Qu'est-ce que l'intégrité des données ?

Dans un monde où les données constituent désormais l'actif le plus précieux de votre entreprise, leur qualité, leur sécurité et leur bon état sont essentiels. Pour cela, vous devez garantir leur intégrité à tout moment. Vous souhaitez comprendre les principes fondamentaux de l'intégrité des données afin de mettre votre entreprise sur la voie d'une exploitation sereine et fiable de ses données ? Suivez ce guide.

Si la notion d'intégrité est souvent évoquée lorsqu'il est question de sécurité et de compromission des données, elle ne doit pas être confondue avec l'intégrité des données, qui est une discipline à part entière dans le monde complexe et exigeant de l'exploitation des données.

La définition exacte de l'intégrité des données consiste à préserver et à garantir l'exactitude et l'cohérence ité des données tout au long de leur cycle de vie.

Garantir l'intégrité des données, c'est s'assurer que les informations stockées dans une base de données restent complètes, exactes et fiables. Et ce, quelle que soit la durée de leur stockage, la fréquence à laquelle on y accède ou la manière dont elles sont traitées.

Les différents types d'intégrité des données

Le concept d’intégrité des données est complexe, car il revêt de multiples formes et significations. Au-delà d’une approche globale de l’intégrité des données, il est important de comprendre qu’il existe différents types d’intégrité des données. Ces différents types ne s’opposent pas les uns aux autres, mais se complètent et se combinent pour garantir la qualité et la sécurité de vos ressources de données.

Garantir l'intégrité des données, sous toutes ses formes, n'est pas seulement une question de conformité, mais aussi d'utilisation optimale des informations disponibles. On distingue deux grands types d'intégrité des données : l'intégrité physique, d'une part, et l'intégrité logique, d'autre part.

Intégrité physique

Protéger l'intégrité physique des données signifie éviter de les exposer à à l'erreur humaine et à la défaillance du matériel (comme les dysfonctionnements des serveurs de stockage, par exemple).

Il s'agit également de s'assurer que les données ne peuvent pas être déformées par les programmeurs du système, par exemple. De même, l'intégrité physique des données est remise en cause lorsqu'une panne de courant ou un incendie affecte une base de données.

Enfin, l'intégrité physique est également compromise lorsqu'un pirate informatique parvient à accéder aux données.

Intégrité logique

Garantir l'intégrité logique de vos données signifie s'assurer que les données restent inchangées en toutes circonstances. Si l'intégrité logique est, comme l'intégrité physique, destinée à protéger les données contre les manipulations et les erreurs humaines, elle s'exerce d'une manière différente et selon quatre axes distincts :

Intégrité de l'entité

L'intégrité des entités est le principe qui consiste à d'associer des clés primaires aux données collectées. Ces valeurs uniques identifient tous vos éléments de données. C'est une garantie efficace contre les doublons, par exemple, car chaque donnée n'est répertoriée qu'une seule fois.

Intégrité référentielle

Le principe d'intégrité référentielle décrit la série de processus qui garantissent que les données sont stockées et utilisées de manière uniforme et cohérente. dépôt mode est votre meilleure garantie que seuls les changements, ajouts ou suppressions de données appropriés et autorisés sont effectués. L'intégrité référentielle vous permet de définir des règles pour éradiquer les doublons ou pour vérifier l'exactitude des données saisies en temps réel.

Intégrité du domaine

L'intégrité du domaine fait référence à l'ensemble des processus qui garantissent l'exactitude des données attachées à un domaine. attachées à un domaine. Un domaine est caractérisé par un ensemble de valeurs considérées comme acceptables et qu'une colonne peut contenir. Il peut inclure différentes règles définissant le format ou le type de données ou la quantité d'informations pouvant être saisies.

utilisateur Intégrité utilisateur

utilisateur- L'intégrité définie par les utilisateurs implique des règles établies par ces derniers utilisateur pour répondre à leurs besoins liés à leur propre utilisation. En ajoutant un certain nombre de règles métier spécifiques aux mesures d’intégrité des données, il est possible de compléter la gestion de l’intégrité des entités, de l’intégrité référentielle et de l’intégrité du domaine.

Pourquoi est-il important de garantir l'intégrité des données ?

L'intégrité des données est importante pour deux raisons essentielles :

La première concerne la conformité des données. Le GDPR fixant des règles strictes et prévoyant des sanctions sévères, la garantie de l'intégrité des données à tout moment est un enjeu majeur.

Le deuxième concerne l' utilisation de vos données. Lorsque l’intégrité est préservée, vous avez la certitude que les informations disponibles sont fiables et de qualité, et surtout, qu’elles correspondent à la réalité.

Comment garantir l'intégrité des données

Assurer l'intégrité des données ne se limite pas à la protection d’une base de données contre les modifications non autorisées. Les entreprises ont besoin de contrôles permettant de garantir l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et la fiabilité des informations lors de leur circulation entre les applications, les pipelines, les bases de données et les systèmes d’analyse.

Commencez par définir des règles de validation claires. Les champs obligatoires, les formats acceptés, les plages de valeurs et les règles de relation permettent d'empêcher d'emblée la saisie de données erronées dans les systèmes. Les contraintes de base de données, telles que les clés primaires, les clés étrangères et les valeurs uniques, offrent une protection supplémentaire en définissant strictement les relations entre les enregistrements.

Les contrôles d'accès revêtent une importance tout aussi grande. Limiter les personnes autorisées à créer, modifier ou supprimer des informations sensibles permet de réduire le risque de modifications accidentelles ou non autorisées. Les organisations doivent également conserver des pistes d'audit afin que les équipes puissent déterminer quand les informations ont été modifiées, qui les a modifiées et quel système ou processus en est à l'origine.

La surveillance automatisée de la qualité des données peut permettre de détecter des problèmes que les contrôles traditionnels des bases de données ne parviennent pas toujours à repérer. Les variations au niveau des taux de valeurs nulles, des volumes d’ enregistrement , des distributions, de l’actualité des données ou du schéma peuvent indiquer qu’un problème s’est produit en amont. Détecter ces changements à un stade précoce permet d’éviter que des informations non fiables ne se retrouvent dans les rapports, les applications ou les systèmes d’IA.

Enfin, les équipes doivent pouvoir suivre le parcours des données. La traçabilité des données permet de déterminer d'où proviennent les informations, comment elles ont été transformées et quels systèmes en aval en dépendent. Lorsqu'un problème survient, ce contexte facilite l'identification de la source et la compréhension de l'impact potentiel sur l'activité.

Intégrité des données et qualité des données

L'intégrité des données et la qualité des données sont étroitement liées, mais elles ne sont pas identiques.

L'intégrité des données vise à garantir que les informations restent exactes, cohérentes et fiables tout au long de leur cycle de vie. Elle englobe les règles et les contrôles qui protègent les relations, les formats et les enregistrements contre toute altération ou incohérence.

La qualité des données porte, de manière plus générale, sur l'adéquation des informations à l'usage auquel elles sont destinées. Parmi les critères courants de qualité des données, on peut citer l'exactitude, l'exhaustivité, l'cohérence, l'actualité, la validité et l'unicité.

Par exemple, les coordonnées d’un client enregistrement peuvent respecter les règles d’intégrité de la base de données, car elles comportent une clé primaire valide et respectent le format requis. Cependant, si l’adresse date de cinq ans, ces informations peuvent tout de même être de mauvaise qualité.

Les organisations ont besoin des deux. L'intégrité permet de mettre en place les contrôles structurels et opérationnels qui protègent les informations, tandis que la qualité des données permet de déterminer si ces informations sont adaptées à l'analyse, aux opérations, aux déclarations réglementaires et à l'intelligence artificielle.

Les différences entre l'intégrité et la sécurité des données

La sécurité des données est une discipline qui regroupe l'ensemble des mesures mises en œuvre pour prévenir la corruption des données. Elle repose sur l'utilisation de systèmes, de processus et de procédures visant à restreindre tout accès non autorisé à vos données.

L'intégrité des données, quant à elle, englobe l'ensemble des techniques et des solutions qui garantissent la préservation de l'intégrité et de l'exactitude des informations tout au long de leur cycle de vie.

En d'autres termes, la sécurité des données est l'un des éléments qui contribuent à l'intégrité des données.

À propos de l'auteur

À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.