데이터 정확도 대 데이터 무결성: 차이점은 무엇입니까

데이터는 조직의 가장 소중한 자산일 수 있습니다. 조직이 데이터 수집, 저장 및 사용에 의존하는 경우 해당 데이터를 안전하고 정확하며 안전하게 유지하는 것이 비즈니스의 생존 및 발전 능력에 매우 중요합니다. 신뢰할 수 없는 데이터는 잘못된 결론, 왜곡된 분석 및 경솔한 권고로 이어질 수 있습니다. 데이터 정확도와 데이터 무결성에 대해 논의해 보겠습니다.

사람들은 데이터 무결성과 정확성이 서로 다르지만 자주 혼동합니다. 기업은 데이터 무결성을 높게 유지해야 하지만 모든 것을 추적하고 여러 부서와 데이터 세트에서 데이터가 올바른지 확인하는 것은 어려울 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 데이터 정확도와 데이터 무결성 및 차이점에 대해 설명합니다.

데이터 정확도

데이터 품질의 가장 중요한 부분은 정확성입니다. 신뢰할 수 있고 정확한 데이터를 기반으로 회사의 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 계획, 예측, 예산 책정 등과 같은 모든 영역에서 올바른 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. 정보의 유효성을 정확성이라고 합니다. 데이터가 정확하고 오류가 없음을 나타냅니다.

완전성은 정확성의 구성 요소이기도 합니다. 정보가 일부만 있는 경우 문제 또는 문제에 대해 올바른 결론에 도달하지 못할 수 있습니다.

소매업체로서 재고 수준을 계속 확인하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 완전한 데이터 수집이 있는 경우 고객 요구를 충족할 수 있는 적절한 재고를 항상 확보할 수 있습니다. 또한 데이터 정확성을 사용하여 추세를 예측하여 미리 주식을 확보하고 경쟁에서 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

데이터 무결성

데이터 무결성은 데이터가 수명 주기 동안 얼마나 잘 저장되는지를 나타냅니다. 데이터가 시스템에 입력되는 정확도와 관련이 있습니다. 이는 정보가 완전하고 일관되며 정확함을 나타냅니다.

데이터베이스를 생성할 때 데이터 무결성을 처리하는 방법을 고려해야 합니다. 예를 들어, 고객 정보를 관계형 데이터베이스에 저장하려면 두 고객의 이름이 동일하지 않은지 확인해야 합니다. 이를 위해 각 고객에게 고유한 번호를 부여할 수 있습니다.

데이터 무결성은 데이터 손실 및 누출로부터 보호합니다. 적대적인 외부인으로부터 데이터를 보호하려면 내부 사용자가 데이터를 적절하게 처리해야 합니다. 데이터 유효성 검사 및 오류 검사를 통해 민감한 데이터가 잘못 분류되거나 잘못 저장되지 않도록 할 수 있습니다.

데이터 무결성에는 다음과 같은 몇 가지 메트릭을 고려해야 합니다.

• 데이터 정확도: 데이터가 얼마나 정확한지. 95% 데이터 정확성은 데이터가 실제 세트와 거의 일치함을 나타냅니다.

• 데이터 완전성: 데이터 세트에 저장된 데이터의 양.

• 데이터 보안: 불법적인 액세스로부터 데이터를 안전하게 보호합니다.

• 데이터 거버넌스: 데이터가 조직의 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

• 데이터 유효성: 데이터가 유효한지 확인하기 위해 오류를 확인합니다.

• 데이터 고유성: 데이터가 고유한지 확인합니다.

• 위치 인텔리전스: 위치 통찰력 및 분석은 데이터를 강화하고 실행 가능하게 만듭니다.

• 데이터 강화: 외부 데이터는 내부 데이터에 컨텍스트, 뉘앙스 및 관련성을 추가합니다. 비즈니스, 소비자 또는 위치 세부 정보를 포함하면 데이터의 완전성과 컨텍스트가 향상됩니다.

데이터 정확성 및 데이터 무결성의 중요성

모든 회사는 데이터가 포괄적이고 일관되며 정확한지 확인하는 데 도움이 되는 데이터 정확성과 무결성이 필요합니다. 데이터 정확성은 정확하고 최신 정보를 제공하기 때문에 비즈니스에 중요합니다. 이를 통해 보다 쉽게 ​​비즈니스 결정을 내리고 전략적으로 계획할 수 있습니다.

데이터 무결성은 정보가 변경되지 않고 여전히 올바른지 확인하기 때문에 필수적입니다. 이는 고객과 클라이언트의 신뢰를 유지하고 회사의 평판을 보호하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터의 적법성을 확인하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터가 손상되는 것을 방지하는 데 필수적인 단계입니다.

데이터 정확도와 데이터 무결성의 차이점

데이터 정확성과 무결성은 데이터 관리의 두 가지 중요한 측면입니다. 서로 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

결론

우리는 데이터가 중요하고 데이터 정확성과 데이터 무결성이 데이터 스토리지의 두 가지 중요한 부분이라는 것을 알고 있습니다. 정확도는 데이터가 얼마나 정확한지를 의미하고 무결성은 데이터가 변경되었는지 여부를 나타냅니다.

문제는 많은 기업이 무결성보다 정확성을 우선시하여 심각한 결과를 초래할 수 있다는 것입니다. 데이터 정확성 및 무결성의 중요성은 데이터의 정확성을 보장하는 데 도움이 되기 때문에 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

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