Was ist Datenintegrität? Arten und Herausforderungen

In diesem Leitfaden zur Datenintegrität werden wir die Kernkomponenten der Datenintegrität sowie die damit verbundenen Herausforderungen, Techniken und Best Practices erörtern.

In diesem Leitfaden zur Datenintegrität werden wir die Kernkomponenten der Datenintegrität sowie die damit verbundenen Herausforderungen, Techniken und Best Practices erörtern.

Datenintegrität ist ein konzeptionelles Merkmal der Daten einer Organisation, das die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus gewährleistet. Datenintegrität sorgt für eine bessere datengestützte Entscheidungsfindung, Compliance und überlegene Datensicherheit.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Datenintegrität. Wir werden die wichtigsten Komponenten der Datenintegrität, die von Unternehmen zur Erreichung und Aufrechterhaltung der Datenintegrität eingesetzten Techniken und die Sicherheitsprobleme, die die Integrität der Daten eines Unternehmens gefährden, untersuchen. Außerdem werden wir verschiedene Anwendungsfälle der Datenintegrität sowie ihre Unterschiede zur Datenqualität und -sicherheit kennenlernen.

Was ist Datenintegrität?

Wenn wir über die Definition von Datenintegrität sprechen, meinen wir damit die Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Der Datenlebenszyklus bezieht sich auf den Weg der Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer endgültigen Löschung. Er umfasst Phasen wie die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Löschung oder Archivierung von Daten. Die Datenintegrität stellt sicher, dass die Daten in jeder dieser Phasen fehlerfrei, unverfälscht und gültig sind.

Genauso wie die Krankenakten eines Patienten während des gesamten Behandlungszyklus fehlerfrei sein müssen, um eine genaue Diagnose, Prognose und Verschreibung zu gewährleisten, muss die Datenintegrität von Organisationen aufrechterhalten werden, um fundierte Entscheidungen, genaue Bedrohungsanalysen und die Einhaltung von Vorschriften in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.lt;/p>

Datenintegrität ist in allen Branchen wichtig – vom Gesundheitswesen bis zur Fertigung, vom Finanzwesen bis zur Unterhaltungsindustrie ist jede Organisation für ihren Betrieb auf die Integrität ihrer Daten angewiesen. Außerdem müssen sie die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten über verschiedene hierarchische und relationale Datenbanken hinweg sicherstellen.

Die Bedeutung der Datenintegrität für Organisationen

Daten sind die Grundlage für Entscheidungen. Sind die Daten fehlerhaft oder inkonsistent, kann dies ein Unternehmen in eine Sackgasse führen. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität vom Moment ihrer Entstehung an bewahrt ein Unternehmen vor kostspieligen Fehlern bei späteren Entscheidungen. Eine genaue, datengestützte Entscheidungsfindung ist der erste große Vorteil der Datenintegrität.

Organisationen, die mit sensiblen Kundendaten wie Namen, Adressen, Sozialversicherungsnummern und anderen personenbezogenen Daten umgehen, müssen die Datenintegrität gewährleisten, um die Genauigkeit und Vertraulichkeit der Kundendaten zu wahren. In dieser Hinsicht hilft die Datenintegrität Organisationen dabei, die Compliance einzuhalten und Strafen zu vermeiden. (PII) verarbeiten, müssen die Datenintegrität sicherstellen, um die Genauigkeit und Vertraulichkeit der Kundendaten zu gewährleisten. In dieser Hinsicht hilft die Datenintegrität Unternehmen dabei, die Compliance aufrechtzuerhalten und Strafen zu vermeiden.

Abgesehen von sensiblen Daten sammeln Unternehmen auch First-Party-Daten – Informationen, die durch Nutzungserfassung und Kundenbefragungen gewonnen werden. Die Integrität dieser Datentypen kann für die Optimierung der Benutzererfahrung und die Verbesserung von Dienstleistungen von entscheidender Bedeutung sein.

Arten der Datenintegrität

Datenintegrität lässt sich in zwei Hauptkategorien einteilen: physische Integrität und logische Integrität. Die logische Integrität kann wiederum in weitere Unterkategorien unterteilt werden: Entitätsintegrität, Referenzintegrität, Domänenintegrität und benutzerdefinierte Integrität. In diesem Abschnitt werden wir jede dieser Arten näher betrachten.

1. Physische Integrität

Physische Integrität bezieht sich auf die Gewährleistung, dass Daten korrekt bleiben und beim Speichern und Abrufen in keiner Weise verändert oder modifiziert werden. Physische Integrität konzentriert sich auf den Schutz von Daten vor verschiedenen Arten von Störungen.

1. Hardwareausfälle: Zur Wahrung der Datenintegrität gehört der Schutz gespeicherter Daten vor Hardwarefehlern wie Festplattenausfällen.
2. Umweltfaktoren: Der Schutz von Daten vor physischen Gefahren wie Feuer, Überschwemmungen oder Stromausfällen ist ein wesentlicher Bestandteil der physischen Integrität.&
3. Datensicherungen: Es ist von entscheidender Bedeutung, die Erstellung von Datensicherungen zur Gewohnheit zu machen, um Datenverluste im Falle einer physischen Beschädigung zu verhindern.
4. Notfallwiederherstellungspläne: Unternehmen benötigen Strategien zur Wiederherstellung von Daten nach einem katastrophalen Ereignis.

2. Logische Integrität

Die logische Integrität gewährleistet die Genauigkeit und Konsistenz von Daten, da diese in relationalen Datenbanken auf unterschiedliche Weise verwendet werden.

Arten der logischen Integrität

• Entitätsintegrität: Sie stellt sicher, dass jedem in einer Tabelle gespeicherten Datenelement ein eindeutiger Schlüssel und Wert zugewiesen wird, sodass Datensätze nicht dupliziert werden und Felder in einer Tabelle keine Nullwerte enthalten.
• Referenzielle Integrität: Es handelt sich um eine Reihe von Prozessen, die sicherstellen, dass die in verschiedenen Tabellen gespeicherten Daten einheitlich verwendet werden, wobei bestimmte Regeln für die Änderung und Löschung von Daten befolgt werden. Die referenzielle Integrität trägt zur Datengenauigkeit bei.
• Domänenintegrität: Die Domänenintegrität gewährleistet die Datengenauigkeit innerhalb einer Domäne, indem sie Einschränkungen und Maßnahmen zur Kontrolle der Anzahl der Werte und der Arten von Daten anwendet, die in die Spalten einer Tabelle eingegeben werden.
• Benutzerdefinierte Integrität: Wenn Benutzer die Regeln und Einschränkungen für Daten anpassen, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen, spricht man von benutzerdefinierter Integrität. Dabei werden benutzerdefinierte Geschäftslogik und Validierungsmaßnahmen angewendet.

Was sind die Kernkomponenten der Datenintegrität?

Es gibt drei Kernkomponenten der Datenintegrität: Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, was jede dieser Komponenten bedeutet und welche Rolle sie für die erfolgreiche und sichere Nutzung von Daten spielen.

1. Datengenauigkeit

Datengenauigkeit bezieht sich auf den Grad, in dem Unternehmensdaten die realen Entitäten, die sie repräsentieren, genau widerspiegeln. Genaue Daten sind unerlässlich, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die Benutzererfahrung zu verbessern und die Compliance aufrechtzuerhalten.

2. Vollständigkeit der Daten

Die Datenvollständigkeit ist ein Maß dafür, inwieweit die erforderlichen Informationen im Datensatz enthalten sind. Die Datenvollständigkeit garantiert, dass:

• Keine wesentlichen Datenpunkte ausgelassen werden
• Alle notwendigen Aspekte eines Themas abgedeckt sind

3. Datenkonsistenz

Daten durchlaufen während ihres Lebenszyklus verschiedene Phasen, und Datenkonsistenz bezieht sich auf die Einheitlichkeit der Daten in all diesen Phasen. Sie gewährleistet:

• Es gibt keine Widersprüche oder Konflikte bei den Datenwerten zwischen den Systemen
• Die Daten sind unabhängig vom Zugriffspunkt zuverlässig.

Durch die Vermeidung von Diskrepanzen erhöht die Datenkonsistenz auch die Datengenauigkeit und damit die Datenintegrität.

Techniken zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität

In diesem Abschnitt werden wir einige Prozesse und Praktiken untersuchen, die zur Wahrung der Datenintegrität über Systeme hinweg eingesetzt werden. Diese Techniken sind für den Schutz von Daten und die Gewährleistung ihrer fruchtbaren Nutzung unerlässlich.

1. Datenvalidierung und -verifizierung

Daten müssen mehrere Validierungs- und Verifizierungsschritte durchlaufen, um sicherzustellen, dass sie bestimmte Kriterien und Standards erfüllen. Für die Datenvalidierung und -verifizierung werden verschiedene Techniken eingesetzt. Zum Beispiel

• Die Datentypvalidierung stellt sicher, dass Daten in den erwarteten Formaten gespeichert werden – Zahlen, Datumsangaben, Text usw.
• Die Bereichsprüfung stellt sicher, dass die Daten innerhalb vordefinierter Grenzen liegen.
• Konsistenzprüfungen stellen sicher, dass die Daten mit den zugehörigen Daten in verschiedenen Tabellen übereinstimmen.
• Präsenzprüfungen stellen sicher, dass die Datenfelder nicht leer sind.

2. Zugriffskontrollen

Zugriffskontrollen beziehen sich auf eine Reihe von Regeln und Einschränkungen, die festlegen, wer auf bestimmte Ressourcen zugreifen darf und welche Aktionen mit diesen Ressourcen durchgeführt werden dürfen.

• Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) gewährt Zugriff basierend auf der Rolle eines Benutzers oder einer Gruppe.
• Das Prinzip der geringsten Privilegien stellt sicher, dass der Zugriff nur bei Bedarf gewährt wird.
• Starke Authentifizierungsmechanismen mit 2FA und MFA verhindern unbefugten Zugriff.

3. Datenverschlüsselung

Datenverschlüsselung ist der Prozess der Verschlüsselung von Daten, sodass sie für unbefugte Benutzer nicht lesbar sind.

Verschlüsselung wird zum Schutz von Daten verwendet, die auf Festplatten, Servern und Backups gespeichert sind, sowie während der Übertragung zwischen Netzwerken.

4. Datenmaskierung und Anonymisierung

Wenn Daten für Tests und Analysen verwendet werden, können Unternehmen sensible Daten durch eine gefälschte, aber ähnliche Version ersetzen, um den Datenschutz und die Datenintegrität zu schützen.

5. Fehlerbehandlung und Protokollierung

Fehlerbehandlung ist der Prozess der Vorbereitung auf potenzielle Fehler, damit im Falle eines Fehlers bei der Datenvalidierung oder Konsistenzprüfung oder im Falle einer physischen Störung der Daten reibungslose Arbeitsabläufe zur Bewältigung der Situation eingesetzt werden können.

Protokollierung ist der Prozess der Verfolgung von Datenänderungen, Zugriffsversuchen und Fehlern, damit bei der Durchführung einer Prüfung oder Untersuchung ausreichende Informationen zur Verfügung stehen.

Was sind die Gefahren für die Datenintegrität?

Die Datenintegrität ist ein Grundpfeiler der Datennutzung in Unternehmen und während des Datenlebenszyklus einer Reihe von freiwilligen sowie unbeabsichtigten Bedrohungen ausgesetzt. In diesem Abschnitt werden wir uns einige dieser Bedrohungen ansehen.

1. Menschliches Versagen – Die manuelle Dateneingabe ist in vielen Prozessen nach wie vor weit verbreitet und führt in verschiedenen Phasen zu Fehlern bei der Dateneingabe. Auch das unbeabsichtigte Löschen oder Überschreiben korrekter Informationen mit falschen Daten kann die Datengenauigkeit beeinträchtigen.
2. Systemausfälle – Hardwareausfälle wie fehlerhafte Speichergeräte und Netzwerkgeräte sowie Stromausfälle können die Datenintegrität gefährden. Auch Naturkatastrophen können sich auf Daten auswirken. Es besteht immer die Möglichkeit einer Softwarefehlfunktion, daher ist es so wichtig, Backups zu erstellen.
3. Cyberangriffe –Daten sind eines der Hauptziele böswilliger Akteure in allen Branchen. Sie können Malware- und Ransomware-Angriffe starten, um Daten zu stehlen und offenzulegen. Diese Angriffe können auch dazu genutzt werden, um sich unbefugten Zugriff auf sensible und geschützte Daten zu verschaffen. SQL-Injection ist eine gängige Methode, um Datenbanken zu manipulieren und Informationen zu stehlen. Angreifer können auch die Integrität von Daten stören, indem sie Denial-of-Service- und Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffen.
4. Datenkorruption – Die Relevanz und Genauigkeit von Daten kann mit der Zeit aufgrund von Veralterung und Inkonsistenzen nachlassen. Der versehentliche oder vorsätzliche Verlust von Daten und die Änderung von Daten führen zu Datenkorruption.
5. Prozessfehler –Daten können aufgrund von Problemen bei der Datenmigration, -integration und -bereinigung ihre Integrität verlieren. Diese Fehler führen dazu, dass die Daten nicht systemübergreifend konsistent sind und es keine einzige Quelle der Wahrheit geben kann.

Was sind die Herausforderungen für die Datenintegrität?

Die schiere Menge an Daten, mit denen Unternehmen regelmäßig umgehen müssen, stellt eine Herausforderung dar. Die Komplexität der Infrastrukturen, über die die Daten verteilt sind, schafft zusätzliche Schwierigkeiten.

1. Datenvolumen und -geschwindigkeit

Während die Herausforderungen bei der Datenspeicherung, mit denen Unternehmen seit dem Aufkommen von Big Data konfrontiert waren, durch die Cloud gelöst wurden, bestehen Probleme hinsichtlich der Datenintegrität weiterhin. Das rasante Tempo, mit dem Daten erstellt und geändert werden, erhöht das Risiko von Fehlern.

2. Systemkomplexität

Unternehmensdaten sind über viele Systeme und Datenbanken mit mehreren Zugriffspunkten verteilt. Bei so vielen Einstiegs- und Nutzungspunkten ist die Datenintegration eine Herausforderung. Während viele moderne Tools die Datenverwaltung durch integrierte Regeln und Funktionen erleichtern, fehlen solche Funktionen in älteren Systemen oft, was weitere Herausforderungen mit sich bringt.

3. Sich entwickelnde Bedrohungen

Cyberangriffe werden durch die rasante Entwicklung innovativer Malware-Payloads und hochgradig personalisierter Phishing-Angriffe immer raffinierter. Unternehmen stehen vor einer doppelten Herausforderung: a) mit der Cyber-Bedrohungslandschaft Schritt zu halten und b) die Einhaltung der sich ständig weiterentwickelnden Sicherheitsvorschriften zu gewährleisten.

4. Unternehmenskultur

Die isolierte Nutzung von Daten und das Fehlen klarer Datenverantwortlichkeiten erschweren die Datenverwaltung und damit die Aufrechterhaltung der Datenintegrität.

Wie können Unternehmen die Datenintegrität sicherstellen?

Wir haben die Techniken zur Umsetzung von Maßnahmen zur Datenintegrität sowie die Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit deren Aufrechterhaltung erörtert. In diesem Abschnitt werden wir einige Schritte diskutieren, die die Verantwortlichen für die Informationssicherheit ergreifen können, um die allgemeine Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten im gesamten Unternehmen zu verbessern.

1. Datenrisikobewertung

• Identifizieren und inventarisieren Sie kritische Datenbestände
• Identifizieren Sie Sicherheitslücken und Schwachstellen, die sich auf Daten auswirken können
• Priorisieren und beheben Sie die Risiken in der Reihenfolge ihrer potenziellen Auswirkungen

2. Robustes Rahmenwerk für die Datenverwaltung

• Festlegung von Datenverantwortlichkeiten und Rechenschaftspflichten
• Erstellen Sie umfassende Datenrichtlinien und -standards
• Implementierung von Datenklassifizierung und -kennzeichnung
• Einhaltung gesetzlicher Standards (DSGVO, HIPAA usw.)

3. Erweiterte Sicherheitskontrollen

• Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand und während der Übertragung
• Setzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und das Prinzip der geringsten Privilegien durch
• Implementierung einer starken Authentifizierung für alle Anwendungen
• Einrichtung von DLP-Mechanismen (Data Loss Prevention, Schutz vor Datenverlust)

4. Datenvalidierung und Qualitätsmanagement

• Daten regelmäßig bereinigen und deduplizieren
• Dateninkonsistenzen identifizieren
• Regeln zur Datenvalidierung einrichten und überprüfen
• Sorgen Sie mit einem robusten Stammdatenmanagement (MDM) für Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen

5. Incident Response und Disaster Recovery

• Richten Sie proaktive Pläne für die Reaktion auf Vorfälle
• Führen Sie Disaster-Recovery-Übungen durch
• Entwickeln Sie einen Business-Continuity-Plan

6. Sensibilisierung und Schulung der Mitarbeiter

• Sicherheitsschulungen für Mitarbeiter
• Schulungen zu Phishing, Social Engineering und anderen Bedrohungen anbieten.

7. Kontinuierliche Überwachung und Bewertung

Unternehmen sollten mehrschichtige Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um eine sichere Datennutzung und Datenverlustprävention.

Dieser Ansatz kann Folgendes umfassen

• Einsatz von Systemen für das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM)

• Durchführung regelmäßiger Schwachstellenanalysen und Penetrationstests

8. Risikomanagement für Dritte

• Beobachten Sie die Sicherheitslage von Drittanbietern
• Nehmen Sie Datenschutzklauseln in den Vertrag auf
• Stellen Sie sicher, dass die Anbieter die erforderlichen Compliance-Anforderungen erfüllen

9. Mit neuen Technologien Schritt halten

• Untersuchen Sie die potenziellen Auswirkungen von Technologien wie Blockchain und KI auf die Datenintegrität
• Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in der Cyber-Bedrohungslandschaft auf dem Laufenden

Anwendungsfälle für Datenintegrität

In diesem Abschnitt werden wir einige wichtige Anwendungsfälle für Datenintegrität diskutieren. Wir werden diese Anwendungsfälle nach Branchen kategorisieren.

Finanzdienstleistungen

1. Betrugserkennung: Konsistente Finanzdaten erleichtern das Erkennen von Anomalien und damit die Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten.
2. Risikobewertung: Finanzinstitute können zuverlässige Finanzdaten nutzen, um die Kreditwürdigkeit von Kunden zu beurteilen.
3. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität ist für Unternehmen, die Finanzinformationen verarbeiten, von entscheidender Bedeutung.

Gesundheitswesen

1. Patientensicherheit: Genaue und vollständige Krankenakten führen zu korrekten Diagnosen und Behandlungen.
2. Forschung und Entwicklung: Die Entwicklung von Medikamenten und klinische Studien sind auf zuverlässige Daten angewiesen.
3. Compliance: Die Einhaltung des HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) erfordert eine robuste Datenintegrität.

Regierung

1. Sozialleistungen: Genaue und verfügbare Regierungsunterlagen sind für eine effiziente Erbringung von Dienstleistungen unerlässlich.
2. Nationale Sicherheit: Der Datenschutz spielt eine entscheidende Rolle für die nationale Sicherheit.
3. Integrität von Wahlen: Genaue und zuverlässige Wahldaten sind der Grundstein eines demokratischen Regierungssystems.

Fertigung

1. Lieferkettenmanagement: Die Genauigkeit und Konsistenz von Lieferkettendaten und Lagerbeständen führen zu effizienten Prozessen und einem effizienten Management
2. Qualitätskontrolle: Die Qualitätskontrolle hängt von der Verfügbarkeit konsistenter Produktdaten ab
3. Vorausschauende Wartung: Der Zugriff auf zuverlässige Gerätedaten ermöglicht eine proaktive Wartung.

Was ist der Unterschied zwischen Datenintegrität, Datenqualität und Datensicherheit?

Datenintegrität ist das Maß für die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit von Daten.

Datenqualität ist ein Maß für die Verwendbarkeit von Daten. Ihre Parameter gehen über die Datenintegrität hinaus und umfassen auch die Aktualität und Relevanz der Daten.

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Offenlegung, Löschung, Änderung oder Störung.

Hier finden Sie einen detaillierten Vergleich der drei

Kategorie	Datenintegrität	Datenqualität	Datensicherheit
Definition	Die Aufrechterhaltung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.	Ein Maß für die Eignung von Daten für ihre Verwendung.	Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl, Offenlegung und Zerstörung.
Schwerpunkt	Datengenauigkeit, -vollständigkeit und -konsistenz	Datenverwendbarkeit und -zuverlässigkeit	Datenschutz und Vertraulichkeit
Ziel	Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten	Verbesserung des Datenwerts und der Entscheidungsfindung	Verhinderung von Datenverlust, -diebstahl und -missbrauch
Prozesse	Datenvalidierung, Fehlerprüfung, Backups	Datenprofilierung, Datenbereinigung, Datenstandardisierung	Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Firewalls
Auswirkungen	Beeinträchtigt die Zuverlässigkeit der Daten und die Entscheidungsfindung	Beeinträchtigt Geschäftsprozesse und Kundenzufriedenheit	Beeinträchtigt den Ruf des Unternehmens und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Konzepte der Datenintegrität, -qualität und -sicherheit gehen Hand in Hand, wenn es darum geht, die allgemeine Datenintegrität und -nutzbarkeit eines Unternehmens zu stärken. Wie Sie vielleicht bereits erkannt haben, sind viele ihrer Ziele und Funktionen voneinander abhängig und überschneiden sich.

Beispielsweise kann die Datenverschlüsselung in allen drei Bereichen eine gleichermaßen wichtige Rolle spielen. Ebenso tragen alle drei Bereiche dazu bei, die von einem Unternehmen gestaltete Benutzererfahrung zu prägen.

Fazit

Daten können über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Ob es um die Personalisierung von Marketingmaßnahmen oder die Verbesserung von Lieferketten geht – jeder Schritt wird von Daten geleitet. Daher ist Datenintegrität für Unternehmen keine Option, sondern eine absolute Notwendigkeit.

Daten sind heute komplexer denn je – sie strömen aus allen möglichen Quellen in allen möglichen Formaten, deren Struktur ein Mythos ist. Unter solchen Umständen ist es unerlässlich, dass Unternehmen ihr Bestes geben, um Datenintegrität, -qualität und -sicherheit zu gewährleisten. Der Aufbau starker Partnerschaften für Daten-Governance und -Sicherheit kann in dieser Hinsicht ein geeigneter Weg sein.

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FAQs

Welche Rolle spielt die Datenverschlüsselung für die Datenintegrität?

Die Datenverschlüsselung verhindert den unbefugten Zugriff auf Daten, was wiederum dazu beiträgt, deren Konsistenz und Vollständigkeit zu schützen.

Wie kann die Datenintegrität in der Cloud sichergestellt werden?

Die Datenintegrität in der Cloud kann durch den Einsatz robuster Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollen gewährleistet werden. Darüber hinaus kann ein kontinuierliches Überwachungssystem dabei helfen, dies zu erreichen.

Was sind die 5 Grundsätze der Datenintegrität?

Fünf weithin anerkannte Grundsätze der Datenintegrität sind

• Zuordenbar: Verbindung zwischen Daten und ihrem Ersteller
• Lesbarkeit: Klare und leicht verständliche Daten
• Zeitnähe: Erfassung der Daten zum Zeitpunkt des Ereignisses oder der Aktivität
• Original: Die Daten sollten Originalaufzeichnungen und keine Kopien sein
• Genauigkeit: Die Daten sollten fehlerfrei sein

Diese Grundsätze werden oft als ALCOA bezeichnet.

Welche Rolle spielt die Datenintegrität bei der Einhaltung von Vorschriften?

Die Genauigkeit von Daten ist eine direkte Voraussetzung für die Einhaltung bestimmter Vorschriften. Die Wahrung der Datenintegrität trägt zum Datenschutz bei, was wiederum die Einhaltung von DSGVO, HIPAA usw. ermöglicht. Darüber hinaus tragen die Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten zu einer effektiven Risikobewertung und -steuerung bei, was wiederum die Einhaltung von Vorschriften erleichtert.