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

La precisión de los datos se refiere al grado en que los datos son correctos, precisos y libres de errores. En otras palabras, mide la cercanía 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 incorrectas, una 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 estén sobre 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 verificar los datos en busca de errores, inconsistencias e imprecisiones, a menudo utilizando reglas o algoritmos predefinidos. La limpieza de datos implica identificar y corregir errores, inconsistencias e imprecisiones en los conjuntos de datos. Finalmente, el perfilado de datos implica examinar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden indicar imprecisiones o inconsistencias.

La integridad de los datos es el mantenimiento y la garantía de la coherencia, precisión y confiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Garantiza que los datos permanezcan inalterados y libres de su estado original cuando 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 la integridad de los datos, incluidos los errores humanos, las fallas del sistema y la manipulación deliberada. Para mantener la integridad de los datos, las organizaciones implementan diversos procesos y controles, como validación de datos, controles de acceso, copias de seguridad y auditorías.

Las verificaciones de validación de datos ayudan a identificar errores e inconsistencias en los datos, mientras que los controles de acceso restringen el acceso o la modificación de datos por parte de usuarios no autorizados. Las copias de seguridad garantizan que los datos puedan restaurarse en caso de pérdida o corrupción de datos, y las auditorías ayudan a verificar que la integridad de los datos se haya mantenido a lo largo de su ciclo de vida.

La integridad de los datos a menudo se logra mediante el uso de técnicas de detección y corrección de errores, como sumas de verificación, verificaciones de redundancia cíclica y firmas digitales. Estas técnicas ayudan a identificar y corregir errores que pueden haberse introducido durante la transmisión o el almacenamiento de 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 para 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 confiables, las empresas pueden enfrentar varios desafíos, incluida la mala toma de decisiones, la disminución de la eficiencia y el aumento del 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 efectivas y una mayor eficiencia operativa. Los datos inexactos, por otro lado, pueden dar lugar a decisiones equivocadas, recursos desperdiciados y daños potenciales a la reputación de una organización.

La integridad de los datos garantiza que los datos sigan siendo coherentes, precisos y confiables 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 generar información inexacta o incompleta, lo que puede afectar negativamente la toma de decisiones, las operaciones y el cumplimiento normativo.

En industrias como la de la atención médica, las finanzas y la fabricación, la importancia de la precisión y la integridad de los datos es aún más pronunciada. Estas industrias dependen de datos precisos y confiables para garantizar la seguridad del paciente, mantener la estabilidad financiera y fabricar productos de alta calidad. No mantener la precisión e integridad de los datos en estas industrias 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 mencionó anteriormente, la calidad de los datos abarca una variedad de atributos, que incluyen precisión, coherencia, integridad y puntualidad. Los datos de alta calidad son precisos, coherentes y confiables, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y alcanzar sus objetivos.

Cumplimiento regulatorio

Mantener tanto la precisión como la integridad de los datos es crucial para que las organizaciones cumplan con diversas regulaciones y estándares de la industria. Por ejemplo, en el sector de los servicios financieros, regulaciones como la Ley Sarbanes-Oxley y Basilea III requieren que las organizaciones garanticen la precisión e integridad de sus datos financieros. El incumplimiento puede dar lugar a sanciones significativas, un mayor escrutinio y daños a la reputación.

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Definición

Si bien tanto la precisión como la integridad de los datos están relacionadas con la calidad y confiabilidad de los datos, tienen diferentes definiciones:

• 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, confiabilidad e integridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Enfoque principal

• La precisión de los datos tiene que ver principalmente con identificar y eliminar errores en los valores de los datos, como errores de transcripción, entradas duplicadas y valores incorrectos. 
• La integridad de los datos tiene que ver con mantener la precisión y 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 el grado en que 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 a través de procesos de validación y verificación de datos, así como comparando datos con fuentes de verdad conocidas.
• Medir la integridad de los datos es más complejo, ya que implica evaluar la coherencia, confiabilidad e integridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Esto puede implicar evaluar las prácticas de gobernanza de datos, los controles de acceso y los procesos de validación y verificación de datos, así como realizar auditorías y monitoreos periódicos para detectar posibles problemas de integridad.

Métodos

Si bien 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. Se puede hacer en el momento de la entrada de datos o después.
• Limpieza de datos: esto implica identificar y corregir (o eliminar) errores e inconsistencias en los conjuntos de datos. A menudo incluye eliminar duplicados, corregir errores ortográficos y estandarizar datos.
• Perfilado de datos: implica examinar conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías. Estos insights 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 cortafuegos 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 pueden haber ocurrido durante la transmisión o el almacenamiento de datos.
• Gobernanza de datos: la implementación de prácticas sólidas de gobernanza 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, consistencia y confiabilidad.