数据完整性

数据完整性:自动化成功的关键

Christopher Klee

数据被视为 "数字时代的黄金"。它被用作货币、资源或谈判筹码,几乎无处不在:无论是在私人领域还是在商业领域。它也是公司大型语言模型和人工智能解决方案的基础。社会数据化和 "大数据 "成为当前发展的关键术语绝非偶然。然而,数据的真正价值尤其取决于两个因素:准确分析和数据完整性。

对于越来越多的公司来说,数据是管理流程和决策的基础。从客户、合作伙伴和员工那里收集的数据被用于调整公司战略、优化流程、实施解决方案以及做出大小决策。确保这些决策有理有据、正确无误的基础是基本数据的完整性。但是,数据完整性的含义是什么,企业如何确保数据完整性?

什么是数据完整性?

定义 - 什么是数据完整性?

数据完整性是数据质量的决定性标准。它描述了数据的完整性,包括数据的正确性、完整性和一致性以及安全性。完整性以多维的方式定义了数据库的可信度,因此比简单地确定数据质量更有意义。它还与满足 GDPR 或 CCPA 等监管要求有关。为确保数据完整性,必须确保数据不会在未经授权的情况下被处理、删除或更改。需要考虑的完整性形式多种多样:

物理数据完整性

物理完整性代表数据库的触觉完整性,因此也代表存储元素的完整性和正确性--无论是在云中还是作为内部部署的解决方案。对物理数据完整性的威胁包括自然灾害、电力故障或黑客攻击等,这些都会破坏数据库的功能。用户错误、内存损耗和许多其他问题也会带来风险。危及物理完整性的因素包括 地理冗余存储该系统由全面的安全理念、整个数据库的备份副本和全面的安全理念提供保障。

逻辑数据完整性

逻辑完整性可确保数据在关系数据库中使用时保持不变。逻辑数据完整性包括实体完整性和参照完整性。实体完整性代表唯一值的定义。这可确保所有值在数据库中只出现一次,从而避免失真。参照完整性描述的是以标准化方式记录、存储和使用数据的状态,从而确保数据的可比性。

数据完整性是数据质量的决定性标准。它是成功实施人工智能的关键。

什么是数据质量、数据安全和数据一致性?

明确界定数据完整性对于明确定义该术语非常重要。将其与数据质量、数据一致性和数据安全性等相关术语区分开来至关重要。它们都是数据完整性的核心组成部分。

数据质量
数据质量从属于完整性,表示所存储的数据是否准确,是否正确描述了现实世界中的事实。数据质量的关键因素是准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性。

数据一致性
如果数据在逻辑上是正确的、标准化的、最新的和一致的,那么它就被认为是一致的。因此,数据一致性是数据质量的核心组成部分。

数据安全
数据安全旨在确保数据的完整性。它代表着对数字信息的保护,防止未经授权的访问、损坏或盗窃。理想情况下,数据应在未修改的状态下可用。如果数据已被修改,则应在评估过程中识别并考虑修改内容,以确保数据质量和一致性以及安全性。

随着人工智能使用的增加和大型语言模型的实施,数据完整性的重要性在未来将继续增加。

通过数据完整性和可靠的合作伙伴塑造未来。

数据完整性为何重要?

公司的业务决策以数据为基础--整个管理流程都以数据和数字信息的收集、存储和评估为基础。然而,如果决策所依据的数据不正确,那么做出的决策也可能是错误的。人工智能和大型语言模型的运作也是如此。这些解决方案也利用数据实现流程自动化,并通过聊天机器人生成答案。如果存在不正确的信息,它们就无法可靠地运行。

负责任地处理数据和信息也受到法律法规的约束。如果没有确保完整性的全面解决方案,就不可能按照 GDPR 的要求处理数据。因此,遵守数据质量、数据安全和数据完整性尤为重要。

如何确保数据完整性?

因此,数据的完整性应成为公司的重中之重--尤其是在公司以数据为导向,管理层根据收集的数据做出业务决策,或流程和工作流需要可靠自动化的情况下。

风险

  • 用户错误和配置不当
  • 传输错误
  • 错误、病毒和恶意软件
  • 硬件受损

几乎所有公司都存在这些风险。因此,必须制定规则和流程,确保数据的长期和可持续完整性,从而为管理层提供决策和自动化的可靠依据。因此,以下几点必须予以考虑。

方法

  • 限制数据访问和定义数据处理规则
  • 数据验证,确保数据的正确性和唯一性 
  • 定期数据备份和日志检查
  • 定期对员工进行内部培训和宣传
  • 错误检测软件

此外,还有一些保护数据完整性的专业程序。其中包括 数据清理 或创建 数据快照.数据清理有助于识别和纠正大型数据集中的不一致和不规则之处。快照代表系统和数据载体的虚拟映像,与备份类似,可以恢复数据库以前的状态。这两种功能都有助于确保数据完整性、数据质量和数据安全性。

确保数据完整性的综合战略是绕不开的。

使用 Konfuzio 进行专业数据管理

为了实施这些措施,从而确保数据的长期完整性,最好与专业合作伙伴合作。Konfuzio 在数据的智能收集、处理、存储和管理方面拥有丰富的经验。Konfuzio 的系统可以定义所有必要的规则,并实施多层控制机制,以改善并长期保持公司的数据完整性。在整个过程中,公司自身的数据从未离开过德国的管辖范围,因此受到 GDPR 和其他欧洲数据保护法规的保护。 

此外,快照功能、数据清理或内部托管选项等功能还为采取措施确保数据完整性提供了更多机会,同时也将企业的个性化需求考虑在内。在这个坚实的基础上,文件处理智能解决方案可以实现自动化,并对复杂的流程进行持续优化。  

总结

因此,这些数据也为贵公司的以下工作奠定了坚实的基础 自动化 在业务流程的优化和管理决策中,确保数据完整性的综合战略是不可或缺的。随着人工智能使用的增加和大型语言模型的实施,数据完整性的重要性与日俱增。大型语言模型不会仔细检查其数据库的内容,而是根据可用数据得出结论、答案和决策。 

与管理一样,稳固的数据库是取得良好业绩的基础。企业应意识到这一点,以避免在数字化竞争中经济落后。事实上,确保数据完整性的可靠解决方案应尽早实施。Konfuzio 在所有这些领域都可以成为称职可靠的合作伙伴,确保数据完整性是企业成功实施人工智能、可持续自动化和可靠决策的关键。

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