行,規劃、映射和規定數據應該發生的事情是沒有用的。例如,IT 團隊的任務可能是根據之前使用的映射構造的元數據將源字段映射到目標系統。確定是否執行此過程的唯一方法是測試和驗證這些過程中涉及的計算機系統,以查看信息是否支持員工的行動。
8. 實現錯誤檢測軟件
錯誤檢測軟件和異常檢測服務可以幫助監控和隔離異常值,確定錯誤發生的原因,并說明將來如何避免它們。整個過程對于將數據完整性風險保持在可管理的水平至關重要。
四、數據完整性解決方案
組織可以依靠具有內置數據治理和數據管理功能的云集成平臺來及時了解這些數據完整性風險。此類綜合解決方案可加速大數據的集成、實施數據湖治理措施并自動化
元數據管理的關鍵方面。他們還制定了對法規遵從性、安全性和數據質量至關重要的數據管理方面的故障排除和監控方面的措施。
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