Akurasi Data vs Integritas Data: Persamaan dan perbedaan

Akurasi data mengacu pada sejauh mana data benar, tepat, dan bebas dari kesalahan. Dengan kata lain, ini mengukur kedekatan sepotong data dengan nilai sebenarnya. Akurasi data merupakan aspek penting dari kualitas data, karena data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah, layanan pelanggan yang buruk, dan inefisiensi operasional. Pentingnya akurasi data tidak dapat dilebih-lebihkan. Data yang akurat memastikan bahwa keputusan dan strategi ini didasarkan pada dasar yang kuat, meminimalkan risiko konsekuensi negatif yang diakibatkan oleh kualitas data yang buruk. Ada berbagai cara untuk memastikan akurasi data. Validasi data melibatkan pemeriksaan data dari kesalahan, inkonsistensi, dan ketidakakuratan, sering kali menggunakan aturan atau algoritma yang telah ditetapkan sebelumnya. Pembersihan data melibatkan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, dan ketidakakuratan dalam kumpulan data. Terakhir, pembuatan profil data melibatkan pemeriksaan kumpulan data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang mungkin mengindikasikan ketidakakuratan atau inkonsistensi.

Integritas data adalah pemeliharaan dan jaminan konsistensi, akurasi, dan keandalan data di sepanjang siklus hidupnya. Hal ini memastikan bahwa data tetap tidak berubah dan tidak terganggu dari kondisi aslinya saat dibuat, dikirimkan, atau disimpan. Integritas data sangat penting bagi organisasi untuk mempercayai data yang mereka gunakan untuk pengambilan keputusan, serta untuk mematuhi persyaratan peraturan. Ada beberapa faktor yang dapat memengaruhi integritas data, termasuk kesalahan manusia, kegagalan sistem, dan gangguan yang disengaja. Untuk menjaga integritas data, organisasi menerapkan berbagai proses dan kontrol, seperti validasi data, kontrol akses, pencadangan, dan audit.

Pemeriksaan validasi data membantu mengidentifikasi kesalahan dan inkonsistensi dalam data, sementara kontrol akses membatasi pengguna yang tidak berwenang dari mengakses atau mengubah data. Pencadangan memastikan bahwa data dapat dipulihkan jika terjadi kehilangan atau kerusakan data, dan audit membantu memverifikasi bahwa integritas data telah dipertahankan sepanjang siklus hidupnya.

Integritas data sering kali dicapai melalui penggunaan teknik deteksi dan koreksi kesalahan, seperti checksum, pemeriksaan redundansi siklik, dan tanda tangan digital. Teknik ini membantu mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan yang mungkin telah terjadi selama transmisi atau penyimpanan data.

Dalam artikel ini:

• Mengapa akurasi dan integritas data penting?
• Akurasi data vs integritas data: Kesamaan utama
• Akurasi data vs integritas data: Perbedaan utama

Akurasi data dan integritas data keduanya merupakan aspek penting dari kualitas data. Mereka memainkan peran penting dalam memastikan bahwa organisasi dapat mempercayai dan mengandalkan data yang mereka gunakan untuk pengambilan keputusan, perencanaan, dan operasi. Tanpa data yang akurat dan dapat diandalkan, bisnis dapat menghadapi berbagai tantangan, termasuk pengambilan keputusan yang buruk, penurunan efisiensi, dan peningkatan risiko ketidakpatuhan terhadap peraturan.

Data yang akurat memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat berdasarkan informasi faktual. Hal ini mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, strategi yang lebih efektif, dan peningkatan efisiensi operasional. Data yang tidak akurat, di sisi lain, dapat mengakibatkan keputusan yang salah arah, sumber daya yang terbuang, dan potensi kerusakan reputasi organisasi.

Integritas data memastikan bahwa data tetap konsisten, akurat, dan dapat diandalkan di sepanjang siklus hidupnya. Hal ini penting bagi organisasi untuk menjaga kepercayaan pada data mereka, serta untuk mematuhi persyaratan peraturan. Integritas data yang terganggu dapat menyebabkan informasi yang tidak akurat atau tidak lengkap, yang dapat berdampak negatif pada pengambilan keputusan, operasi, dan kepatuhan terhadap peraturan.

Dalam industri seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan manufaktur, pentingnya akurasi data dan integritas data bahkan lebih terasa. Industri ini mengandalkan data yang akurat dan dapat diandalkan untuk memastikan keselamatan pasien, menjaga stabilitas keuangan, dan menghasilkan produk berkualitas tinggi. Kegagalan untuk menjaga akurasi dan integritas data dalam industri ini dapat mengakibatkan konsekuensi yang parah, termasuk kerugian pasien, kerugian finansial, dan kerusakan reputasi merek.

Kontribusi terhadap kualitas data

Akurasi data dan integritas data keduanya merupakan komponen penting dari kualitas data. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, kualitas data mencakup berbagai atribut, termasuk akurasi, konsistensi, kelengkapan, dan ketepatan waktu. Data berkualitas tinggi yang akurat, konsisten, dan dapat diandalkan, memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang tepat dan mencapai tujuan mereka.

Kepatuhan terhadap peraturan

Mempertahankan keakuratan dan integritas data sangat penting bagi organisasi untuk mematuhi berbagai peraturan dan standar industri. Sebagai contoh, di sektor jasa keuangan, peraturan seperti Sarbanes-Oxley Act dan Basel III mengharuskan organisasi untuk memastikan keakuratan dan integritas data keuangan mereka. Ketidakpatuhan dapat mengakibatkan hukuman yang signifikan, peningkatan pengawasan, dan kerusakan reputasi.

Pelajari lebih lanjut tentang deteksi anomali

Definisi

Meskipun akurasi data dan integritas data terkait dengan kualitas dan keandalan data, keduanya memiliki definisi yang berbeda:

• Akurasi data berfokus pada ketepatan nilai data, memastikan bahwa data tersebut bebas dari kesalahan dan secara akurat merepresentasikan entitas dunia nyata.
• Integritas data mengacu pada konsistensi, keandalan, dan kepercayaan data di sepanjang siklus hidupnya.

Fokus utama

• Akurasi data terutama berkaitan dengan mengidentifikasi dan menghilangkan kesalahan dalam nilai data, seperti kesalahan transkripsi, entri ganda, dan nilai yang salah. 
• Integritas data berfokus pada menjaga keakuratan dan konsistensi data dari waktu ke waktu, bahkan ketika data tersebut ditransfer di antara sistem atau dimanipulasi untuk berbagai tujuan.

Pengukuran

• Mengukur akurasi data melibatkan penilaian sejauh mana nilai data bebas dari kesalahan dan secara akurat mewakili entitas dunia nyata yang akan dijelaskan. Hal ini dapat dicapai melalui proses validasi dan verifikasi data, serta dengan membandingkan data dengan berbagai sumber kebenaran yang telah diketahui.
• Mengukur integritas data lebih kompleks, karena melibatkan penilaian konsistensi, keandalan, dan kepercayaan data di sepanjang siklus hidupnya. Ini mungkin melibatkan evaluasi praktik tata kelola data, kontrol akses, serta proses validasi dan verifikasi data, dan melakukan audit dan pemantauan rutin untuk mendeteksi masalah integritas.

Metode

Meskipun akurasi data dan integritas data memiliki tujuan yang sama, metode yang digunakan untuk mencapainya berbeda.

Metode akurasi data meliputi:

• Validasi data: Hal ini melibatkan penerapan aturan atau algoritma yang telah ditetapkan sebelumnya untuk mendeteksi kesalahan, inkonsistensi, dan ketidakakuratan dalam data. Hal ini dapat dilakukan pada saat entri data atau sesudahnya.
• Pembersihan data: Hal ini melibatkan identifikasi dan koreksi (atau menghapus) kesalahan dan inkonsistensi dalam kumpulan data. Tindakan ini sering termasuk menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan ejaan, dan standardisasi data.
• Pembuatan profil data: Ini melibatkan pemeriksaan kumpulan data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali. Insight ini dapat digunakan untuk mendeteksi potensi ketidakakuratan atau inkonsistensi.

Metode untuk integritas data meliputi:

• Kontrol akses: Ini digunakan untuk mencegah akses yang tidak sah ke data. Kontrol akses dapat mencakup nama pengguna dan kata sandi, enkripsi, dan firewall jaringan.
• Pencadangan dan pemulihan: Pencadangan reguler sangat penting untuk menjaga integritas data. Jika terjadi kehilangan atau kerusakan data, cadangan memungkinkan data dipulihkan ke keadaan semula.
• Teknik deteksi dan koreksi kesalahan: Ini termasuk checksum, pemeriksaan redundansi siklik, dan tanda tangan digital. Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan yang mungkin terjadi selama transmisi atau penyimpanan data.
• Tata kelola data: Menerapkan praktik tata kelola data yang kuat membantu memastikan integritas data dengan menentukan siapa yang bertanggung jawab untuk memelihara berbagai aspek data, termasuk keakuratan, konsistensi, dan keandalannya.