Precisión de los datos frente a integridad de los datos: similitudes y diferencias

La precisión de los datos se refiere al grado en que estos son correctos, precisos y están libres de errores. En otras palabras, mide la proximidad de un dato a su verdadero valor. La precisión de los datos es un aspecto crucial de la calidad de los datos, ya que los datos inexactos pueden conducir a una toma de decisiones incorrecta, un servicio de atención al cliente deficiente e ineficiencias operativas. No se puede subestimar la importancia de la precisión de los datos. Los datos precisos garantizan que estas decisiones y estrategias se basen en una base sólida, lo que minimiza el riesgo de consecuencias negativas derivadas de la mala calidad de los datos. Hay varias formas de garantizar la precisión de los datos. La validación de datos implica comprobar los datos en busca de errores, incoherencias e imprecisiones, a menudo utilizando reglas o algoritmos predefinidos. La limpieza de datos implica identificar y corregir errores, incoherencias e imprecisiones en los conjuntos de datos. Por último, la elaboración de perfiles de datos implica examinar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías que puedan indicar imprecisiones o incoherencias.

La integridad de los datos es el mantenimiento y la garantía de la coherencia, precisión y fiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Garantiza que los datos permanezcan inalterados y sin comprometer su estado original desde el momento en que se crearon, transmitieron o almacenaron. La integridad de los datos es crucial para que las organizaciones confíen en los datos que utilizan para la toma de decisiones, así como para cumplir con los requisitos normativos. Hay varios factores que pueden afectar a la integridad de los datos, como los errores humanos, los fallos del sistema y la manipulación deliberada. Para mantener la integridad de los datos, las organizaciones implementan diversos procesos y controles, como la validación de datos, los controles de acceso, las copias de seguridad y las auditorías.

Las comprobaciones de validación de datos ayudan a identificar errores e incoherencias en los datos, mientras que los controles de acceso impiden que los usuarios no autorizados accedan o modifiquen los datos. Las copias de seguridad garantizan que los datos se puedan restaurar en caso de pérdida o corrupción, y las auditorías ayudan a comprobar que se haya mantenido la integridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

La integridad de los datos suele garantizarse mediante el uso de técnicas de detección y corrección de errores, como las sumas de comprobación, las comprobaciones de redundancia cíclica y las firmas digitales. Estas técnicas permiten identificar y corregir los errores que puedan haberse introducido durante la transmisión o el almacenamiento de los datos.

En este artículo:

• ¿Por qué son importantes la precisión y la integridad de los datos?
• Precisión de los datos frente a integridad de los datos: similitudes clave
• Precisión de los datos frente a integridad de los datos: diferencias clave

La precisión y la integridad de los datos son aspectos críticos de la calidad de los datos. Desempeñan un papel importante a la hora de garantizar que las organizaciones puedan confiar en los datos que utilizan para la toma de decisiones, la planificación y las operaciones. Sin datos precisos y fiables, las empresas pueden enfrentarse a diversos retos, como una toma de decisiones deficiente, una disminución de la eficiencia y un mayor riesgo de incumplimiento normativo.

Los datos precisos permiten a las empresas tomar decisiones informadas basadas en información objetiva. Esto conduce a una mejor toma de decisiones, estrategias más eficaces y una mayor eficiencia operativa. Los datos inexactos, por otro lado, pueden dar lugar a decisiones equivocadas, despilfarro de recursos y daños potenciales a la reputación de una organización.

La integridad de los datos garantiza que los datos sigan siendo coherentes, precisos y fiables a lo largo de su ciclo de vida. Esto es esencial para que las organizaciones mantengan la confianza en sus datos, así como para cumplir con los requisitos normativos. La integridad de los datos comprometida puede dar lugar a información inexacta o incompleta, lo que puede afectar negativamente a la toma de decisiones, las operaciones y el cumplimiento normativo.

En sectores como la sanidad, las finanzas y la fabricación, la importancia de la precisión y la integridad de los datos es aún más pronunciada. Estos sectores dependen de datos precisos y fiables para garantizar la seguridad de los pacientes, mantener la estabilidad financiera y producir productos de alta calidad. No mantener la precisión y la integridad de los datos en estos sectores puede tener graves consecuencias, como daños a los pacientes, pérdidas financieras y daños a la reputación de la marca.

Contribución a la calidad de los datos

La precisión y la integridad de los datos son componentes esenciales de la calidad de los datos. Como se ha mencionado anteriormente, la calidad de los datos abarca una serie de atributos, como la precisión, la coherencia, la exhaustividad y la puntualidad. Los datos de alta calidad son precisos, coherentes y fiables, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y alcanzar sus objetivos.

Conformidad con la normativa

Mantener la precisión y la integridad de los datos es fundamental para que las organizaciones cumplan las normativas y estándares del sector. Por ejemplo, en los servicios financieros, normativas como la Ley Sarbanes-Oxley y Basilea III exigen a las organizaciones que garanticen la exactitud e integridad de sus datos financieros. El incumplimiento puede dar lugar a sanciones significativas, un mayor escrutinio y daños a la reputación.

Más información sobre la detección de anomalías

Definición

Aunque la precisión y la integridad de los datos están relacionadas con su calidad y fiabilidad, tienen definiciones diferentes:

• La precisión de los datos se centra en la exactitud de los valores de los datos, garantizando que estén libres de errores y representen con precisión entidades del mundo real.
• La integridad de los datos se refiere a la coherencia, fiabilidad y fiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Enfoque principal

• La precisión de los datos se ocupa principalmente de identificar y eliminar errores en los valores de los datos, como errores de transcripción, entradas duplicadas y valores incorrectos. 
• La integridad de los datos se ocupa de mantener la precisión y la coherencia de los datos a lo largo del tiempo, incluso cuando se transfieren entre sistemas o se manipulan para diversos fines.

Medición

• Medir la precisión de los datos implica evaluar hasta qué punto los valores de los datos están libres de errores y representan con precisión las entidades del mundo real que pretenden describir. Esto se puede lograr mediante procesos de validación y verificación de datos, así como mediante la comparación de los datos con fuentes fiables conocidas.
• Medir la integridad de los datos es más complejo, ya que implica evaluar la coherencia, fiabilidad y fiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Esto puede implicar evaluar las prácticas de gobierno de datos, los controles de acceso y los procesos de validación y verificación de datos, así como llevar a cabo auditorías y monitorizaciones periódicas para detectar posibles problemas de integridad.

Métodos

Aunque la precisión y la integridad de los datos tienen objetivos similares, los métodos utilizados para lograrlos son diferentes.

Los métodos de precisión de datos incluyen:

• Validación de datos: esto implica implementar reglas o algoritmos predefinidos para detectar errores, inconsistencias e imprecisiones en los datos. Puede realizarse en el momento de la introducción de los datos o posteriormente.
• Limpieza de datos: implica identificar y corregir (o eliminar) errores e incoherencias en los conjuntos de datos. A menudo incluye eliminar duplicados, corregir errores ortográficos y estandarizar datos.
• Elaboración de perfiles de datos: implica examinar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías. Estos conocimientos se pueden utilizar para detectar posibles imprecisiones o incoherencias.

Los métodos para la integridad de los datos incluyen:

• Controles de acceso: se utilizan para evitar el acceso no autorizado a los datos. Los controles de acceso pueden incluir nombres de usuario y contraseñas, cifrado y firewalls de red.
• Copias de seguridad y recuperación: las copias de seguridad periódicas son cruciales para mantener la integridad de los datos. En caso de pérdida o corrupción de datos, las copias de seguridad permiten restaurar los datos a su estado original.
• Técnicas de detección y corrección de errores: incluyen sumas de comprobación, comprobaciones de redundancia cíclica y firmas digitales. Estas técnicas se utilizan para identificar y corregir errores que puedan haberse producido durante la transmisión o el almacenamiento de datos.
• Gobierno de datos: la implementación de prácticas sólidas de gobierno de datos ayuda a garantizar la integridad de los datos al definir quién es responsable de mantener los diferentes aspectos de los datos, incluida su precisión, coherencia y fiabilidad.