Accuratezza e integrità dei dati: somiglianze e differenze

L'accuratezza dei dati si riferisce al grado in cui i dati sono corretti, precisi e privi di errori. In altre parole, misura la vicinanza di un dato al suo vero valore. L'accuratezza dei dati è un aspetto cruciale della loro qualità, poiché dati imprecisi possono portare a processi decisionali errati, un servizio clienti scadente e inefficienze operative. L'importanza dell'accuratezza dei dati non deve essere trascurata. Dati accurati assicurano che queste decisioni e strategie si basino su basi solide, riducendo al minimo il rischio di conseguenze negative derivanti dalla scarsa qualità dei dati. Esistono vari modi per garantire l'accuratezza dei dati. La convalida comporta controllare i dati per cercare errori, incongruenze e imprecisioni, spesso utilizzando regole o algoritmi predefiniti. La pulizia comporta l'identificazione e la correzione di errori, incongruenze e imprecisioni nei set di dati. Infine, la profilazione prevede l'esame di set di dati per identificare pattern, tendenze e anomalie che possono indicare imprecisioni o incongruenze.

L'integrità dei dati è la manutenzione e la garanzia della loro coerenza, accuratezza e affidabilità durante l'intero ciclo di vita. Garantisce che i dati rimangano inalterati e non compromessi rispetto al loro stato originale al momento della creazione, della trasmissione o della memorizzazione. L'integrità è fondamentale affinché le organizzazioni si fidino dei dati che utilizzano per il proprio processo decisionale e per rispettare i requisiti normativi. Esistono diversi fattori che possono influire sull'integrità dei dati, tra cui l'errore umano, i guasti del sistema e la manomissione intenzionale. Per mantenere l'integrità dei dati, le organizzazioni implementano vari processi e controlli, come la convalida, i controlli degli accessi, i backup e gli audit.

I controlli di convalida aiutano a identificare errori e incongruenze nei dati, mentre i controlli di accesso impediscono agli utenti non autorizzati di accedere o modificare i dati. I backup assicurano che i dati possano essere ripristinati in caso di perdita o danneggiamento, e gli audit aiutano a verificare che l'integrità venga mantenuta per tutto il loro ciclo di vita.

L'integrità dei dati viene spesso raggiunta attraverso l'uso di tecniche di rilevamento e correzione degli errori, come checksum, controlli di ridondanza ciclici e firme digitali. Queste tecniche aiutano a identificare e correggere gli errori che potrebbero essere stati introdotti durante la trasmissione o lo storage dei dati.

In questo articolo:

• Perché l'accuratezza e l'integrità dei dati sono importanti?
• Accuratezza e integrità dei dati: somiglianze chiave
• Accuratezza e integrità dei dati: differenze principali

L'accuratezza e l'integrità dei dati sono entrambi aspetti critici della loro qualità. Svolgono un ruolo significativo nel garantire che le organizzazioni possano fidarsi e fare affidamento sui dati che utilizzano per il processo decisionale, la pianificazione e le operazioni. Senza dati accurati e affidabili, le aziende si trovano di fronte a varie sfide, tra cui un processo decisionale di bassa qualità, una riduzione dell'efficienza e un aumento del rischio di non conformità normativa.

Dati accurati consentono alle aziende di prendere decisioni informate sulla base di informazioni fattuali. Ciò porta a un migliore processo decisionale, a strategie più efficaci e a una maggiore efficienza operativa. Dati imprecisi, invece, possono portare a decisioni sbagliate, sprechi di risorse e potenziali danni alla reputazione di un'organizzazione.

L'integrità dei dati garantisce che i dati rimangano coerenti, accurati e affidabili per tutto il loro ciclo di vita. Questo è essenziale per le organizzazioni per mantenere la fiducia nei propri dati e per rispettare i requisiti normativi. Un'integrità dei dati compromessa può portare a informazioni imprecise o incomplete che possono avere un impatto negativo sul processo decisionale, sulle operazioni e sulla conformità normativa.

In settori come l'assistenza sanitaria, la finanza e la produzione, l'importanza dell'accuratezza e dell'integrità dei dati è ancora più pronunciata. Questi settori si affidano a dati accurati e affidabili per garantire la sicurezza dei pazienti, mantenere la stabilità finanziaria e produrre prodotti di alta qualità. Il mancato mantenimento dell'accuratezza e dell'integrità dei dati in questi settori può comportare gravi conseguenze, tra cui danni ai pazienti, perdite finanziarie e danni alla reputazione del marchio.

Contributo alla qualità dei dati

L'accuratezza e l'integrità dei dati sono entrambe componenti essenziali della qualità dei dati. Come accennato in precedenza, la qualità dei dati comprende una serie di attributi, tra cui accuratezza, coerenza, completezza e tempestività. I dati di alta qualità sono accurati, coerenti e affidabili, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e raggiungere i propri obiettivi.

Conformità normativa

Il mantenimento dell'accuratezza e dell'integrità dei dati è fondamentale per far sì che le organizzazioni si conformino a varie normative e standard di settore. Ad esempio, nel settore dei servizi finanziari, normative come il Sarbanes-Oxley Act e Basilea III richiedono alle organizzazioni di garantire l'accuratezza e l'integrità dei propri dati finanziari. La mancata conformità può comportare sanzioni significative, un maggiore controllo e danni alla reputazione.

Maggiori informazioni sul rilevamento delle anomalie

Definizione

Sebbene sia l'accuratezza che l'integrità dei dati siano correlate alla loro qualità e all'affidabilità, hanno definizioni diverse:

• L'accuratezza dei dati si concentra sulla correttezza dei valori dei dati, garantendo che siano privi di errori e rappresentino accuratamente le entità del mondo reale.
• L'integrità dei dati si riferisce alla coerenza, all'affidabilità e all'attendibilità dei dati durante l'intero ciclo di vita.

Focus principale

• L'accuratezza dei dati riguarda principalmente l'identificazione e l'eliminazione degli errori nei valori dei dati, come errori di trascrizione, voci duplicate e valori errati. 
• L'integrità dei dati riguarda il mantenimento dell'accuratezza e della coerenza dei dati nel tempo, anche se vengono trasferiti tra sistemi o manipolati per vari scopi.

Misurazione

• Misurare l'accuratezza dei dati implica valutare il grado in cui i valori dei dati sono privi di errori e rappresentano accuratamente le entità del mondo reale che intendono descrivere. Ciò può essere ottenuto attraverso processi di convalida e verifica, nonché confrontando i dati con fonti di verità note.
• Misurare l'integrità dei dati è più complesso, in quanto implica la valutazione della coerenza, dell'affidabilità e dell'attendibilità dei dati durante il loro ciclo di vita. Ciò può comportare la valutazione delle pratiche di governance, dei controlli di accesso e dei processi di convalida e verifica, nonché lo svolgimento di audit e monitoraggio regolari per rilevare potenziali problemi di integrità.

Metodi

Sebbene l'accuratezza e l'integrità dei dati abbiano obiettivi simili, i metodi utilizzati per raggiungerle sono diversi.

I metodi di accuratezza dei dati includono:

• Convalida dei dati: ciò comporta l'implementazione di regole o algoritmi predefiniti per rilevare errori, incongruenze e imprecisioni. Può essere fatto al momento dell'inserimento dei dati o successivamente.
• Pulizia dei dati: si tratta di identificare e correggere (o eliminare) gli errori e le incongruenze nei set di dati. Spesso include la rimozione di duplicati, la correzione di errori di ortografia e la standardizzazione.
• Profilazione dei dati: si tratta di esaminare i set di dati per identificare modelli, tendenze e anomalie. Questi insight possono essere utilizzati per rilevare potenziali imprecisioni o incongruenze.

I metodi per l'integrità dei dati includono:

• Controlli di accesso: vengono utilizzati per impedire l'accesso non autorizzato ai dati. I controlli di accesso possono includere nomi utente e password, crittografia e firewall di rete.
• Backup e ripristino: i backup regolari sono fondamentali per mantenere l'integrità dei dati. In caso di perdita o danneggiamento, i backup consentono di ripristinare i dati allo stato originale.
• Tecniche di rilevamento e correzione degli errori: queste includono checksum, controlli di ridondanza ciclica e firme digitali. Queste tecniche vengono utilizzate per identificare e correggere gli errori che possono essersi verificati durante la trasmissione o lo storage dei dati.
• Governance dei dati: l'implementazione di solide pratiche di governance dei dati aiuta a garantire l'integrità dei dati definendo chi è responsabile del mantenimento dei diversi aspetti ad essi legati, tra cui la loro accuratezza, coerenza e affidabilità.