Precisão de dados versus integridade de dados: semelhanças e diferenças

A precisão de dados refere-se ao grau em que os dados estão corretos, precisos e livres de erros. Em outras palavras, mede a proximidade de um dado com o seu valor real. A precisão de dados é um aspecto crucial da qualidade dos dados, pois dados imprecisos podem levar a tomadas de decisão incorretas, um atendimento ruim ao cliente e ineficiências operacionais. A importância da precisão de dados não pode ser ignorada. Dados precisos garantem que essas decisões e estratégias sejam baseadas em uma base sólida, minimizando o risco de consequências negativas resultantes da má qualidade de dados. Há várias maneiras de garantir a precisão de dados. A validação de dados envolve a verificação de erros, inconsistências e imprecisões nos dados, geralmente usando regras ou algoritmos predefinidos. A limpeza de dados envolve a identificação e correção de erros, inconsistências e imprecisões nos conjuntos de dados. Finalmente, a criação de perfis de dados envolve o exame de conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e anomalias que podem indicar imprecisões ou inconsistências.

A integridade de dados é a manutenção e a garantia da consistência, precisão e confiabilidade de dados durante todo o seu ciclo de vida. Ela garante que os dados permaneçam inalterados e sem comprometimentos em relação ao seu estado original quando foram criados, transmitidos ou armazenar. A integridade de dados é crucial para que as organizações confiem nos dados que usam para a tomada de decisão, bem como para cumprir os requisitos regulatórios. Existem vários fatores que podem afetar a integridade de dados, incluindo erro humano, falhas de sistema e adulteração deliberada. Para manter a integridade de dados, as organizações implementam vários processos e controles, como validação de dados, controles de acesso, backups e auditorias.

As verificações de validação de dados ajudam a identificar erros e inconsistências nos dados, enquanto os controles de acesso restringem que usuários não autorizados acessem ou modifiquem dados. Os backups garantem que os dados possam ser restaurados em caso de perda ou corrompimento de dados, e as auditorias ajudam a verificar se a integridade de dados foi mantida durante todo o ciclo de vida.

A integridade de dados é frequentemente alcançada por meio do uso de técnicas de detecção e correção de erros, como somas de verificação, verificações de redundância cíclica e assinaturas digitais. Essas técnicas ajudam a identificar e corrigir erros que podem ter sido introduzidos durante a transmissão ou armazenamento de dados.

Neste artigo:

• Por que a precisão e a integridade de dados são importantes?
• Precisão de dados versus integridade de dados: principais semelhanças
• Precisão de dados versus integridade de dados: principais diferenças

A precisão de dados e a integridade de dados são aspectos críticos da qualidade de dados. Elas desempenham um papel significativo em garantir que as organizações possam confiar e contar com os dados que usam para tomada de decisão, planejamento e operações. Sem dados precisos e confiáveis, as empresas podem enfrentar vários desafios, incluindo tomada de decisão inadequada, menor eficiência e aumento do risco de não conformidade regulatória.

Dados precisos permitem que as empresas tomem decisões informadas com base em informações factuais. Isso leva a melhor tomadas de decisão, estratégias mais eficazes e maior eficiência operacional. Dados imprecisos, por outro lado, podem resultar em decisões equivocadas, desperdício de recursos e possíveis danos à reputação de uma organização.

A integridade de dados garante que os dados permaneçam consistentes, precisos e confiáveis durante todo o ciclo de vida. Isso é essencial para que as organizações mantenham a confiança em seus dados, bem como para cumprir os requisitos regulatórios. A integridade de dados comprometida pode levar a informações imprecisas ou incompletas, o que pode impactar negativamente a tomada de decisãos, as operações e a conformidade regulatória.

Em setores como saúde, finanças e fabricação, a importância da precisão de dados e da integridade de dados é ainda mais evidente. Esses setores dependem de dados precisos e confiáveis para garantir a segurança dos pacientes, manter a estabilidade financeira e produzir produtos de alta qualidade. A falha em manter a precisão de dados e a integridade de dados nesses setores pode resultar em consequências graves, incluindo danos aos pacientes, perda financeira e danos à reputação da marca.

Contribuição para a qualidade de dados

A precisão de dados e a integridade de dados são componentes essenciais da qualidade de dados. Como mencionado anteriormente, a qualidade de dados engloba uma variedade de atributos, incluindo precisão, consistência, integridade e pontualidade. Dados de alta qualidade são precisos, consistentes e confiáveis, permitindo que as organizações tomem decisões informadas e alcancem seus objetivos.

Conformidade regulamentar

A manutenção da precisão de dados e da integridade dos dados é crucial para que as organizações cumpram as várias regulamentações e padrões do setor. Por exemplo, no setor de serviços financeiros, regulamentações como a Lei Sarbanes-Oxley e Basileia III exigem que as organizações garantam a precisão e integridade de seus dados financeiros. A não conformidade pode resultar em penalidades significativas, maior escrutínio e danos à reputação.

Saiba mais sobre a detecção de anomalias

Definição

Embora a precisão de dados e a integridade de dados estejam relacionadas à qualidade e à confiabilidade de dados, elas possuem definições diferentes:

• A precisão de dados  se concentra na correção dos valores dos dados, garantindo que eles estejam livres de erros e representem com precisão entidades do mundo real.
• A integridade de dados refere-se à consistência, confiabilidade e confiabilidade de dados durante todo o seu ciclo de vida.

Foco principal

• A precisão de dados está relacionada principalmente à identificação e eliminação de erros nos valores de dados, como erros de transcrição, entradas duplicadas e valores incorretos. 
• A integridade de dados se preocupa com a manutenção da precisão e consistência de dados ao longo do tempo, mesmo quando são transferidos entre sistemas ou manipulados para diversos fins.

Medição

• Medir a precisão de dados envolve avaliar o grau em que os valores de dados estão livres de erros e representam com precisão as entidades do mundo real que pretendem descrever. Isso pode ser alcançado por meio de processos de validação e verificação de dados, bem como pela comparação de dados com fontes da verdade conhecidas.
• A medição da integridade de dados é mais complexa, pois envolve avaliar a consistência, a confiabilidade e a credibilidade de dados durante todo o seu ciclo de vida. Isso pode envolver a avaliação de práticas de gestão de dados, controles de acesso e processos de validação e verificação de dados, bem como a realização de auditorias e monitoramento regulares para detectar possíveis problemas de integridade.

Métodos

Embora a precisão de dados e a integridade de dados tenham objetivos semelhantes, os métodos usados para alcançá-las são diferentes.

Os métodos de precisão de dados incluem:

• Validação de dados: envolve a implementação de regras ou algoritmos predefinidos para detectar erros, inconsistências e imprecisões nos dados. Isso pode ser feito no momento da entrada de dados ou depois.
• Limpeza de dados: envolve a identificação e correção (ou remoção) de erros e inconsistências nos conjuntos de dados. Muitas vezes, inclui a remoção de duplicatas, correção de erros ortográficos e padronização de dados.
• Criação de perfis de dados: envolve o exame de conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e anomalias. Esses insights podem ser usados para detectar possíveis imprecisões ou inconsistências.

Os métodos para integridade de dados incluem:

• Controles de acesso: são usados para impedir o acesso não autorizado aos dados. Os controles de acesso podem incluir nomes de usuário e senhas, criptografia e firewalls de rede.
• Backups e recuperação: backups regulares são cruciais para manter a integridade de dados. Em caso de perda ou corrompimento de dados, os backups permitem que os dados sejam restaurados ao seu estado original.
• Técnicas de detecção e correção de erros: incluem somas de verificação, verificações de redundância cíclicas e assinaturas digitais. Essas técnicas são usadas para identificar e corrigir erros que possam ter ocorrido durante a transmissão ou armazenamento de dados.
• Gestão de dados: a implementação de práticas sólidas de gestão de dados ajuda a garantir a integridade de dados, definindo quem é responsável por manter diferentes aspectos de dados, incluindo sua precisão, consistência e confiabilidade.