Datengenauigkeit vs. Datenintegrität: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Datengenauigkeit bezieht sich auf das Ausmaß, in dem Daten korrekt, präzise und fehlerfrei sind. Mit anderen Worten: Sie misst die Nähe eines Datenelements zu seinem wahren Wert. Datengenauigkeit ist ein entscheidender Aspekt der Datenqualität, da ungenaue Daten zu falschen Entscheidungsfindungen, schlechtem Kundenservice und betrieblichen Ineffizienzen führen können. Die Bedeutung der Datengenauigkeit kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Genaue Daten stellen sicher, dass Entscheidungen und Strategien auf einer soliden Grundlage beruhen, wodurch das Risiko negativer Folgen aufgrund schlechter Datenqualität minimiert wird. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Datengenauigkeit sicherzustellen. Bei der Datenvalidierung werden Daten auf Fehler, Ungleichheit und Ungenauigkeiten überprüft, wobei häufig vordefinierte Regeln oder Algorithmen verwendet werden. Bei der Datenbereinigung geht es um die Identifikation und Korrektur von Fehlern, Ungleichheiten und Ungenauigkeiten in Datensätzen. Data Profiling umfasst letztendlich die Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Trends und Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die auf Ungenauigkeiten oder Ungleichheiten hinweisen können.

Datenintegrität ist die Wartung und Sicherstellung der Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Es stellt sicher, dass die Daten unverändert bleiben und gegenüber dem ursprünglichen Zustand, in dem sie erstellt, übertragen oder speichert wurden, nicht beeinträchtigt werden. Datenintegrität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um den Daten zu vertrauen, die sie für die Entscheidungsfindung verwenden, und um gesetzliche Vorschriften einzuhalten. Es gibt mehrere Faktoren, die Datenintegrität beeinträchtigen können, darunter menschliches Versagen, Systemausfälle und vorsätzliche Manipulationen. Um die Datenintegrität zu gewährleisten, implementieren Unternehmen verschiedene Prozesse und Kontrollen, wie z. B. Datenvalidierung, Zugriffskontrollen, Backups und Audits.

Datenvalidierungsprüfungen helfen, Fehler und Unstimmigkeiten in Daten zu identifizieren, während Zugriffskontrollen verhindern, dass unbefugte Benutzer auf Daten zugreifen oder sie ändern. Backups stellen sicher, dass Daten im Falle eines Datenverlusts oder einer Beschädigung wiederhergestellt werden können, und Audits verifizieren, dass die Datenintegrität während ihres gesamten Lebenszyklus aufrechterhalten wurde.

Datenintegrität wird häufig durch den Einsatz von Fehlererkennungs- und Korrekturtechniken wie Prüfsummen, zyklischen Redundanzprüfungen und digitalen Signaturen erreicht. Diese Techniken helfen dabei, Fehler, die während der Datenübertragung oder -speicherung aufgetreten sind, zu identifizieren und zu korrigieren.

In diesem Artikel:

• Warum sind Datengenauigkeit und Datenintegrität so wichtig?
• Datengenauigkeit und Datenintegrität: Die wichtigsten Gemeinsamkeiten
• Datengenauigkeit vs. Datenintegrität: Die wichtigsten Unterschiede

Datengenauigkeit und Datenintegrität sind entscheidende Aspekte der Datenqualität. Sie spielen eine wichtige Rolle dabei, sicherzustellen, dass Unternehmen den Daten, die sie für die Entscheidungsfindung, Planung und Abläufe nutzen, vertrauen und sich auf sie verlassen können. Ohne genaue und zuverlässige Daten können Unternehmen mit verschiedenen Problemen konfrontiert werden, z. B. mit einer schlechten Entscheidungsfindung, einer geringeren Effizienz und einem erhöhten Risiko der Nichteinhaltung von Vorschriften.

Genaue Daten ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Sachinformationen zu treffen. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, effektiveren Strategien und einer verbesserten betrieblichen Effizienz. Ungenaue Daten hingegen können zu Fehlentscheidungen, verschwendeten Ressourcen und potenziellen Schädigungen des Rufs eines Unternehmens führen.

Datenintegrität stellt sicher, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus konsistent, genau und zuverlässig bleiben. Dies ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen in ihre Daten aufrechtzuerhalten und um gesetzliche Bestimmungen einzuhalten. Eine beeinträchtigte Datenintegrität kann zu ungenauen oder unvollständigen Informationen führen, was die Entscheidungsfindung, den Betrieb und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beeinträchtigen kann.

In Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Fertigung ist die Bedeutung von Datengenauigkeit und Datenintegrität noch größer. Diese Branchen sind auf genaue, zuverlässige Daten angewiesen, um die Patientensicherheit zu gewährleisten, die finanzielle Stabilität aufrechtzuerhalten und qualitativ hochwertige Produkte herzustellen. Wenn die Genauigkeit und Integrität der Daten in diesen Branchen nicht gewahrt bleibt, kann dies schwerwiegende Ergebnisse haben, darunter Patientenschäden, finanzielle Verluste und eine Schädigung des Markenrufs.

Beitrag zur Datenqualität

Datengenauigkeit und Datenintegrität sind beide wesentliche Komponenten der Datenqualität. Wie bereits erwähnt, umfasst die Datenqualität eine Reihe von Attributen, einschließlich Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität. Hochwertige Daten sind genau, konsistent und zuverlässig und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Ziele zu erreichen.

Einhaltung von Vorschriften

Die Wahrung von Datengenauigkeit und Datenintegrität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um verschiedene Branchenvorschriften und -standards einzuhalten. Im Finanzdienstleistungssektor verlangen Vorschriften wie der Sarbanes-Oxley Act und Basel III von Unternehmen beispielsweise, die Genauigkeit und Integrität ihrer Finanzdaten zu gewährleisten. Die Nichteinhaltung kann zu erheblichen Strafen, verstärkten Prüfungen und Rufschädigung führen.

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Definition

Obwohl sowohl die Datengenauigkeit als auch die Datenintegrität mit der Qualität und Zuverlässigkeit der Daten zusammenhängen, haben sie unterschiedliche Definitionen:

• Die Datengenauigkeit konzentriert sich auf die Korrektheit der Datenwerte und stellt sicher, dass sie frei von Fehlern sind und reale Entitäten genau repräsentieren.
• Datenintegrität bezieht sich auf die Konstanz, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.

Schwerpunkt

• Bei der Datengenauigkeit geht es in erster Linie um die Erkennung und Beseitigung von Fehlern in Datenwerten, wie z. B. Transkriptionsfehler, doppelte Eingaben und falsche Werte.
• Bei derDatenintegrität geht es darum, die Genauigkeit und Konsistenz von Daten im Zeitverlauf aufrechtzuerhalten, selbst wenn sie zwischen Systemen übertragen oder für verschiedene Zwecke bearbeitet werden.

Messung

• Bei der Messung der Datengenauigkeit geht es darum, zu beurteilen, inwieweit die Datenwerte frei von Fehlern sind, und die realen Einheiten, die sie beschreiben sollen, genau repräsentieren. Dies kann durch Datenvalidierungs- und -verifizierungsprozesse sowie durch den Vergleich von Daten mit bekannten Quellen der Wahrheit erreicht werden.
• Die Messung der Datenintegrität ist komplexer, da sie die Bewertung der Konsistenz, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus umfasst. Dies kann die Bewertung von Data-Governance-Praktiken, Zugriffskontrollen und Datenvalidierungs- und -verifizierungsprozessen sowie die Durchführung regelmäßiger Audits und Überwachung umfassen, um potenzielle Integritätsprobleme zu erkennen.

Methoden

Datengenauigkeit und Datenintegrität haben zwar ähnliche Ziele, aber die Methoden, mit denen diese erreicht werden sollen, sind unterschiedlich.

Zu den Methoden zur Datengenauigkeit gehören:

• Datenüberprüfung: Dabei geht es um die Implementierung vordefinierter Regeln oder Algorithmen, um Fehler, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Daten zu erkennen. Dies kann zum Zeitpunkt der Dateneingabe oder danach erfolgen.
• Datenbereinigung: Dies beinhaltet die Identifizierung und Korrektur (oder Entfernung) von Fehlern und Inkonsistenzen in Datensätzen. Dazu gehören häufig das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Rechtschreibfehlern und das Standardisieren von Daten.
• Data Profiling: Dabei werden Datensätze untersucht, um Muster, Trends und Anomalien zu erkennen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um potenzielle Ungenauigkeiten oder Ungleichheiten zu erkennen.

Zu den Methoden für die Datenintegrität gehören:

• Zugriffskontrollen: Damit wird der unbefugte Zugriff auf Daten verhindert. Zu den Zugriffskontrollen können Benutzernamen und Kennwörter, Verschlüsselung und Firewalls gehören.
• Backups und Wiederherstellung: Regelmäßige Backups sind für die Wahrung der Datenintegrität von entscheidender Bedeutung. Im Falle eines Datenverlusts oder einer Beschädigung können die Daten mithilfe von Backups in ihrem ursprünglichen Zustand wiederhergestellt werden.
• Techniken zur Fehlererkennung und -korrektur: Dazu gehören Prüfsummen, zyklische Redundanzprüfungen und digitale Signaturen. Diese Techniken werden verwendet, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren, die während der Übertragung oder Speicherung von Daten aufgetreten sind.
• Data Governance: Die Implementierung starker Data-Governance-Praktiken hilft, die Datenintegrität zu gewährleisten, indem festgelegt wird, wer für die Pflege der verschiedenen Aspekte der Daten, einschließlich ihrer Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit, verantwortlich ist.