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Was ist Datenintegrität?
Unter Datenintegrität versteht man die allgemeine Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, um ihre Zuverlässigkeit für den vorgesehenen Verwendungszweck zu gewährleisten.
Ist die Integrität der Daten gewährleistet, wurden Mechanismen eingerichtet, die sicherstellen, dass die verwendeten, übertragenen Daten und die ruhenden Daten nicht von einer unbefugten Person oder einem Programm geändert werden können.
Ein wichtiges Ziel bei der Wahrung der Datenintegrität besteht in der Sicherheit, dass die Daten nach einer Störung wiederhergestellt werden können.
Die Datenintegrität spielt eine wichtige Rolle bei der Geschäftskontinuität und der Wiederherstellung im Katastrophenfall und kann sowohl auf der physischen als auch auf der logischen Ebene durchgesetzt werden.
Die physische Integrität schützt die Daten vor externen Faktoren wie Stromausfällen oder Hardwarefehlern. Logische Integritätsinitiativen stellen sicher, dass die Daten zugänglich und fehlerfrei bleiben.
Warum ist Datenintegrität wichtig?
- Gewährleistet die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten.
- Stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen oder sie ändern können.
- Sorgt dafür, dass Organisationen die gesetzlichen Vorschriften einhalten.
Häufige Gründe für eine Beeinträchtigung der Datenintegrität sind menschliche Fehler, Formatierungsfehler, Syntaxfehler, Malware, Ransomware-Angriffe oder andere Bedrohungen der Cybersicherheit.
Wichtigste Erkenntnisse
- Datenintegrität bedeutet die allgemeine Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.
- Sie spielt eine wichtige Rolle bei der Geschäftskontinuität und der Wiederherstellung im Katastrophenfall.
- Die Datenintegrität wird sowohl in hierarchischen als auch in relationalen Datenbankmodellen durchgesetzt.
- Regelmäßige Backups und die Beschränkung des Zugriffs auf sensible Daten tragen zum Schutz der Datenintegrität bei.
- Zu den Technologien gehören Blockchain, Datenvalidierung und Fehlerkorrekturcodes.
Geschichte der Datenintegrität
Zum Verständnis des Begriffs Datenintegrität sollte man zunächst seine Geschichte kennen.
Das Konzept der Datenintegrität wurde erstmals 1938 von der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) eingeführt.
Diese und nachfolgende Richtlinien bezogen sich auf die Datenintegrität in der Pharmaindustrie.
Was war das Hauptproblem bei der Datenintegrität?
Die Regulierungsbehörden wollten sicherstellen, dass die Industrie während des Lebenszyklus der Arzneimittelentwicklung und der Vermarktung genaue Daten erfasst.
Wie funktioniert Datenintegrität?
Datenintegrität wird sowohl in hierarchischen als auch in relationalen Datenbankmodellen durchgesetzt.
Die Integrität wird in der Regel während der Entwurfsphase der Datenbank durch die Verwendung von Standardverfahren und -regeln sichergestellt.
Durch verschiedene Fehlerprüfungsmethoden und Datenvalidierungsverfahren wird sie gewahrt.
Das Konzept der Datenbankintegrität gewährleistet, dass alle Daten zurückverfolgt und mit anderen Daten in Verbindung gebracht werden können.
Dadurch wird alles wiederherstellbar und durchsuchbar. Ein einziges, klar definiertes und gut kontrolliertes Datenintegritätssystem erhöht die Stabilität, Leistung, Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit.
Zum Schutz der Datenintegrität tragen bewährte Verfahren wie die Planung regelmäßiger Backups, die Kontrolle des Zugriffs auf sensible Datensätze, die Nachverfolgung von Änderungen und die Prüfung von Protokollen bei.
Außerdem bietet Antiviren-Software Schutz vor Malware und anderen Sicherheitslücken, die die Datenintegrität gefährden können.
Zur Sicherstellung der Datengenauigkeit und -konsistenz können Unternehmen neben herkömmlichen Methoden zur Validierung und Verbesserung von Datensätzen auch alternative Datenanbieter und -quellen nutzen.
Datenintegritätstypen
Bei der Definition von Datenintegrität sollte man wissen, wie sie erreicht werden kann.
Die Datenintegritätskontrolle umfasst Integritätsbeschränkungen, die in einer relationalen Datenbankstruktur verwendet werden.
Kann eine dieser Funktionen nicht in der Datenbank implementiert werden, ist sie durch die Software zu realisieren.
Datenintegrität vs. Datenqualität und Datensicherheit
| Datenintegrität | Datenqualität | Datensicherheit |
| Die allgemeine Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. | Der Grad, in dem ein bestimmter Datensatz den Bedürfnissen eines Nutzers entspricht. | Der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Beschädigung oder Diebstahl. |
| Verhindert die Beschädigung von Daten und gewährleistet die Zuverlässigkeit. | Gewährleistet die Relevanz, Genauigkeit und Aktualität der Daten. | Sichert Daten gegen Verletzungen, Verlust oder Manipulationen. |
| Zu den Technologien gehören Blockchain, Datenbankeinschränkungen, Datenvalidierung und Fehlerkorrekturcodes. | Zu den Technologien gehören Datenbereinigung, Extraktion, Transformation, Laden (ETL) sowie Stammdatenmanagement (MDM). | Zu den Technologien gehören Zugangskontrollsysteme (ACS), Verschlüsselung, Firewalls und Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA). |
Datenintegritätsrisiken
Welche Probleme gibt es bei der Datenintegrität? Häufige Gründe für eine Beeinträchtigung der Datenintegrität und die damit verbundenen Risiken sind unter anderem:
- Cybersicherheit-Bedrohungen – Beschädigung, Veränderung oder Löschung von Daten;
- Datenübertragungsfehler – Verlust oder Beschädigung von Daten während der Übertragung;
- Formatierungsfehler – unvollständige Datensätze;
- Syntaxfehler – ungenaue Speicherung oder Abruf von Daten;
- Systemausfälle – beschädigte oder verlorene Daten;
- Unbefugter Zugriff – Beeinträchtigung der Datengenauigkeit oder -konsistenz.
Datenintegrität: Beispiele
Beispiele für Datenintegrität sind:
Datenintegrität: Vor- und Nachteile
Vorteile
- Sorgt für genaue und zuverlässige Daten.
- Hilft bei der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
- Verbessert die Entscheidungsfindung.
- Schützt Informationen vor nicht autorisierten Änderungen.
Nachteile
- Verstöße gegen die Cybersicherheit bedrohen die Datenintegrität.
- Menschliche Fehler können Daten gefährden.
- Überwachung und Wartung sind ressourcenintensiv.
- Erfordert Investitionen in Tools und Prozesse.
Fazit
Die Definition der Datenintegrität bezieht sich auf die allgemeine Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.
Sie sorgt dafür, dass die verwendeten, übertragenen und ruhenden Daten zuverlässig bleiben, auch nach der Wiederherstellung im Falle von Störungen.
Mechanismen wie Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Domänenregeln setzen die Datenintegrität in Datenbanksystemen durch.
Zu den Vorteilen der Datenintegrität gehören eine bessere Entscheidungsfindung, die Einhaltung von Vorschriften und der Schutz vor unbefugten Änderungen.
Zwar gibt es Herausforderungen wie Cybersecurity-Verletzungen und menschliche Fehler, aber Data Governance – zusammen mit neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain – hilft dabei, die Integrität von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass sie für den beabsichtigten Zweck zuverlässig bleiben.
