数据完整性——为什么它很重要

好,健壮的数据可以公用事业的一个主要的竞争优势在未来数字化转型的时代。在大数据时代,组织有效地利用数据,促进数据完整性可以做出更好的业务决策,提高分析质量,并降低数据丢失的风险,腐败或网络威胁。

“data-healthy效用”确保其数据是一致的,并确保在整个生命周期的数据。

数据完整性的重要性对于能源和公共事业组织是未来的核心业务的最佳实践。现在公司正在部署先进技术像人工智能,机器学习,物联网(物联网),机器人,区块链和网络安全改进操作。聊天机器人和云计算实施增强和简化客户体验。这些技术生成大量的数据。这意味着组织需要确保
数据准确性和完整性的功能。

面临的挑战是如何使这个数据有用并生成可行的见解,关键业务决策是最优的。今天的公用事业机构如何保证数据完整性,同时迅速理解来自多个数据源的数据,以各种不同的格式,在快速变化的市场做出有意义的决定?

相关的危险数据完整性问题

数据完整性是一个复杂和单一性的问题。数据专业人员必须警惕的各种风险会影响数据的完整性和质量。这些包括以下几点:

人为错误

人为错误当然是数据完整性的一个主要危险因素。人为错误可以发生在当数据是错误的输入,处理和分析。公司依靠多个数据源从各种输入,可以有数据完整性问题。

错误配置和安全错误

如果没有正确配置访问——例如,如果不正确的用户权限设置-数据可能更容易受到网络犯罪或安全漏洞。同样,如果数据没有有效安全的加密和访问控制,它也可以被未经授权的个人或黑客程序。

妥协的硬件

硬件可以失败或被损坏,数据可以被意外删除或覆盖,它也会损坏在数据传输和存储,和信息可能无意中或被其他数据覆盖用户访问。一个关键时刻是数据迁移。至关重要的公司评估数据质量和完整性对这些遗留系统之前的转变。

意想不到的传输错误

不同的数据系统之间数据迁移时,信息可能是不小心在传输过程中丢失或损坏。这种情况可能是一个重要的数据完整性的风险,特别是如果数据输入不同的团队或来源。

恶意软件,内部威胁和网络攻击

数据完整性也可以被恶意软件和病毒,腐败的信息。很重要的保护对恶意参与者试图窃取数据和目标数据仓库或数据基础设施的网络攻击。

通过数据治理管理数据的完整性

为了减轻许多数据完整性的风险,数据管理员需要实施一个健壮的数据治理策略,包括数据完整性检查。这个过程可能包括:

• 数据完整性评估

• 网络安全和数据读写训练数据的用户

• 实际的改进,减少数据错误

• 数据冗余备份和优秀的实践来保护数据的可靠性

• 数据加密的数据安全

• 数据审核检测数据完整性问题

• 健壮的网络安全措施

物理完整性和逻辑的完整性是两种类型的数据的完整性需要保护,以确保数据将会妥协的。第一个是他们的人身安全,数据,不能受到地震或服务器。第二个涉及到确保数据保持不变。这有助于保证数据安全的人为错误和恶意攻击。

公用事业需要保持健康他们的数据完整性通过数字转换。