Los datos limpios y saludables son una gran ventaja competitiva, especialmente para las empresas que invierten el tiempo y recursos en sus estrategias de gestión de datos. En estos tiempos de Big Data, las organizaciones que aprovechan de manera efectiva y promueven la integridad de los datos pueden tomar mejores decisiones basadas en datos, mejorar la calidad y reducir el riesgo de pérdida o corrupción de datos.
En su nivel más básico, la integridad de los datos es la precisión y coherencia de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde que se capturan y almacenan hasta que se procesan, analizan y utilizan. La gestión de la integridad de los datos significa garantizar que los datos sean completos y precisos, libres de errores o anomalías que puedan comprometer la calidad de los datos.
Los datos que han sido registrados y almacenados de manera precisa y consistente conservarán su integridad, mientras que los datos que han sido distorsionados o corrompidos no son confiables ni confiables para uso comercial.
Para implementar estrategias efectivas, los datos deberán tener las siguientes características de la integridad:
Precisión. Los datos inexactos conducen a análisis y decisiones incorrectos; por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que los datos sean precisos, lo que significa que no tienen errores y representan correctamente el escenario o evento del mundo real que se supone que deben representar.
Consistencia. Los datos consistentes no cambian de manera errática. Permanece igual en todas las instancias y con el tiempo, a menos que se actualice o modifique intencionalmente.
Completitud. Los datos completos tienen todas las partes y la información necesaria para llevar a conclusiones correctas y respaldar los procesos de toma de decisiones.
Confiabilidad. Se puede creer en los datos confiables por su precisión y consistencia. Son datos en los que los usuarios pueden confiar al tomar decisiones importantes.
Oportunidad. Los datos que no están disponibles a tiempo para los procesos de toma de decisiones pueden ser tan perjudiciales como los datos inexactos o incompletos.
Validez. Los datos válidos se adhieren a los formatos y valores establecidos definidos durante la fase de diseño de datos, lo que permite que se utilicen para fines específicos.
La integridad de los datos es fundamental en las industrias reguladas, donde los datos deben ser precisos, completos y verificables en todo momento. La mala integridad de los datos puede hacer que las empresas pierdan dinero, reputaciones públicas e industriales positivas y un valioso tiempo de producción.
La integridad de los datos es un tema complejo y multifacético. Los profesionales de datos deben estar atentos a los diversos riesgos que pueden comprometer la integridad y la calidad de los datos. Estos incluyen lo siguiente:
Error humano. En la gestión de datos, el error humano es un factor de riesgo importante para la integridad de los datos. Los errores humanos pueden ocurrir cuando los datos se ingresan, procesan o analizan incorrectamente. En algunas industrias, como las finanzas o el servicio al cliente, la dependencia de múltiples fuentes de datos también puede generar problemas de integridad de los datos, ya que los miembros del personal extraen datos de fuentes de datos diferentes o aisladas.
Mis configuraciones y errores de seguridad. Si los datos no están configurados correctamente, si se establecieron permisos de usuario incorrectos, pueden ser más vulnerables a los ciberdelincuentes o a las filtraciones de datos. Del mismo modo, si los datos no están debidamente protegidos con cifrado y controles de acceso, pueden verse comprometidos por personas o programas no autorizados.
Hardware comprometido. El hardware puede fallar. Los datos se pueden borrar o sobrescribir accidentalmente. También se puede corromper durante la transferencia y el almacenamiento de datos y otros usuarios de datos pueden acceder a ellos o sobrescribirlos sin querer. Si su organización está considerando una migración a la nube, evalúe la calidad y la integridad de los datos en estos sistemas heredados antes de realizar el cambio.
Errores de transferencia no deseados. Cuando los datos se migran entre diferentes sistemas de datos, los datos pueden perderse o dañarse accidentalmente durante el proceso de transferencia. Esta situación puede ser un riesgo significativo para la integridad de los datos, especialmente si los datos se comparten entre diferentes equipos o fuentes.
Malware, amenazas internas y ciberataques. La integridad de los datos también puede verse comprometida por malware o virus que corrompen los datos. Es importante contar con protecciones contra personas internas maliciosas que buscan robar datos y ataques cibernéticos que tienen como objetivo los repositorios de datos o la infraestructura de datos.
Gestión de la integridad de los datos a través del gobierno de datos. Para mitigar muchos riesgos de integridad de datos, los administradores de datos deben implementar una estrategia sólida de gobierno de datos que incluya controles de integridad de datos en cada etapa.
