Integralność danych to szerokie pojęcie, które odnosi się do utrzymania i zapewnienia jakości danych. Obejmuje ono dokładność i spójność danych w całym cyklu ich życia. Integralność danych jest ważnym elementem projektowania, wdrażania i użytkowania każdego systemu danych, który przechowuje, przetwarza lub pobiera informacje. Termin ten ma szeroki zakres i może mieć bardzo różne znaczenia w zależności od konkretnego kontekstu.
Jakie narzędzia wykorzystuje się celem zachowania integralności danych?
Z integralnością danych związany jest szereg pojęć i narzędzi, które mają jeszcze bardziej usprawnić procesy zarządzania nimi i doprowadzenia do ciągłego zachowania integralności danych. Do najważniejszych z nich można zaliczyć:
- Metadata;
- Audit Trail;
- Backup Data;
- Static vs. Dynamic Records;
- System Vaildation
Metadata to nic innego jak opis atrybutów innych danych jak np. ich struktura, a także zachodzące pomiędzy nimi korelacje. Z kolei ścieżka audytu to wykaz najważniejszych informacji, który umożliwia odtworzenie całej historii danych jak np, ich wielokrotne edytowanie i uzupełnianie. Pod pojęciem “Backup Data” skrywa się po prostu kopia zapasowa, która chroni dane przed całkowitym usunięciem – jest to kluczowy element integralności danych. Zapis statyczny i dynamiczny odnoszą się do dokumentów stałych – mogą być one np. zawarte w formie papierowej, ale także do wzajemnych interakcji jakie występują w treści każdego zapisu danych. Ostatnim punktem integralności danych jest System Validation, a pod tym pojęciem kryje się cały sprzęt komputerowy i ewentualne dyski zewnętrzne.
Jak można uniknąć problemów z integralnością danych?
Nie da się ukryć, że problemy z integralnością danych mogą pojawić się w dosłownie każdej organizacji. Jednak kluczem do sukcesu jest ich przewidywanie, a także zapobieganie. Przede wszystkim jednym z ważniejszych elementów jest pielęgnowanie i utrzymywanie odpowiedniej kultury w organizacji. Bardzo często problemy z integralnością danych wynikają z pozornie błahych zaniedbań lub obniżenia standardów jakościowych, dodatkowo warto także wprowadzić odpowiednie narzędzia kontroli oraz zadbać o szkolenia z zakresu utrzymywania integralności danych na właściwym poziomie. Należy także położyć większy nacisk na weryfikację wszelakich procesów zarządzania danymi, gdyż to właśnie one – zgodnie ze statystykami – odpowiadają za pojawienie się braku integralności danych lub problemów z nią związanych.
