Masalah Integritas Data: Contoh, Dampak, dan 5 Tindakan Pencegahan

Integritas data mengacu pada akurasi keseluruhan, konsistensi dan keandalan data yang disimpan dalam basis data, gudang data, atau penyimpanan data lainnya. Ini adalah aspek penting dari manajemen data, memastikan bahwa informasi yang digunakan oleh organisasi benar, terkini dan sesuai dengan tujuan yang dimaksudkan.

Kurangnya integrasi data

Integrasi data adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber, sistem, dan format untuk menciptakan pandangan informasi yang terpadu dan konsisten.

Namun, banyak organisasi berjuang dengan integrasi data karena kompleksitas infrastruktur TI mereka, berbagai sumber data dan kurangnya standardisasi. Kurangnya integrasi ini dapat mengakibatkan silo data, inkonsistensi dan duplikasi, yang pada akhirnya mempengaruhi integritas data.

Beberapa alat analitik

Organisasi sering menggunakan beberapa alat analitik untuk memproses dan menganalisis data mereka. Meskipun alat ini dapat memberikan insight yang berharga, alat ini juga dapat memperkenalkan masalah integritas data jika tidak terintegrasi dan dikonfigurasi dengan benar.

Misalnya, alat yang berbeda dapat menafsirkan dan memproses data secara berbeda, yang menyebabkan perbedaan dalam laporan dan insight yang dihasilkan.

Audit yang buruk

Audit data adalah proses meninjau dan memverifikasi data secara teratur dalam suatu organisasi untuk memastikan keakuratan, kelengkapan, dan konsistensinya.

Namun, audit data yang tidak memadai atau jarang dapat menyebabkan masalah integritas data, karena kesalahan dan inkonsistensi mungkin tidak diperhatikan dan tidak ditangani. Tanpa proses audit data yang kuat, organisasi mungkin tidak menyadari kualitas data mereka dan dapat membuat keputusan yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan berdasarkan informasi yang salah.

Ketergantungan pada sistem lama

Banyak organisasi terus mengandalkan sistem lama untuk menyimpan dan mengelola data mereka. Sistem usang ini mungkin tidak memiliki fitur, kemampuan, atau langkah-langkah keamanan yang diperlukan untuk memastikan integritas data.

Selain itu, mengintegrasikan sistem lama dengan aplikasi modern dan sumber data dapat menjadi tantangan, yang menyebabkan inkonsistensi dan ketidakakuratan data.

Entri data yang tidak tepat

Entri data adalah komponen penting untuk menjaga integritas data, karena kesalahan manusia selama input data dapat menyebabkan ketidakakuratan dan inkonsistensi.

Organisasi harus memastikan bahwa karyawan mereka menerima pelatihan dan panduan yang tepat tentang prosedur entri data untuk meminimalkan risiko masalah integritas data. Selain itu, menerapkan teknik validasi data dan alat entri data otomatis dapat membantu mengurangi kemungkinan kesalahan.

Serangan siber

Serangan siber merupakan ancaman signifikan terhadap integritas data, karena penjahat siber dapat memanipulasi, menghapus, atau mencuri informasi sensitif. Organisasi harus menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data mereka dari akses yang tidak sah dan memastikan keakuratan dan keandalannya.

Ketidakakuratan dalam laporan dan analisis

Masalah integritas data dapat menyebabkan ketidakakuratan dalam laporan, analisis, dan insight yang dihasilkan oleh organisasi. Ketidakakuratan ini dapat memiliki konsekuensi yang parah, karena dapat mengakibatkan keputusan yang salah arah, operasi yang tidak efisien, dan hilangnya keunggulan kompetitif.

Sebagai contoh, perkiraan penjualan yang tidak akurat dapat menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok produk, yang pada akhirnya meningkatkan biaya dan mengakibatkan hilangnya peluang penjualan.

Hilangnya kepercayaan terhadap data

Ketika masalah integritas data berlanjut, karyawan dan pemangku kepentingan dapat kehilangan kepercayaan pada data organisasi dan kemampuannya untuk memberikan informasi yang akurat dan andal.

Hilangnya kepercayaan ini dapat menghambat proses pengambilan keputusan, karena individu mungkin enggan untuk mengandalkan insight berbasis data dan malah menggunakan intuisi atau tebakan.

Masalah kepatuhan terhadap peraturan

Integritas data merupakan komponen penting dari kepatuhan peraturan untuk banyak industri, seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan farmasi. Organisasi diharuskan untuk memelihara data yang akurat dan andal untuk memenuhi standar yang ditetapkan oleh badan pengatur. Kegagalan untuk memastikan integritas data dapat mengakibatkan ketidakpatuhan, yang menyebabkan denda, hukuman, dan kerusakan reputasi.

Kerugian finansial

Masalah integritas data dapat memiliki dampak keuangan langsung dan tidak langsung pada organisasi. Misalnya, data keuangan yang tidak akurat dapat menyebabkan pelaporan yang salah, kesalahan pajak, dan kesalahan alokasi sumber daya.

Selain itu, biaya yang terkait dengan memperbaiki masalah integritas data, seperti berinvestasi dalam sistem baru, mempekerjakan konsultan atau melakukan audit data ekstensif, dapat menjadi signifikan.

1. Teknik validasi data

Menerapkan teknik validasi data dapat membantu organisasi memastikan keakuratan dan konsistensi data mereka.

Validasi data melibatkan pemeriksaan data untuk kesalahan dan inkonsistensi sebelum disimpan dalam database atau digunakan untuk analisis.

Beberapa teknik validasi data umum termasuk pemeriksaan rentang, pemeriksaan format, dan pemeriksaan integritas referensial. Dengan menerapkan teknik ini, organisasi dapat meminimalkan risiko masalah integritas data yang disebabkan oleh kesalahan manusia atau gangguan teknis.

2. Pencadangan data secara teratur

Pencadangan data reguler sangat penting untuk menjaga integritas data, karena membantu melindungi data organisasi dari penghapusan yang tidak disengaja, kegagalan sistem, atau serangan siber. Organisasi harus menerapkan strategi pencadangan yang komprehensif, termasuk penyimpanan di luar lokasi dan beberapa salinan pencadangan, untuk memastikan ketersediaan dan keandalan data mereka jika terjadi bencana.

3. Audit data rutin

Melakukan audit data rutin dapat membantu organisasi mengidentifikasi dan memperbaiki masalah integritas data sebelum mereka meningkat.

Audit data melibatkan ulasan dan verifikasi data untuk akurasi, konsistensi dan kelengkapan, serta menilai efektivitas proses dan kontrol manajemen data organisasi.
Dengan melakukan audit data, organisasi dapat mempertahankan tingkat kualitas data yang tinggi dan memastikan bahwa insight dan keputusan berbasis data mereka dapat diandalkan.

4. Menerapkan langkah-langkah keamanan

Menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat sangat penting untuk melindungi integritas data dari ancaman eksternal, seperti serangan siber. Organisasi harus berinvestasi dalam teknologi keamanan canggih, seperti enkripsi, firewall, dan sistem deteksi intrusi, untuk melindungi data mereka dari akses dan manipulasi yang tidak sah.

Selain itu, mereka harus menetapkan kebijakan keamanan yang komprehensif dan memberikan pelatihan rutin kepada karyawan tentang praktik terbaik keamanan data.

Pelajari lebih lanjut tentang platform observabilitas data berkelanjutan IBM® Databand dan bagaimana cara platform ini membantu mendeteksi insiden data lebih awal, menyelesaikannya lebih cepat, dan memberikan data yang lebih tepercaya kepada bisnis. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.