Dokładność danych a integralność danych: jakie są różnice

Opublikowany: 2022-09-07

Dane mogą być najcenniejszym zasobem Twojej organizacji. Jeśli Twoja organizacja polega na gromadzeniu, przechowywaniu i wykorzystywaniu danych, ich bezpieczeństwo i poprawność ma kluczowe znaczenie dla zdolności firmy do przetrwania i rozwoju. Nierzetelne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków, zniekształconych analiz i nierozważnych zaleceń. Omówmy dokładność danych a integralność danych.

Ludzie często mylą integralność danych z dokładnością, mimo że się różnią. Firmy muszą utrzymywać integralność danych na wysokim poziomie, ale śledzenie wszystkiego i zapewnianie poprawności danych w różnych działach i zestawach danych może być wyzwaniem.

W tym poście na blogu omówimy dokładność danych a integralność danych oraz ich różnice.

Dokładność danych

Najważniejszą częścią jakości danych jest dokładność. Gwarantuje, że decyzje biznesowe Twojej firmy opierają się na rzetelnych i dokładnych danych. Ułatwia to podejmowanie dobrych decyzji we wszystkich obszarach, takich jak planowanie, przewidywanie, budżetowanie itp. Trafność informacji określana jest jako dokładność. Sugeruje to, że dane są dokładne i bezbłędne.

Kompletność jest również składnikiem dokładności. Jeśli masz tylko częściowe informacje, możliwe, że nie będziesz w stanie wyciągnąć właściwych wniosków dotyczących problemu lub problemu.

Wyobraźmy sobie, że jako sprzedawca chcesz mieć oko na stany magazynowe. Jeśli masz kompletne gromadzenie danych, możesz zapewnić, że zawsze masz odpowiednie zapasy, aby zaspokoić zapotrzebowanie klientów. Możesz również wykorzystać dokładność danych do przewidywania trendów, aby z wyprzedzeniem nabywać akcje i być o krok przed konkurencją.

Integralność danych

Integralność danych odnosi się do tego, jak dobrze dane są przechowywane przez cały cykl życia. Odnosi się do dokładności, z jaką dane są wprowadzane do systemu. Oznacza to, że informacje są kompletne, spójne i poprawne.

Podczas tworzenia bazy danych należy zastanowić się, w jaki sposób poradzisz sobie z integralnością danych. Na przykład, jeśli chcesz przechowywać informacje o klientach w relacyjnej bazie danych, musisz upewnić się, że dwóch klientów nie ma tej samej nazwy. Aby to zrobić, możesz nadać każdemu klientowi unikalny numer.

Integralność danych chroni przed utratą i wyciekiem danych. Aby chronić swoje dane przed wrogimi osobami z zewnątrz, upewnij się, że użytkownicy wewnętrzni odpowiednio się nimi obchodzą. Sprawdzanie poprawności danych i sprawdzanie błędów może zapewnić, że poufne dane nie będą błędnie kategoryzowane lub nieprawidłowo przechowywane.

Integralność danych ma kilka wskaźników do rozważenia:

  • Dokładność danych: Jak dokładne są dane. 95% poprawność danych wskazuje, że dane są bardzo zbliżone do rzeczywistego zestawu.
  • Kompletność danych: ilość danych przechowywanych w zestawie danych.
  • Bezpieczeństwo danych: Ochrona danych przed nielegalnym dostępem.
  • Zarządzanie danymi: zapewnienie, że dane spełniają potrzeby organizacji.
  • Ważność danych: Sprawdzanie błędów w celu upewnienia się, że dane są prawidłowe.
  • Unikalność danych: upewnij się, że dane są unikatowe.
  • Analiza lokalizacji : wgląd i analiza lokalizacji wzbogacają dane i sprawiają, że są one przydatne.
  • Wzbogacanie danych: dane zewnętrzne dodają kontekst, niuanse i znaczenie dla danych wewnętrznych. Uwzględnienie informacji o firmie, kliencie lub lokalizacji poprawia kompletność i kontekst danych.

Znaczenie dokładności danych i integralności danych

Każda firma potrzebuje dokładności i integralności danych, aby zapewnić, że dane są kompleksowe, spójne i dokładne. Dokładność danych jest ważna dla firmy, ponieważ zapewnia prawidłowe i aktualne informacje. Ułatwia to podejmowanie decyzji biznesowych i strategiczne planowanie.

Integralność danych jest niezbędna, ponieważ zapewnia, że ​​informacje nie uległy zmianie i są nadal poprawne. Pomaga to utrzymać zaufanie klientów i klientów oraz chroni reputację firmy. Pomaga również potwierdzić legalność danych, co jest niezbędnym krokiem w zapobieganiu uszkodzeniu danych.

Dokładność danych a różnice w integralności danych

Dokładność i integralność danych to dwa krytyczne aspekty zarządzania danymi. Przyjrzyjmy się, jak się od siebie różnią.

Dokładność danych Integralność danych
Dokładność danych wskazuje na ogólną jakość danych. Integralność danych jest definiowana jako posiadanie dokładnych i wyczerpujących danych.
Dla firm ważne jest podejmowanie mądrych decyzji. Ważne jest, aby upewnić się, że informacje nie zostały zmienione lub utracone.
Konieczne jest posiadanie procedur wprowadzania, zarządzania i zabezpieczania informacji w celu zachowania dokładności danych. Aby zapewnić integralność danych, mogą być wymagane dodatkowe procedury zarządzania i bezpieczeństwa.
Zapewnienie dokładności danych w wielu działach i typach danych może być trudne. Integralność danych to po prostu zachowanie dokładności i kompletności zbioru danych.
Dokładność, kompletność, spójność i współczynniki błędów to kluczowe mierniki dokładności danych. Mierniki integralności danych obejmują jakość danych, kompletność, bezpieczeństwo, zarządzanie, poprawność, oryginalność, inteligencję lokalizacyjną i wzbogacenie.
Ryzyko niedokładnych danych obejmuje błędne podejmowanie decyzji, utratę reputacji i nieprzestrzeganie. Ryzyko braku integralności danych obejmuje straty finansowe, niewłaściwą diagnozę i nadpłatę za ubezpieczenie.

Wniosek

Wiemy, że dane mają kluczowe znaczenie, a dokładność danych kontra integralność danych to dwa kluczowe elementy przechowywania danych. Dokładność odnosi się do dokładności danych, natomiast integralność odnosi się do tego, czy dane zostały zmienione.

Problem polega na tym, że wiele firm przedkłada dokładność nad uczciwość, co może prowadzić do poważnych konsekwencji. Nie można przecenić znaczenia dokładności i integralności danych, ponieważ pomagają one zapewnić dokładność danych.

QuestionPro to coś więcej niż tylko oprogramowanie ankietowe, ponieważ zapewnia rozwiązania dla różnych problemów i branż. Na przykład nasza biblioteka badawcza InsightsHub to platforma do przechowywania i analizy danych.

Firmy na całym świecie zwracają się do systemów, takich jak narzędzia i platformy do zarządzania wiedzą InsightsHub, aby usprawnić zarządzanie danymi, przyspieszyć generowanie wglądu i lepsze wykorzystanie danych historycznych, a wszystko to przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji.