La importancia de la integridad de los datos para el éxito empresarial

Clean, healthy data can be a major competitive advantage, especially for businesses that invest the appropriate time and resources into their data management strategies. In the age of Big Data, organizations that harness data effectively and promote data integrity can make better data-driven decisions, improve data quality and reduce the risk of data loss or corruption.

¿Qué es la integridad de los datos?

En su nivel más básico, la integridad de los datos se refiere a la precisión y consistencia de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde su captura y almacenamiento hasta su procesamiento, análisis y uso.

La gestión de la integridad de los datos implica asegurarse de que los datos sean completos y precisos, libres de errores o anomalías que puedan comprometer su calidad.

Los datos que han sido registrados y almacenados de manera precisa y consistente mantendrán su integridad, mientras que los datos que han sido distorsionados o corrompidos no pueden ser confiables ni utilizados para la toma de decisiones empresariales.

Características de la integridad de los datos

Para implementar estrategias efectivas de gestión de datos, es importante comprender las características de la integridad de los datos:

• Exactitud: Los datos inexactos llevan a un análisis y decisiones incorrectas; por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que los datos sean precisos, es decir, estén libres de errores y representen correctamente el escenario o evento del mundo real que se supone que deben representar.
• Consistencia: Los datos consistentes no cambian de manera errática. Permanecen iguales en todas las instancias y a lo largo del tiempo, a menos que se actualicen o modifiquen intencionalmente.
• Completitud: Los datos completos contienen todas las partes e información necesarias para llegar a conclusiones correctas y respaldar los procesos de toma de decisiones.
• Confiabilidad: Los datos confiables pueden ser confiados por su precisión y consistencia. Son datos en los que los usuarios pueden depender al tomar decisiones importantes.
• Oportunidad: Los datos que no están disponibles a tiempo para los procesos de toma de decisiones pueden ser tan perjudiciales como los datos inexactos o incompletos.
• Validez: Los datos válidos se adhieren a los formatos y valores establecidos durante la fase de diseño de los datos, lo que les permite ser utilizados para fines específicos.

Importancia de la integridad de los datos

La integridad de los datos es fundamental en industrias reguladas, donde los datos deben ser precisos, completos y verificables en todo momento. Una mala integridad de los datos puede hacer que las empresas pierdan dinero, su reputación tanto pública como industrial y tiempo de producción valioso.

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Imagina que eres un gerente de proyectos que está llevando a cabo ensayos clínicos para un medicamento que será un cambio de juego en la lucha contra el cáncer. Has realizado ensayos en humanos durante los últimos cinco años y estás convencido de que estás listo para pasar a la producción.

En este ejemplo, cualquier problema con la integridad de los datos podría afectar el éxito de tus ensayos clínicos y del producto final, lo que probablemente costaría a tu empresa millones de dólares y afectaría la percepción pública de tu medicamento. Este es solo un ejemplo de la industria farmacéutica, pero este problema se extiende a muchos sectores y tipos de datos.

Riesgos asociados con la integridad de los datos

La integridad de los datos es un problema complejo y multifacético. Los profesionales de datos deben estar atentos a los diversos riesgos que pueden comprometer la integridad y calidad de los datos. Estos riesgos incluyen los siguientes:

Error humano

En la gestión de datos, el error humano es un factor de riesgo importante para la integridad de los datos. Los errores humanos pueden ocurrir cuando los datos se ingresan, procesan o analizan de manera incorrecta. En algunas industrias, como las finanzas o el servicio al cliente, la dependencia de múltiples fuentes de datos también puede generar problemas de integridad de los datos a medida que los miembros del personal extraen datos de fuentes de datos diferentes o aisladas.

Errores de configuración y seguridad

Si los datos no se configuran correctamente, por ejemplo, si se establecen permisos de usuario incorrectos, pueden ser más vulnerables a los ciberdelincuentes o a las infracciones de datos. Del mismo modo, si los datos no están adecuadamente protegidos con cifrado y controles de acceso, pueden ser comprometidos por personas o programas no autorizados.

Fallos de hardware comprometidos

El hardware puede fallar. Los datos pueden ser eliminados o sobrescritos accidentalmente. También pueden ser corrompidos durante la transferencia y almacenamiento de datos y pueden ser accedidos o sobrescritos de manera no intencional por otros usuarios de datos. Si tu organización está considerando una migración a la nube, evalúa la calidad e integridad de los datos en estos sistemas heredados antes de realizar el cambio.

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Errores de transferencia no intencionados

Cuando los datos se migran entre diferentes sistemas de datos, es posible que los datos se pierdan o se corrompan accidentalmente durante el proceso de transferencia. Esta situación puede representar un riesgo importante para la integridad de los datos, especialmente si los datos se comparten entre equipos o fuentes diferentes.

Malware, amenazas internas y ciberataques

La integridad de los datos también puede ser comprometida por malware o virus que corrompan los datos. Es importante contar con protecciones contra personas malintencionadas que buscan robar datos y ciberataques que apuntan a los repositorios de datos o a la infraestructura de datos.

Gestión de la integridad de los datos a través de la gobernanza de datos

Para mitigar muchos de los riesgos de integridad de los datos, los administradores de datos deben implementar una sólida estrategia de gobernanza de datos que incluya controles de integridad de datos en cada etapa. Este proceso puede involucrar:

• Evaluaciones de calidad de datos.
• Capacitación en alfabetización y seguridad de datos para los usuarios de datos.
• Mejoras en los procesos que reduzcan los errores de datos.
• Redundancia y prácticas de respaldo de datos para garantizar la confiabilidad de los datos.
• Cifrado de datos para la seguridad de los datos.
• Auditorías de datos para detectar problemas de integridad de los datos.
• Medidas sólidas de ciberseguridad.

Tipos de integridad de los datos

Para mantener eficazmente la integridad de los datos, es importante comprender los dos principales tipos de integridad de los datos que existen: integridad física e integridad lógica.

Integridad física

Asegurar la integridad de los datos a través de medios físicos es fundamental para que el procesamiento y la recuperación de datos funcionen como se espera. Si bien los salvaguardas basadas en software proporcionan una capa crítica de protección, también debes proteger los datos mediante medidas físicas para asegurarte de que permanezcan sin cambios y completos, incluso durante un corte de energía u otro evento destructivo.

Los desastres naturales, los cortes de energía, los ciberataques, los errores humanos y la degradación del almacenamiento pueden poner en peligro la integridad física de los datos. Por lo tanto, las organizaciones deben reconocer la importancia de incorporar medidas de seguridad de software y físicas para garantizar la precisión y la integridad de los datos a lo largo del tiempo.

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Integridad lógica

En una base de datos relacional, la integridad lógica garantiza que los datos permanezcan sin cambios. Esto ayuda a mantener los datos a salvo de errores humanos y ataques maliciosos.

Existen cuatro tipos de integridad lógica que funcionan juntos para garantizar que los datos sean consistentes y confiables:

• Integridad de entidad: Define la clave principal de cada entidad, asegurando que cada registro en una tabla tenga un identificador único.
• Integridad referencial: Asegura que los registros en tablas relacionadas estén vinculados correctamente.
• Integridad de dominio: Aplica reglas sobre qué tipos de datos se pueden ingresar en campos específicos dentro de una tabla o columna de base de datos de Excel.
• Integridad definida por el usuario: Permite a los usuarios crear reglas personalizadas para sus bases de datos, incluyendo la limitación de ciertos caracteres o palabras que se pueden usar en las contraseñas.

Comprender las diferencias: Integridad de datos, seguridad de datos y calidad de datos

Estos tres términos se utilizan a menudo indistintamente, sin embargo, tienen significados y implicaciones distintas en la gestión de datos. Es importante tener una buena comprensión de las diferencias para optimizar tu estrategia de datos.

Integridad de datos vs seguridad de datos

Aunque están interconectados, la integridad de datos y la seguridad de datos sirven a diferentes propósitos. Como ya se ha mencionado, la integridad de datos se refiere a la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Asegura que los datos permanezcan sin cambios y confiables desde el punto de creación hasta el punto de uso.

Por otro lado, la seguridad de datos se enfoca en proteger los datos contra el acceso no autorizado, las violaciones o los ciberataques. Implica implementar medidas como el cifrado, los firewalls, los controles de acceso y otros protocolos de seguridad para evitar que los datos sean comprometidos o robados.

Integridad de datos vs calidad de datos

Aunque están estrechamente relacionadas, la calidad de los datos es más amplia en alcance. Incluye la condición general de los datos, incluida su exactitud, consistencia, completitud, relevancia y puntualidad. La integridad de los datos es un componente de la calidad de los datos, centrándose en la precisión y consistencia de los datos. La calidad de los datos también considera otros factores, como la relevancia de los datos para la tarea en cuestión, la puntualidad de los datos y si los datos son completos y exhaustivos.

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En esencia, la integridad de los datos es un aspecto crítico de la calidad de los datos, pero no todos los datos de alta calidad necesariamente tendrán alta integridad si no son relevantes ni oportunos. Por ejemplo, los datos podrían ser perfectamente precisos y consistentes (alta integridad), pero no relevantes para la decisión empresarial en cuestión (baja calidad).

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