Verifica dell'integrità dei dati: obiettivi, processi e best practice

La verifica dell'integrità dei dati si riferisce al processo di convalida dell'accuratezza, della coerenza e dell'affidabilità dei dati memorizzati in database, data warehouse o sistemi di storage dei dati. Questo tipo di verifica è fondamentale per garantire che i dati non vengano danneggiati, persi o modificati in modo errato durante lo storage, il recupero o il trattamento. 

Conducendo verifiche dell'integrità dei dati, le organizzazioni possono confermare che i loro dati sono completi, accurati e di alta qualità, consentendo decisioni aziendali migliori e operazioni migliorate.

In questo articolo:

• 3 obiettivi della verifica dell'integrità dei dati
• Il processo di verifica dell'integrità dei dati
• Le best practice per la verifica dell'integrità dei dati

L'accuratezza dei dati si riferisce alla correttezza dei valori dei dati e al grado in cui rappresentano le entità del mondo reale che sono destinati a descrivere.

La verifica dell'integrità dei dati aiuta a garantire che i dati siano accurati convalidando che i valori dei dati siano conformi al formato, all'intervallo e al tipo previsti.

Questo processo comporta anche il controllo degli errori di immissione dei dati, come errori di ortografia e valori errati o mancanti.

2. Mantenere la coerenza dei dati

La coerenza dei dati è l'uniformità dei dati memorizzati su diversi sistemi o all'interno di un unico sistema.

La verifica dell'integrità dei dati aiuta a mantenere la coerenza garantendo che i dati vengano aggiornati, inseriti o eliminati secondo regole predefinite e che tali modifiche vengano propagate in modo coerente su tutti i sistemi interessati.

Questo processo aiuta a prevenire anomalie dei dati, come voci duplicate o in conflitto, che possono portare a un'analisi errata dei dati.

3. Salvaguardare l'affidabilità dei dati

Le anomalie contestuali sono punti dati che deviano dalla norma all'interno di un contesto specifico. L'affidabilità dei dati si riferisce alla capacità di un sistema di data storage di fornire costantemente dati accurati e completi quando necessario.

La verifica dell'integrità dei dati aiuta a salvaguardare l'affidabilità dei dati garantendo che i dati rimangano integri e accessibili per tutto il loro ciclo di vita, dall'input allo storage, al recupero e al trattamento.

Conducendo regolarmente verifiche di integrità dei dati, le organizzazioni possono rilevare e risolvere potenziali problemi prima che si aggravino, assicurando che i loro dati rimangano affidabili e affidabili.

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Convalida dei dati

La convalida dei dati è il primo passo del processo di verifica dell'integrità dei dati e consiste nel controllare che i valori dei dati siano conformi al formato, all'intervallo e al tipo previsti.

Questo processo può includere tecniche come la convalida a livello di campo, la convalida a livello di record e i controlli di integrità referenziale, che aiutano a garantire che i dati vengano inseriti correttamente e in modo coerente in tutti i sistemi.

Controlli di coerenza dei dati

Una volta convalidati i dati, il passaggio successivo è verificare la coerenza tra i diversi sistemi o all'interno di un singolo sistema.

Questo processo prevede il confronto di dati in posizioni o formati diversi per garantire che siano coerenti e aderiscano a regole predefinite. 

I controlli comuni di coerenza dei dati includono:

• Controlli di coerenza tra sistemi, che confrontano i dati tra diversi sistemi per garantire che siano uniformi e aggiornati.
• Controlli di coerenza tra tabelle, che confrontano i dati all'interno di un unico sistema per garantire che siano coerenti tra diverse tabelle o set di dati.

Rilevamento di anomalie nei dati

Le anomalie dei dati, come voci duplicate o in conflitto, possono portare a problemi nell'analisi dei dati. La verifica dell'integrità dei dati mira a rilevare e risolvere queste anomalie confrontando le voci di dati con regole e modelli predefiniti. 

Esempi di tecniche di rilevamento delle anomalie nei dati includono:

• Rilevamento dei duplicati, che identifica e rimuove le voci duplicate all'interno di un set di dati.
• Rilevamento degli outlier, che identifica i punti dati che si discostano significativamente dal modello previsto, indicando potenziali errori o incongruenze.

Monitoraggio dell'integrità dei dati

La fase finale del processo di verifica dell'integrità dei dati è il monitoraggio continuo, che prevede il controllo periodico dell'accuratezza, della coerenza e dell'affidabilità dei dati.

Questo processo aiuta le organizzazioni a rilevare e risolvere potenziali problemi prima che si aggravino, assicurando che i loro dati rimangano affidabili e sicuri nel tempo. 

Il monitoraggio dell'integrità dei dati può includere audit periodici dei dati, controlli automatizzati dell'integrità dei dati e convalida dei dati in tempo reale.

Stabilire chiare politiche di governance dei dati

Le politiche di governance dei dati forniscono le basi per la verifica dell'integrità dei dati definendo le regole, i ruoli e le responsabilità relativi alla gestione dei dati all'interno della tua organizzazione.

Stabilendo politiche chiare di governance dei dati, puoi garantire che la tua organizzazione si impegni a mantenere l'integrità dei dati e che tutti i dipendenti comprendano il loro ruolo nel processo.

Applicare le tecniche di convalida dei dati

Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per rilevare e risolvere le anomalie dei dati apprendendo il modello sottostante dei dati e identificando eventuali deviazioni da tale modello. Ad esempio, gli algoritmi di clustering possono essere utilizzati per raggruppare dati simili, consentendo agli analisti di identificare eventuali outlier o tendenze insolite nei dati.

Inoltre, gli algoritmi di rilevamento delle anomalie, come Isolation Forest e Local Outlier Factor, possono essere utilizzati per identificare le anomalie dei dati confrontando ciascun punto dati con i suoi vicini e determinandone il grado di isolamento o deviazione dalla norma.

Automatizzare i controlli di coerenza dei dati

L'automazione dei controlli di coerenza dei dati può aiutare a semplificare il processo di verifica dell'integrità dei dati e ridurre il rischio di errore umano.

Sfruttando strumenti automatizzati, la tua organizzazione può confrontare in modo più efficiente i dati tra diversi sistemi e tabelle, contribuendo a mantenere la coerenza dei dati e prevenire le anomalie dei dati.

Per set di dati di grandi dimensioni, l'automazione è l'unico modo possibile per eseguire controlli di coerenza completi.

Usare tecniche di rilevamento delle anomalie dei dati

Le tecniche di rilevamento delle anomalie dei dati, come il rilevamento dei duplicati e il rilevamento degli outlier, possono aiutare la tua organizzazione a identificare e risolvere potenziali problemi relativi ai dati prima che influiscano sul tuo processo decisionale e sulle operazioni.

Utilizzando queste tecniche come parte del processo di verifica dell'integrità dei dati, è possibile garantire che i dati rimangano accurati, coerenti e affidabili.

Monitorare continuamente l'integrità dei dati

La verifica dell'integrità dei dati non è un'attività una tantum, ma un processo continuo che richiede un monitoraggio continuo. Controllando regolarmente i tuoi dati, implementando controlli automatizzati dell'integrità dei dati e convalidando i dati in tempo reale, puoi assicurarti che i dati della tua organizzazione rimangano affidabili e sicuri nel tempo.

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