In questa guida all'integrità dei dati, discuteremo i componenti fondamentali dell'integrità dei dati e le sfide, le tecniche e le migliori pratiche ad essi correlate.
L'integrità dei dati è una caratteristica concettuale dei dati di un'organizzazione che ne garantisce l'accuratezza, la completezza e la coerenza durante tutto il loro ciclo di vita. L'integrità dei dati assicura un processo decisionale basato sui dati più efficace, la conformità e una sicurezza dei dati superiore.
In questo articolo approfondiremo il tema dell'integrità dei dati. Esploreremo i componenti chiave dell'integrità dei dati, le tecniche utilizzate dalle organizzazioni per raggiungerla e conservarla e le questioni di sicurezza che minacciano l'integrità dei dati di un'organizzazione. Impareremo anche a conoscere vari casi d'uso dell'integrità dei dati, nonché le sue differenze rispetto alla qualità e alla sicurezza dei dati.
Che cos'è l'integrità dei dati?
Quando parliamo di definizione di integrità dei dati, intendiamo la garanzia dell'accuratezza, della completezza e della coerenza dei dati durante tutto il loro ciclo di vita. Il ciclo di vita dei dati si riferisce al percorso dei dati dalla loro creazione fino al loro smaltimento finale. Comprende fasi quali la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione, l'analisi e la cancellazione o l'archiviazione dei dati. L'integrità dei dati garantisce che i dati siano privi di errori, non corrotti e validi in ciascuna di queste fasi.
Proprio come le cartelle cliniche di un paziente devono essere prive di errori durante tutto il ciclo di trattamento al fine di garantire diagnosi, prognosi e prescrizioni accurate, l'integrità dei dati deve essere mantenuta dalle organizzazioni per garantire un processo decisionale informato, un'analisi accurata delle minacce e la conformità alle normative relative alla sicurezza e alla privacy dei dati.
L'integrità dei dati è importante in tutti i settori dalla sanità alla produzione, dalla finanza all'intrattenimento, ogni organizzazione dipende dall'integrità dei dati per le proprie operazioni. Inoltre, devono garantire l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati in diversi database gerarchici e relazionali.
L'importanza dell'integrità dei dati per le organizzazioni
I dati guidano le decisioni. Pertanto, se i dati sono errati o incoerenti, possono portare un'organizzazione a un punto morto. Mantenere l'integrità dei dati fin dal momento della loro creazione evita all'organizzazione di commettere errori costosi nel processo decisionale successivo. Un processo decisionale accurato e basato sui dati è il primo grande vantaggio dell'integrità dei dati.
Le organizzazioni che trattano dati sensibili dei clienti, quali nomi, indirizzi, numeri di previdenza sociale e altre informazioni di identificazione personale (PII), devono garantire l'integrità dei dati per mantenere l'accuratezza e la privacy dei dati dei clienti. A questo proposito, l'integrità dei dati aiuta le organizzazioni a mantenere la conformità ed evitare sanzioni.
Oltre ai dati sensibili, le aziende raccolgono anche dati di prima mano, ovvero informazioni acquisite attraverso il monitoraggio dell'utilizzo e le domande poste ai clienti. L'integrità di questi tipi di dati può essere fondamentale per ottimizzare l'esperienza degli utenti e migliorare i servizi.
Tipi di integrità dei dati
L'integrità dei dati può essere classificata in due categorie principali: integrità fisica e integrità logica. L'integrità logica può essere ulteriormente suddivisa in sottocategorie: integrità dell'entità, integrità referenziale, integrità del dominio e integrità definita dall'utente. In questa sezione esploreremo ciascuno di questi tipi.
1. Integrità fisica
L'integrità fisica si riferisce alla garanzia che i dati mantengano la loro accuratezza e non vengano alterati o modificati in alcun modo durante la loro archiviazione e il loro recupero. L'integrità fisica si concentra sulla protezione dei dati da vari tipi di interruzioni.
- Guasti hardware: Mantenere l'integrità dei dati significa proteggere i dati archiviati da malfunzionamenti hardware come guasti al disco.
- Fattori ambientali: Proteggere i dati da minacce fisiche come incendi, allagamenti o interruzioni di corrente è una parte fondamentale dell'integrità fisica.
- Backup dei dati: È fondamentale stabilire la pratica di creare backup dei dati per prevenire la perdita di dati in caso di danni fisici.
- Piani di ripristino di emergenza: Le organizzazioni necessitano di strategie per recuperare i dati dopo un evento catastrofico.
2. Integrità logica
L'integrità logica garantisce l'accuratezza e la coerenza dei dati utilizzati in modi diversi nei database relazionali.
Tipi di integrità logica
- Integrità dell'entità: Assicura che a ogni dato memorizzato in una tabella sia assegnata una chiave e un valore univoci, in modo che i record non siano duplicati e i campi della tabella non siano nulli.
- Integrità referenziale: Si tratta di una serie di processi che garantiscono che i dati memorizzati nelle tabelle siano utilizzati in modo uniforme, seguendo regole specifiche per la modifica e la cancellazione dei dati. L'integrità referenziale contribuisce all'accuratezza dei dati.
- Integrità del dominio: L'integrità del dominio mantiene l'accuratezza dei dati all'interno di un dominio applicando vincoli e misure per controllare la quantità di valori e i tipi di dati inseriti nelle colonne di una tabella.
- Integrità definita dall'utente: Quando gli utenti personalizzano le regole e i vincoli creati attorno ai dati per soddisfare requisiti specifici, si parla di integrità definita dall'utente. Essa applica una logica aziendale personalizzata e misure di convalida.
Quali sono i componenti fondamentali dell'integrità dei dati?
Ci sono tre componenti fondamentali dell'integrità dei dati: accuratezza, completezza e coerenza. In questa sezione, esploreremo il significato di ciascuno di questi componenti e il ruolo che svolgono nell'uso sicuro e corretto dei dati.
1. Accuratezza dei dati
L'accuratezza dei dati si riferisce al grado in cui i dati organizzativi riflettono accuratamente le entità del mondo reale che rappresentano. L'accuratezza dei dati è essenziale per prendere decisioni basate sui dati, migliorare l'esperienza degli utenti e mantenere la conformità.
2. Completezza dei dati
La completezza dei dati è una misura della misura in cui le informazioni necessarie sono contenute nel set di dati. La completezza dei dati garantisce che:
- Nessun dato essenziale venga omesso
- Tutti gli aspetti necessari di un argomento siano coperti
3. Coerenza dei dati
I dati attraversano diverse fasi durante il loro ciclo di vita e la coerenza dei dati si riferisce all'uniformità dei dati in tutte queste fasi. Essa garantisce che:
- Non vi siano contraddizioni o conflitti nei valori dei dati tra i sistemi
- L'affidabilità dei dati indipendentemente dal punto di accesso
Prevenendo le discrepanze, la coerenza dei dati aumenta anche la loro accuratezza e, di conseguenza, la loro integrità.
Tecniche per mantenere l'integrità dei dati
In questa sezione esploreremo alcuni processi e pratiche adottati per conservare l'integrità dei dati nei vari sistemi. Queste tecniche sono essenziali per salvaguardare i dati e garantirne un utilizzo proficuo.
1. Convalida e verifica dei dati
I dati devono essere sottoposti a diversi livelli di convalida e verifica per garantire che soddisfino criteri e standard specifici. Per la convalida e la verifica dei dati vengono utilizzate diverse tecniche. Ad esempio,
- La convalida del tipo di dati garantisce che i dati siano memorizzati nei formati previsti: numeri, date, testo, ecc.
- Il controllo dell'intervallo garantisce che i dati rientrino nei limiti predefiniti
- I controlli di coerenza garantiscono che i dati siano allineati con i dati correlati in tabelle diverse.
- I controlli di presenza garantiscono che i campi dati non siano vuoti.
2. Controlli di accesso
I controlli di accesso si riferiscono a una serie di regole e vincoli che definiscono chi può accedere a risorse specifiche e quale gamma di azioni può eseguire con tali risorse.
- Controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) concede l'accesso in base al ruolo di un utente o di un gruppo.
- Il principio del privilegio minimo garantisce che l'accesso sia concesso in base alla necessità.
- I meccanismi di autenticazione forte con 2FA e MFA impediscono l'accesso non autorizzato.
3. Crittografia dei dati
La crittografia dei dati è il processo di codifica dei dati in modo che non siano leggibili da utenti non autorizzati.
La crittografia viene utilizzata per proteggere i dati memorizzati su dischi rigidi, server e backup, nonché durante il loro trasferimento tra reti.
4. Mascheramento e anonimizzazione dei dati
Quando i dati vengono utilizzati per test e analisi, le organizzazioni possono sostituire i dati sensibili con una versione falsa ma simile, al fine di proteggere la privacy e l'integrità dei dati.
5. Gestione degli errori e registrazione
La gestione degli errori è il processo di preparazione a potenziali errori in modo che, in caso di errore nella convalida dei dati o nei controlli di coerenza, o in caso di interruzione fisica dei dati, vengano implementati flussi di lavoro fluidi per gestire la situazione.
La registrazione è il processo di tracciamento delle modifiche ai dati, dei tentativi di accesso e degli errori in modo che siano disponibili informazioni sufficienti durante l'esecuzione di un audit o di un'indagine.
Quali sono le minacce all'integrità dei dati?
L'integrità dei dati è un elemento fondamentale dell'utilizzo dei dati da parte delle organizzazioni ed è soggetta a una serie di minacce volontarie e involontarie durante il ciclo di vita dei dati. In questa sezione esamineremo alcune di queste minacce.
- Errore umano – L'inserimento manuale dei dati è ancora piuttosto comune in tutti i processi e introduce errori di immissione dei dati in diverse fasi. Anche la rimozione involontaria o la sovrascrittura di informazioni accurate con dati errati può compromettere l'accuratezza dei dati.
- Guasti del sistema – Guasti hardware come malfunzionamenti dei dispositivi di archiviazione e delle apparecchiature di rete, insieme a interruzioni di corrente, possono minacciare l'integrità dei dati. Anche i disastri naturali possono avere un impatto sui dati. C'è sempre la possibilità di un malfunzionamento del software, quindi è molto importante disporre di backup.
- Attacchi informatici –I dati sono uno degli obiettivi principali degli attori malintenzionati in tutti i settori. Questi possono sferrare attacchi malware e ransomware per rubare ed esporre i dati. Questi attacchi possono anche essere utilizzati per ottenere l'accesso non autorizzato a dati sensibili e protetti. L'iniezione SQL è un metodo comune per manipolare i database al fine di rubare informazioni.&Gli aggressori possono anche compromettere l'integrità dei dati sferrando attacchi Denial of Service e Distributed Denial of Service (DDoS).
- Corruzione dei dati – La rilevanza e l'accuratezza dei dati possono diminuire nel tempo a causa dell'obsolescenza e delle incongruenze. La perdita accidentale o intenzionale dei dati e la loro modifica causano il danneggiamento dei dati.
- Errori di processo –I dati possono perdere integrità a causa di problemi durante la migrazione, l'integrazione e la pulizia dei dati. Questi errori comportano una mancanza di coerenza dei dati tra i vari sistemi e l'impossibilità di disporre di un'unica fonte di verità.
Quali sono le sfide per l'integrità dei dati?
Il volume enorme di dati che le organizzazioni gestiscono regolarmente rappresenta una sfida. La complessità delle infrastrutture su cui sono distribuiti i dati crea ulteriori difficoltà.
1. Volume e velocità dei dati
Sebbene le sfide relative all'archiviazione dei dati che le organizzazioni hanno dovuto affrontare con l'avvento dei big data siano state risolte dal cloud, permangono ancora problemi relativi all'integrità dei dati. Il ritmo rapido di creazione e modifica dei dati aumenta il rischio di errori.
2. Complessità del sistema
I dati organizzativi sono distribuiti su molti sistemi e database con più punti di accesso. Con così tanti punti di ingresso e di utilizzo, l'integrazione dei dati rappresenta una sfida. Sebbene molti strumenti moderni facilitino la gestione dei dati grazie a regole e funzionalità integrate, i sistemi legacy spesso non dispongono di tali funzionalità, creando ulteriori sfide.
3. Minacce in evoluzione
Gli attacchi informatici stanno diventando sempre più sofisticati con la rapida creazione di payload malware innovativi e attacchi di phishing altamente personalizzati. Le organizzazioni devono affrontare una sfida duplice: a) stare al passo con il panorama delle minacce informatiche e b) mantenere la conformità con le normative di sicurezza in continua evoluzione.
4. Cultura organizzativa
L'utilizzo dei dati in silos e la mancanza di una chiara proprietà dei dati rendono difficile governare i dati e quindi mantenerne l'integrità.
Come possono le organizzazioni garantire l'integrità dei dati?
Abbiamo discusso le tecniche per l'implementazione delle misure di integrità dei dati, nonché le sfide e i rischi associati al loro mantenimento. In questa sezione, discuteremo alcune misure che i responsabili della sicurezza delle informazioni possono adottare per migliorare l'accuratezza, la coerenza e la completezza complessive dei dati in tutta l'organizzazione.
1. Valutazione dei rischi relativi ai dati
- Identificare e inventariare le risorse di dati critiche
- Identificare le lacune e le vulnerabilità di sicurezza che possono influire sui dati
- Dare priorità e affrontare i rischi in ordine di potenziale impatto
2. Solido quadro di governance dei dati
- Stabilire la proprietà e la responsabilità dei dati
- Creare politiche e standard accurati in materia di dati
- Implementare la classificazione e l'etichettatura dei dati
- Mantenere la conformità agli standard normativi (GDPR, HIPAA, ecc.)
3. Controlli di sicurezza avanzati
- Crittografare i dati inattivi e in transito
- Applicare controlli di accesso basati sui ruoli e il principio del privilegio minimo
- Implementare un'autenticazione forte in tutte le applicazioni
- Configurare meccanismi DLP (prevenzione della perdita di dati)
4. Convalida dei dati e gestione della qualità
- Pulire e deduplicare regolarmente i dati
- Identificare le incongruenze nei dati
- Configurare e rivedere le regole di convalida dei dati
- Garantire la coerenza dei dati in tutta l'organizzazione con un solido sistema di gestione dei dati master (MDM)
5. Risposta agli incidenti e ripristino di emergenza
- Impostare piani proattivi di risposta agli incidenti
- Effettuare esercitazioni di ripristino di emergenza
- Elaborare un piano di continuità operativa
6. Sensibilizzazione e formazione dei dipendenti
- Formazione sulla sicurezza per i dipendenti
- Fornire formazione su phishing, ingegneria sociale e altre minacce.
7. Monitoraggio e valutazione continui
Le organizzazioni dovrebbero implementare livelli di misure di sicurezza per garantire un utilizzo sicuro dei dati e prevenzione della perdita di dati.
Questo approccio può includere
- L'utilizzo di sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM)
- Effettuare regolarmente valutazioni delle vulnerabilità e test di penetrazione
8. Gestione dei rischi di terze parti
- Tenersi informati sullo stato di sicurezza dei fornitori terzi
- Inserire clausole di protezione dei dati nel contratto
- Assicurarsi che i fornitori mantengano la conformità necessaria
9. Tenersi al passo con le tecnologie emergenti
- Esplorare il potenziale impatto di tecnologie come blockchain e IA sull'integrità dei dati
- Rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi nel panorama delle minacce informatiche
Casi d'uso per l'integrità dei dati
In questa sezione discuteremo alcuni importanti casi d'uso per l'integrità dei dati. Classificheremo questi casi d'uso in base ai settori verticali.
Servizi finanziari
- Rilevamento delle frodi: La coerenza dei dati finanziari rende più facile individuare anomalie e quindi rilevare attività fraudolente.
- Valutazione del rischio: Gli istituti finanziari possono utilizzare dati finanziari affidabili per valutare l'affidabilità creditizia dei clienti.
- Conformità normativa: Mantenere l'integrità dei dati è essenziale per le aziende che elaborano informazioni finanziarie.
Assistenza sanitaria
- Sicurezza dei pazienti: Cartelle cliniche accurate e complete consentono diagnosi e trattamenti corretti
- Ricerca e sviluppo: Lo sviluppo di farmaci e le sperimentazioni cliniche dipendono da dati affidabili
- Conformità: La conformità all'HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) richiede una solida integrità dei dati.
Pubblica amministrazione
- Servizi sociali: Documenti pubblici accurati e disponibili sono essenziali per un'erogazione efficiente dei servizi.
- Sicurezza nazionale: La protezione dei dati svolge un ruolo cruciale nella sicurezza nazionale
- Integrità elettorale: Dati elettorali accurati e affidabili sono la pietra angolare di un sistema di governance democratico.&
Produzione
- Gestione della catena di approvvigionamento: L'accuratezza e la coerenza dei dati relativi alla catena di approvvigionamento e ai livelli delle scorte consentono di ottenere processi e una gestione efficienti
- Controllo qualità: Il controllo qualità si basa sulla disponibilità di dati coerenti sui prodotti
- Manutenzione predittiva: L'accesso a dati affidabili sulle attrezzature consente una manutenzione proattiva.
Qual è la differenza tra integrità dei dati, qualità dei dati e sicurezza dei dati?
L'integrità dei dati è la misura dell'accuratezza, della coerenza e della completezza dei dati.
La qualità dei dati è una misura dell'usabilità dei dati. I suoi parametri vanno oltre l'integrità dei dati e includono la tempestività e la pertinenza dei dati.
La sicurezza dei dati si riferisce alla protezione dei dati da accessi non autorizzati, divulgazione, cancellazione, modifica o interruzione.
Ecco un confronto dettagliato dei tre
| Categoria | Integrità dei dati | Qualità dei dati | Sicurezza dei dati |
|---|---|---|---|
| Definizione | Il mantenimento dell'accuratezza, della completezza e della coerenza dei dati durante tutto il loro ciclo di vita. | Una misura dell'idoneità dei dati al loro utilizzo. | Protezione dei dati da accessi non autorizzati, furti, divulgazione e distruzione. |
| Focus | Accuratezza, completezza e coerenza dei dati | Usabilità e affidabilità dei dati | Protezione e riservatezza dei dati |
| Obiettivo | Mantenere l'affidabilità e l'attendibilità dei dati | Migliorare il valore dei dati e il processo decisionale | Prevenire la perdita, il furto e l'uso improprio dei dati |
| Processi | Convalida dei dati, controllo degli errori, backup | Profilazione dei dati, pulizia dei dati, standardizzazione dei dati | Crittografia, controlli di accesso, firewall |
| Impatto | Influisce sull'affidabilità dei dati e sul processo decisionale | Influisce sui processi aziendali e sulla soddisfazione dei clienti | Influisce sulla reputazione dell'organizzazione e sulla conformità legale |
I concetti di integrità, qualità e sicurezza dei dati vanno di pari passo quando si tratta di rafforzare la salute e l'utilità complessiva dei dati di un'organizzazione. Come avrete capito, molti dei loro obiettivi e funzioni sono interdipendenti e si sovrappongono.
Ad esempio, la crittografia dei dati può svolgere un ruolo altrettanto importante in tutte e tre queste aree. Allo stesso modo, tutte e tre hanno un ruolo da svolgere nel plasmare l'esperienza utente progettata da un'organizzazione.
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Richiedi una demoConclusione
I dati possono determinare il successo o il fallimento di un'organizzazione. Che si tratti di personalizzare le iniziative di marketing o di migliorare le catene di approvvigionamento, ogni passo è guidato dai dati. Pertanto, l'integrità dei dati non è facoltativa per le organizzazioni, ma è una necessità assoluta.
Oggi i dati sono più complessi che mai: provengono da ogni tipo di fonte e in ogni tipo di formato, dove la struttura è un mito. In tali circostanze, è fondamentale che le aziende facciano del loro meglio per garantire l'integrità, la qualità e la sicurezza dei dati. La creazione di solide partnership per la governance e la sicurezza dei dati può essere un modo adeguato per procedere in tal senso.
FAQs
La crittografia dei dati impedisce l'accesso non autorizzato ai dati, contribuendo così a proteggerne la coerenza e la completezza.
L'integrità dei dati nel cloud può essere mantenuta utilizzando una crittografia robusta e controlli di accesso. Inoltre, un sistema di monitoraggio continuo può aiutarti a raggiungere questo obiettivo.
I cinque principi ampiamente riconosciuti dell'integrità dei dati sono
- Attribuibile: Collegamento tra i dati e il loro creatore
- Leggibilità: Dati chiari e facilmente comprensibili
- Contemporaneità: Registrazione dei dati al momento dell'evento o dell'attività
- Originali: I dati devono essere registrazioni originali e non copie
- Accuratezza: I dati devono essere privi di errori
Questi principi sono spesso indicati con l'acronimo ALCOA.
L'accuratezza dei dati è un requisito diretto per la conformità con alcune normative. Il mantenimento dell'integrità dei dati contribuisce alla privacy dei dati, che a sua volta consente la conformità con GDPR, HIPAA, ecc. Oltre a ciò, l'accuratezza e la completezza dei dati contribuiscono a una valutazione e gestione efficace dei rischi, che a sua volta favorisce la conformità.