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

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L'intégrité des données englobe l'exactitude, la fiabilité et la cohérence des données dans le temps. Elle implique le maintien de la qualité et de la fiabilité des données par la mise en œuvre de mesures de protection contre les modifications non autorisées, les erreurs ou la perte de données. 

L'intégrité des données est cruciale car elle garantit la fiabilité des données, ce qui permet de prendre des décisions en connaissance de cause, de mener des opérations efficaces et d'effectuer des analyses précises. Elle aide les organisations à se conformer aux réglementations, à prévenir la corruption ou la falsification des données et à préserver l'intégrité et la crédibilité globales de leurs systèmes et processus. 

Pour en savoir plus sur l'importance de l'intégrité des données et sur la manière de la préserver, poursuivez votre lecture.

Importance organisationnelle de l'intégrité des données

L'intégrité des données est importante au sein d'une organisation pour plusieurs raisons : 

• Fiabilité de la prise de décision : Des données exactes constituent la base d'une prise de décision fiable. Si l'intégrité des données est compromise, cela peut conduire à des analyses et des conclusions erronées, et donc à des décisions et des actions potentiellement dommageables. 

• Conformité et audit : Dans de nombreux secteurs, en particulier les soins de santé et la finance, garantir l'intégrité des données n'est pas seulement une bonne pratique, c'est souvent une obligation légale ou réglementaire. En France, le respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est indispensable. Ce cadre légal impose aux organisations des normes strictes en matière de collecte, de partage, et de protection des données personnelles des consommateurs. Le non-respect de ces règles peut entraîner des sanctions sévères, soulignant l'importance cruciale de l'intégrité des données pour la conformité réglementaire.

Comment maintenir l'intégrité des données ?

Vous pouvez maintenir l'intégrité des données de plusieurs façons : 

Validation des entrées

Les stratégies de validation des entrées peuvent contribuer à empêcher la saisie de données invalides ou malveillantes dans un système. Il s'agit notamment de vérifier les erreurs humaines, de supprimer les données en double et de vérifier les données une fois qu'elles ont été saisies. Une formation complète à la saisie des données peut contribuer à prévenir les erreurs de saisie.

Politiques de gouvernance des données

L'établissement de politiques claires en matière de collecte, de stockage et de traitement des données est essentiel au maintien de l'intégrité des données. Il peut s'agir de règles concernant les personnes autorisées à accéder aux données et à les modifier, ainsi que des procédures nécessaires à cet effet.

Sauvegarde et récupération des données

Des sauvegardes régulières de données garantissent que, même en cas de perte de données, vous pouvez restaurer une version intacte des données.

Types d'intégrité des données

Les deux types d'intégrité des données les plus courants sont l'intégrité physique et l'intégrité logique.

L'intégrité physique des données fait référence à la capacité d'obtenir des données exactes de l'entreprise. Elle comprend l'accès aux données, l'exhaustivité des données et la prévention des facteurs susceptibles d'entraîner des erreurs dans les données. Le maintien de l'intégrité physique des données peut inclure la prévention des dommages aux équipements et la mise en place de mesures de protection contre les pannes de courant, l'érosion du stockage et les pirates informatiques.

L'intégrité logique des données fait référence à la capacité de conserver des données cohérentes et exactes au fil du temps. Cela comprend :

• Intégrité des entités : L'identification correcte des données, y compris la prévention des doublons ou des valeurs nulles.

• Intégrité du domaine : Garantir l'exactitude des données, y compris la définition des valeurs acceptables

• Intégrité référentielle : Stockage correct des données et protection contre les erreurs

• Intégrité définie par l'utilisateur : Contraindre les données créées par les utilisateurs à respecter les exigences

Termes connexes

• Base de données relationnelle

• Traitement des données

• Éthique de l'IA

• Métadonnées

• Pipeline de données

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En comprenant l'importance de l'intégrité des données et en sachant comment mettre en œuvre des stratégies pour la préserver, vous pouvez améliorer l'exhaustivité et la qualité de vos données tout en réduisant les erreurs. Développez les compétences professionnelles dont vous avez besoin pour une carrière dans le domaine des données avec les Certificats Professionnels Analyse de données Google ou Google Business Intelligence sur Coursera. Apprenez à votre rythme depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion Internet.