Qu'est-ce que l'intégrité des données ? Types et défis

Dans ce guide sur l'intégrité des données, nous aborderons les éléments fondamentaux de l'intégrité des données, ainsi que les défis, les techniques et les meilleures pratiques qui s'y rapportent.

Dans ce guide sur l'intégrité des données, nous aborderons les composants essentiels de l'intégrité des données, ainsi que les défis, les techniques et les meilleures pratiques qui s'y rapportent.

L'intégrité des données est une caractéristique conceptuelle des données d'une organisation qui garantit l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie. L'intégrité des données garantit une meilleure prise de décision fondée sur les données, la conformité et une sécurité des données supérieure.

Dans cet article, nous allons étudier en détail l'intégrité des données. Nous explorerons les éléments clés de l'intégrité des données, les techniques utilisées par les organisations pour l'atteindre et la conserver, ainsi que les problèmes de sécurité qui menacent l'intégrité des données d'une organisation. Nous découvrirons également divers cas d'utilisation de l'intégrité des données, ainsi que ses différences avec la qualité et la sécurité des données.

Qu'est-ce que l'intégrité des données ?

Lorsque nous parlons de la définition de l'intégrité des données, il s'agit de l'assurance de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie. Le cycle de vie des données fait référence au parcours des données depuis leur création jusqu'à leur élimination finale. Il comprend des étapes telles que la collecte, le stockage, le traitement, l'analyse et la suppression ou l'archivage des données. L'intégrité des données garantit que celles-ci sont exemptes d'erreurs, intactes et valides à chacune de ces étapes.

Tout comme les dossiers médicaux d'un patient doivent être exempts d'erreurs tout au long du cycle de traitement afin de garantir l'exactitude du diagnostic, du pronostic et de la prescription, l'intégrité des données doit être maintenue par les organisations afin de garantir une prise de décision éclairée, une analyse précise des menaces et le respect des réglementations relatives à la sécurité et à la confidentialité des données.

L'intégrité des données est importante dans tous les secteurs : des soins de santé à la fabrication, en passant par la finance et le divertissement, chaque organisation dépend de l'intégrité des données pour ses opérations. Elles doivent également garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données dans différentes bases de données hiérarchiques et relationnelles.

L'importance de l'intégrité des données pour les organisations

Les données guident les décisions. Par conséquent, si les données sont erronées ou incohérentes, elles peuvent mener une organisation à l'impasse. Le maintien de l'intégrité des données dès leur création évite à une organisation de commettre des erreurs coûteuses dans ses prises de décision ultérieures. La prise de décision précise et fondée sur les données est le premier avantage majeur de l'intégrité des données.

Les organisations qui traitent des données sensibles sur leurs clients, telles que les noms, adresses, numéros de sécurité sociale et autres informations personnelles identifiables (PII), doivent garantir l'intégrité des données afin de préserver l'exactitude et la confidentialité des données clients. À cet égard, l'intégrité des données aide les organisations à rester conformes et à éviter les sanctions.

Outre les données sensibles, les entreprises collectent également des données de première main, c'est-à-dire des informations obtenues grâce au suivi de l'utilisation et à des questions posées aux clients. L'intégrité de ces types de données peut être essentielle pour optimiser l'expérience utilisateur et améliorer les services.

Types d'intégrité des données

L'intégrité des données peut être classée en deux catégories principales : l'intégrité physique et l'intégrité logique. L'intégrité logique peut ensuite être divisée en sous-catégories : intégrité des entités, intégrité référentielle, intégrité des domaines et intégrité définie par l'utilisateur. Dans cette section, nous allons explorer chacun de ces types.

1. Intégrité physique

L'intégrité physique fait référence à la garantie que les données conservent leur exactitude et ne sont en aucun cas altérées ou modifiées lors de leur stockage et de leur récupération. L'intégrité physique vise à protéger les données contre divers types de perturbations.

1. Pannes matérielles : Le maintien de l'intégrité des données implique la protection des données stockées contre les dysfonctionnements matériels tels que les pannes de disque.
2. Facteurs environnementaux : La protection des données contre les menaces physiques telles que les incendies, les inondations ou les coupures de courant est un élément essentiel de l'intégrité physique.
3. Sauvegardes des données : Il est essentiel de mettre en place une pratique de sauvegarde des données afin d'éviter toute perte en cas de dommages physiques.
4. Plans de reprise après sinistre : Les organisations ont besoin de stratégies pour récupérer les données après un événement catastrophique.

2. Intégrité logique

L'intégrité logique garantit l'exactitude et la cohérence des données, car celles-ci sont utilisées de différentes manières dans les bases de données relationnelles.

Types d'intégrité logique

• Intégrité des entités : Elle garantit que chaque donnée stockée dans une table se voit attribuer une clé et une valeur uniques afin que les enregistrements ne soient pas dupliqués et que les champs d'une table ne soient pas nuls.
• Intégrité référentielle : Il s'agit d'une série de processus qui garantissent que les données stockées dans les tables sont utilisées de manière uniforme, selon des règles spécifiques pour la modification et la suppression des données. L'intégrité référentielle contribue à l'exactitude des données.
• Intégrité du domaine : L'intégrité du domaine maintient l'exactitude des données au sein d'un domaine en appliquant des contraintes et des mesures pour contrôler la quantité de valeurs et les types de données entrés dans les colonnes d'une table.
• Intégrité définie par l'utilisateur : Lorsque les utilisateurs personnalisent les règles et les contraintes associées aux données afin de répondre à des exigences spécifiques, on parle d'intégrité définie par l'utilisateur. Elle applique une logique métier et des mesures de validation personnalisées.

Quels sont les éléments essentiels de l'intégrité des données ?

L'intégrité des données repose sur trois composants essentiels : l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence. Dans cette section, nous allons explorer la signification de chacun de ces composants et leur rôle dans l'utilisation réussie et sécurisée des données.

1. Exactitude des données

L'exactitude des données fait référence au degré auquel les données organisationnelles reflètent fidèlement les entités réelles qu'elles représentent. Des données exactes sont essentielles pour prendre des décisions fondées sur les données, améliorer l'expérience utilisateur et maintenir la conformité.

2. Exhaustivité des données

L'exhaustivité des données est une mesure du degré auquel les informations nécessaires sont contenues dans l'ensemble de données. L'exhaustivité des données garantit que :

• Aucun point de données essentiel n'est omis
• Tous les aspects nécessaires d'un sujet sont couverts

3. Cohérence des données

Les données passent par différentes étapes tout au long de leur cycle de vie et la cohérence des données fait référence à l'uniformité des données à travers toutes ces étapes. Elle garantit que :

• Il n'y a pas de contradictions ou de conflits dans les valeurs des données entre les systèmes
• La fiabilité des données, quel que soit le point d'accès

En empêchant les divergences, la cohérence des données améliore également leur précision et, par conséquent, leur intégrité.

Techniques de maintien de l'intégrité des données

Dans cette section, nous allons explorer certains processus et pratiques adoptés pour préserver l'intégrité des données entre les systèmes. Ces techniques sont essentielles pour protéger les données et garantir leur utilisation fructueuse.

1. Validation et vérification des données

Les données doivent passer par plusieurs niveaux de validation et de vérification afin de garantir qu'elles répondent à des critères et normes spécifiques. Plusieurs techniques sont utilisées pour la validation et la vérification des données. Par exemple,

• La validation du type de données garantit que les données sont stockées dans les formats attendus (nombres, dates, texte, etc.).
• La vérification de la plage garantit que les données se situent dans des limites prédéfinies.
• Les contrôles de cohérence garantissent que les données correspondent aux données associées dans différents tableaux.
• Les contrôles de présence garantissent que les champs de données ne sont pas vides.

2. Contrôles d'accès

Les contrôles d'accès font référence à une série de règles et de contraintes qui définissent qui peut accéder à des ressources spécifiques et quelles actions peuvent être effectuées avec ces ressources.

• Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) accorde l'accès en fonction du rôle d'un utilisateur ou d'un groupe.
• Le principe du moindre privilège garantit que l'accès est accordé en fonction de la nécessité.
• Des mécanismes d'authentification forts avec 2FA et MFA empêchent tout accès non autorisé.

3. Chiffrement des données

Le chiffrement des données est le processus qui consiste à brouiller les données afin qu'elles ne soient pas lisibles par des utilisateurs non autorisés.

Le chiffrement est utilisé pour protéger les données stockées sur les disques durs, les serveurs et les sauvegardes, ainsi que lors de leur transfert entre les réseaux.

4. Masquage et anonymisation des données

Lorsque les données sont utilisées à des fins de test et d'analyse, les organisations peuvent remplacer les données sensibles par une version factice mais similaire afin de protéger la confidentialité et l'intégrité des données.

5. Gestion des erreurs et journalisation

La gestion des erreurs consiste à se préparer à d'éventuelles erreurs afin qu'en cas d'erreur dans la validation des données ou les contrôles de cohérence, ou en cas de perturbation physique des données, des workflows fluides soient déployés pour gérer la situation.

La journalisation est le processus qui consiste à suivre les modifications des données, les tentatives d'accès et les erreurs afin de disposer d'informations suffisantes lors d'un audit ou d'une enquête.

Quelles sont les menaces qui pèsent sur l'intégrité des données ?

L'intégrité des données est la pierre angulaire de l'utilisation des données au sein d'une organisation. Elle est confrontée à un certain nombre de menaces volontaires ou involontaires tout au long du cycle de vie des données. Dans cette section, nous examinerons certaines de ces menaces.

1. Erreur humaine – La saisie manuelle des données est encore très courante dans les processus et entraîne des erreurs de saisie à différentes étapes. La suppression involontaire ou le remplacement d'informations exactes par des données incorrectes peuvent également nuire à l'exactitude des données.
2. Pannes du système – Les pannes matérielles, telles que le dysfonctionnement des périphériques de stockage et des équipements réseau, ainsi que les coupures de courant, peuvent menacer l'intégrité des données. Les catastrophes naturelles peuvent également avoir un impact sur les données. Il existe toujours un risque de dysfonctionnement logiciel, d'où l'importance cruciale des sauvegardes.
3. Cyberattaques –Les données sont l'une des cibles principales des acteurs malveillants dans tous les secteurs. Ils peuvent lancer des attaques par des logiciels malveillants et des ransomwares pour voler et exposer des données. Ces attaques peuvent également être utilisées pour obtenir un accès non autorisé à des données sensibles et protégées. L'injection SQL est un moyen courant de manipuler les bases de données afin de voler des informations. Les attaquants peuvent également perturber l'intégrité des données en lançant des attaques par déni de service et attaques par déni de service distribué (DDoS).
4. Corruption des données – La pertinence et l'exactitude des données peuvent s'estomper avec le temps en raison de leur obsolescence et de leur incohérence. La perte accidentelle ou intentionnelle de données et leur modification entraînent leur corruption.
5. Échecs de processus –Les données peuvent perdre leur intégrité en raison de problèmes lors de leur migration, de leur intégration et de leur nettoyage. Ces erreurs signifient que les données ne sont pas cohérentes entre les systèmes et qu'il ne peut y avoir une seule source de vérité.

Quels sont les défis liés à l'intégrité des données ?

Le volume considérable de données que les organisations traitent régulièrement constitue un défi. La complexité des infrastructures sur lesquelles les données sont réparties crée des difficultés supplémentaires.

1. Volume et vitesse des données

Si les défis liés au stockage des données auxquels les organisations étaient confrontées avec l'avènement du big data ont été résolus par le cloud, les problèmes liés à l'intégrité des données persistent. La rapidité avec laquelle les données sont créées et modifiées augmente le risque d'erreurs.

2. Complexité du système

Les données organisationnelles sont réparties sur de nombreux systèmes et bases de données avec plusieurs points d'accès. Avec autant de points d'entrée et d'utilisation, l'intégration des données est un défi. Si de nombreux outils modernes facilitent la gestion des données grâce à des règles et des fonctionnalités intégrées, les systèmes hérités ne disposent souvent pas de telles fonctionnalités, ce qui crée des défis supplémentaires.

3. Évolution des menaces

Les cyberattaques sont de plus en plus sophistiquées, avec la création rapide de logiciels malveillants innovants et d'attaques de phishing hautement personnalisées. Les organisations sont confrontées à un double défi : a) rester à la pointe des cybermenaces et b) maintenir la conformité avec des réglementations de sécurité en constante évolution.

4. Culture organisationnelle

L'utilisation cloisonnée des données et l'absence de propriété claire des données rendent difficile la gouvernance des données et, par conséquent, le maintien de leur intégrité.

Comment les organisations peuvent-elles garantir l'intégrité des données ?

Nous avons abordé les techniques de mise en œuvre des mesures d'intégrité des données, ainsi que les défis et les risques associés à leur maintien. Dans cette section, nous aborderons certaines mesures que les responsables de la sécurité de l'information peuvent prendre pour améliorer l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité globales des données au sein de l'organisation.

1. Évaluation des risques liés aux données

• Identifier et inventorier les actifs de données critiques
• Identifier les failles de sécurité et les vulnérabilités susceptibles d'affecter les données
• Hiérarchiser et traiter les risques par ordre d'impact potentiel

2. Cadre solide de gouvernance des données

• Établir la propriété et la responsabilité des données
• Créer des politiques et des normes rigoureuses en matière de données
• Mettre en œuvre la classification et l'étiquetage des données
• Maintenir la conformité aux normes réglementaires (RGPD, HIPAA, etc.)

3. Contrôles de sécurité avancés

• Crypter les données au repos et en transit
• Appliquer des contrôles d'accès basés sur les rôles et le principe du moindre privilège
• Mettre en œuvre une authentification forte dans toutes les applications
• Mettre en place des mécanismes de prévention des pertes de données (DLP)

4. Validation des données et gestion de la qualité

• Nettoyez et dédupliquez régulièrement les données
• Identifiez les incohérences dans les données
• Configurez et vérifiez les règles de validation des données
• Assurez la cohérence des données dans toute l'organisation grâce à une gestion des données de référence (MDM) robuste

5. Réponse aux incidents et reprise après sinistre

• Mettre en place une réponse proactive aux incidentsréponse aux incidents proactifs
• Organisez des exercices de reprise après sinistre
• Élaborez un plan de continuité des activités

6. Sensibilisation et formation des employés

• Formation des employés à la sensibilisation à la sécurité
• Proposer des formations sur le phishing, l'ingénierie sociale et d'autres menaces.

7. Surveillance et évaluation continues

Les organisations doivent mettre en œuvre plusieurs niveaux de mesures de sécurité afin de garantir une utilisation sécurisée des données et prévention des pertes de données.

Cette approche peut inclure

• l'utilisation de systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM)

• Réaliser régulièrement des évaluations de vulnérabilité et des tests de pénétration

8. Gestion des risques liés aux tiers

• Rester informé de la posture de sécurité des fournisseurs tiers
• Intégrer des clauses de protection des données dans le contrat
• S'assurer que les fournisseurs respectent les conformités requises

9. Se tenir au courant des technologies émergentes

• Explorer l'impact potentiel des technologies telles que la blockchain et l'IA sur l'intégrité des données
• Se tenir informé des dernières évolutions en matière de cybermenaces

Cas d'utilisation de l'intégrité des données

Dans cette section, nous aborderons quelques cas d'utilisation importants de l'intégrité des données. Nous classerons ces cas d'utilisation par secteur d'activité.

Services financiers

1. Détection des fraudes : Des données financières cohérentes facilitent la détection des anomalies et, par conséquent, des activités frauduleuses.
2. Évaluation des risques : Les institutions financières peuvent utiliser des données financières fiables pour évaluer la solvabilité de leurs clients.
3. Conformité réglementaire : Le maintien de l'intégrité des données est essentiel pour les entreprises qui traitent des informations financières.

Santé

1. Sécurité des patients : Des dossiers médicaux précis et complets permettent d'établir des diagnostics et des traitements corrects
2. Recherche et développement : Le développement de médicaments et les essais cliniques dépendent de données fiables
3. Conformité : La conformité à la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) exige une intégrité des données robuste.

Gouvernement

1. Services sociaux : Des registres gouvernementaux précis et disponibles sont essentiels pour une prestation de services efficace.
2. Sécurité nationale : La protection des données joue un rôle crucial dans la sécurité nationale
3. Intégrité des élections : Des données électorales précises et fiables sont la pierre angulaire d'un système de gouvernance démocratique.

Fabrication

1. Gestion de la chaîne d'approvisionnement : L'exactitude et la cohérence des données relatives à la chaîne d'approvisionnement et aux niveaux de stocks permettent d'optimiser les processus et la gestion
2. Contrôle qualité : Le contrôle qualité repose sur la disponibilité de données cohérentes sur les produits
3. Maintenance prédictive : L'accès à des données fiables sur les équipements permet une maintenance proactive.

Quelle est la différence entre l'intégrité, la qualité et la sécurité des données ?

L'intégrité des données est la mesure de l'exactitude, de la cohérence et de l'exhaustivité des données.

La qualité des données est une mesure de l'utilisabilité des données. Ses paramètres vont au-delà de l'intégrité des données et incluent l'actualité et la pertinence des données.

La sécurité des donnéesfait référence à la protection des données contre tout accès non autorisé, divulgation, suppression, modification ou perturbation.

Voici une comparaison détaillée des trois

Catégorie	Intégrité des données	Qualité des données	Sécurité des données
Définition	Le maintien de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie.	Une mesure de l'adéquation des données à leur utilisation.	Protection des données contre tout accès non autorisé, vol, divulgation et destruction.
Focus	Exactitude, exhaustivité et cohérence des données	Utilisabilité et fiabilité des données	Protection et confidentialité des données
Objectif	Maintenir la fiabilité et la crédibilité des données	Améliorer la valeur des données et la prise de décision	Prévenir la perte, le vol et l'utilisation abusive des données
Processus	Validation des données, vérification des erreurs, sauvegardes	Profilage des données, nettoyage des données, normalisation des données	Cryptage, contrôles d'accès, pare-feu
Impact	Affecte la fiabilité des données et la prise de décision	Affecte les processus métier et la satisfaction client	Affecte la réputation de l'organisation et la conformité légale

Les concepts d'intégrité, de qualité et de sécurité des données vont de pair lorsqu'il s'agit de renforcer la santé globale et l'utilité des données d'une organisation. Comme vous l'avez peut-être remarqué, bon nombre de leurs objectifs et fonctions sont interdépendants et se recoupent.

Par exemple, le chiffrement des données peut jouer un rôle tout aussi important dans ces trois domaines. De même, tous trois ont un rôle à jouer dans la conception de l'expérience utilisateur imaginée par une organisation.

Conclusion

Les données peuvent faire ou défaire une organisation. Qu'il s'agisse de personnaliser les efforts de marketing ou d'améliorer les chaînes d'approvisionnement, chaque étape est guidée par les données. Par conséquent, l'intégrité des données n'est pas facultative pour les organisations, c'est une nécessité absolue.

Les données sont aujourd'hui plus complexes que jamais, provenant de toutes sortes de sources et sous tous types de formats, où la structure est un mythe. Dans de telles circonstances, il est impératif que les entreprises mettent tout en œuvre pour garantir l'intégrité, la qualité et la sécurité des données. La formation de partenariats solides pour la gouvernance et la sécurité des données peut être une bonne solution à cet égard.

FAQs

Quel est le rôle du chiffrement des données dans l'intégrité des données ?

Le chiffrement des données empêche tout accès non autorisé aux données, ce qui contribue à protéger leur cohérence et leur intégrité.

Comment garantir l'intégrité des données dans le cloud ?

L'intégrité des données dans le cloud peut être maintenue en utilisant un cryptage et des contrôles d'accès robustes. De plus, un système de surveillance continue peut vous aider à atteindre cet objectif.

Quels sont les 5 principes de l'intégrité des données ?

Les cinq principes largement reconnus de l'intégrité des données sont les suivants

• Attribuable : Lien entre les données et leur créateur
• Lisibilité : Données claires et facilement compréhensibles
• Contemporanéité : Enregistrement des données au moment de l'événement ou de l'activité
• Original : Les données doivent être un enregistrement original et non une copie
• Exactes : Les données doivent être exemptes d'erreurs

Ces principes sont souvent désignés par l'acronyme ALCOA.

Quel est le rôle de l'intégrité des données dans le maintien de la conformité ?

L'exactitude des données est une exigence directe pour la conformité à certaines réglementations. Le maintien de l'intégrité des données contribue à la confidentialité des données, ce qui permet à son tour de se conformer au RGPD, à la loi HIPAA, etc. En outre, l'exactitude et l'exhaustivité des données contribuent à une évaluation et à une gestion efficaces des risques, ce qui favorise également la conformité.