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Qué es el Data Integrity y por qué es importante en las empresas

En esta era de revolución digital, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos de cualquier empresa. Muchos expertos afirman que poseer datos validados supone un beneficio enorme al que se le puede sacar provecho de diferentes maneras. Sin embargo, al gestionar los datos, no puedes olvidar que estos representan una responsabilidad para la empresa. Por esta razón es tan importante el Data Integrity, porque debes asegurar la integridad y seguridad de los datos para que su uso sea siempre el adecuado.

¿Qué es el Data Integrity?

El Data Integrity es el proceso mediante el cual se avala que la información almacenada en una base de datos es consistente y precisa.

Hoy en día, mantener la integridad de los datos es fundamental para cualquier empresa dado el valor que suponen. Más aún si esta información está completamente validada y optimizada.

Además, trabajar con datos correctos y fiables representa un ahorro de tiempo y garantiza que la información almacenada es veraz y segura. 

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¿Por qué es importante mantener la integridad de los datos?

Durante su ciclo de vida, los datos se replican, se transfieren, se modifican y sufren un sin fin de alteraciones. Es por ello que hace falta generar métodos, reglas y estándares de verificación de errores y procesos de validación para que la integridad de los datos utilizados en la empresa sea fiable.

Hoy en día existen sistemas informatizados o de gestión en la nube que permiten una integridad de los datos impecable, de forma organizada y estructurada.

Tipos de Data Integrity

Existen dos tipos de Data Integrity:

Integridad física

Para proteger la integridad física de los datos se debe disponer de herramientas de detección de errores que permitan garantizar la integridad y precisión de los datos en circunstancias que puedan ponerlos, a ellos o a su almacenamiento, en peligro. Esto incluye fallos de hardware, desastres naturales, cortes de energía, errores humanos o cualquier otro factor extremo.

Integridad lógica

Para este tipo de Data Integrity, se utilizan diferentes criterios para proteger la información de las bases de datos relacionales de errores humanos, errores de software o ataques informáticos. Existen 4 tipos de integridad lógica: 

  • Integridad de la entidad: se basa en que cada tabla necesita una clave primaria o un valor único que permita distinguir los datos. Esto garantiza que las tablas no se dupliquen ni tengan un identificador igual.
  • Integridad referencial: este tipo de Data Integrity permite crear procesos a través de reglas incrustadas en la base de datos, utilizando claves externas que aseguran que se realice un uso y almacenamiento adecuado de la información. 
  • Integridad del dominio: el dominio es un conjunto de valores correctos que se encuentran en la base de datos. En la integridad del dominio se crean procesos que permiten que cada valor sea preciso. Además, se incluyen reglas que definen todas las categorías, valores y formatos para ingresar, restringir y leer los datos.
  • Integridad definida por el usuario: cuando la integridad de la entidad, la referencia y el dominio no son suficientes para salvaguardar los datos, los mismos usuarios crean sus propias reglas y restricciones.

Principios ALCOA para garantizar el Data Integrity

Para garantizar el Data Integrity, se utiliza el principio ALCOA, que permite definir los requisitos de consistencia exactos y correctos. ¿Qué significado tienen las siglas ALCOA?:

A: Attributable (Atribuible). Esto hace referencia a que se deben documentar todos los datos creados o modificados. Es importante saber quién los creó, cuándo y por qué. En otras palabras, los datos deben ser atribuibles a la persona que los creó.

L: Legible (Legible). Toda la información debe poder ser leída y entendida por el ser humano. Para ello, se deben implementar estructuras y valores que sean de fácil interpretación.

C: Contemporaneously recorded (Contemporáneo). Los registros se deben realizar en el momento en que se lleva a cabo el trabajo y la información debe ser almacenada por orden de ejecución.

O: Original or a true copy (Original). Esto significa que cada uno de los registros debe ser original.

A: Accurate (Exacto). Cada dato tiene que ser exacto, no puede contener ningún error, ni humano, ni automático. Además, todos ellos deben reflejar los cambios, sin ocultar la información antigua.

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Riesgos en el Data Integrity

Con la digitalización, existen cada vez más riesgos para la integridad de los datos. Estos se transfieren a diferentes dispositivos y se almacenan mayoritariamente en la nube, por lo que trabajar en mantenerlos íntegros es determinante para su uso adecuado en la empresa.

El registro, el almacenamiento, las modificaciones, la distribución, las copias de seguridad y otras acciones sobre los datos acarrean el riesgo de corromper su integridad, tanto de forma accidental como maliciosa.

También existen otros factores que amenazan el Data Integrity, como por ejemplo:

  • Los errores humanos.
  • Los errores en la transferencia de datos de forma involuntaria.
  • Las configuraciones inadecuadas y fallos de seguridad.
  • Los ataques informáticos, malware o amenazas internas en el software de gestión.
  • Los hardware que no cuentan con las protecciones adecuadas de seguridad.

Todo esto puede poner en riesgo los datos, amenazando su integridad. Si estos se alteran accidentalmente, puede haber una pérdida importante de información veraz, lo que supone que los datos ya no son fiables para su uso o para la toma de decisiones.

Otra fatalidad puede darse si los datos se ven amenazados por ataques informáticos externos, algo muchas veces incontrolable en el momento de su ejecución. Implementar medidas de Data Integrity puede evitar esta entrada de agentes maliciosos que afecten la distribución, modificación y fiabilidad de los datos y, en muchos casos, difunde información confidencial.

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Cómo asegurar el Data Integrity en el cloud

Las plataformas cloud de integración de datos son una alternativa accesible para todas las empresas que brinda una visión en tiempo real de todos sus datos de forma ágil, óptima y segura. 

En la actualidad, las herramientas de integración en la nube permiten conectar múltiples aplicaciones seguras con todos los datos de la empresa almacenados y acceder a ellos desde cualquier ubicación. 

Para asegurarte de que estos cuentan con una seguridad que garantice el Data Integrity, debes comprobar que el proveedor que elijas para su almacenamiento cumpla con una serie de medidas. ¿Cómo?

  • Verifica el funcionamiento de la tecnología utilizada.
  • Solicita las certificaciones de seguridad correspondientes.
  • Realiza pruebas de acceso y almacenamiento de los datos.
  • Vigila que se cumplen buenas prácticas en seguridad y mantenimiento.

Está claro que una empresa que no realice las acciones necesarias para proteger y asegurar la integridad de sus datos está cometiendo un grave error que puede suponer la pérdida no solo de información importante, sino también de tiempo y dinero. Para evitarlo, evalúa las necesidad de tu empresa y ponte manos a la obra para trabajar desde ya en el Data Integrity.

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