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Che cos’è l’integrità dei dati? Importanza e best practice

L’integrità dei dati indica che i dati sono completi, corretti e privi di discrepanze o errori, il che è essenziale per decisioni aziendali informate e compliance normativa.

  • Presentazione
  • Perché è importante l’integrità dei dati?
  • Componenti chiave dell’integrità dei dati
  • Best practice di integrità dei dati
  • Integrità dei dati per healthcare, finance e retail
  • Risorse

Presentazione

I dati sono la struttura portante delle moderne operazioni aziendali e influenzano tutto, dai processi decisionali alla customer experience. Ma i dati non hanno valore se non sono affidabili e l’affidabilità inizia con l’integrità.

Questo articolo approfondisce il concetto di integrità dei dati, il suo rapporto con la sicurezza e la qualità, la sua importanza in tutti i settori e le misure pratiche per garantirla.

Integrità dei dati, sicurezza dei dati e qualità dei dati

Per ottimizzare la gestione dei dati, è essenziale comprendere la differenza tra integrità, sicurezza e qualità dei dati. Sebbene questi termini siano interconnessi, riguardano aspetti unici della gestione dei dati che, insieme, promuovono l’affidabilità e l’usabilità dei dati.

  • L’integrità dei dati si concentra sull’accuratezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati nell’intero ciclo di vita dei dati. Controlla che i dati siano completi, corretti e privi di discrepanze o errori, il che è essenziale per decisioni aziendali informate e conformità alle normative. Ad esempio, un ospedale deve assicurarsi che le cartelle cliniche dei pazienti siano aggiornate e prive di errori per poter fare affidamento sull’integrità dei dati a supporto di cure di alta qualità.

  • I controlli di sicurezza proteggono i dati da accessi non autorizzati, violazioni e furti. Misure come crittografia, controllo degli accessi e regolari valutazioni della sicurezza proteggono i dati sensibili. Ad esempio, un istituto finanziario utilizza la sicurezza dei dati per proteggere i dati delle transazioni dei clienti dalle minacce informatiche.

  • Il termine qualità dei dati si riferisce alla condizione generale dei dati, ossia la loro accuratezza, coerenza e pertinenza. L’alta qualità dei dati è essenziale per generare insight utili. Ad esempio, un retailer fa affidamento sulla qualità dei dati per utilizzare dati puliti e pertinenti e ottimizzare la gestione dell’inventario.

Insieme, questi elementi formano un approccio completo alla gestione dei dati.

Perché è importante l’integrità dei dati?

Ottenere l’integrità dei dati significa garantire che i dati siano accurati, coerenti e affidabili per tutto il loro ciclo di vita, convalidando che le informazioni utilizzate dall’organizzazione rimangano affidabili attraverso tutti i sistemi, compresi modelli AI, app rivolte ai clienti, supply chain e software di sicurezza. 

L’integrità dei dati è essenziale per garantire processi decisionali informati, efficienza operativa e la fiducia dei clienti. Se non si riesce a garantirla, le conseguenze possono andare dalla perdita di opportunità al mancato riconoscimento di alterazioni non autorizzate. Secondo questo report per il 64% delle organizzazioni la qualità dei dati rappresenta la sfida principale che influisce sull’integrità dei dati. Il 67% degli intervistati non ritiene i propri dati completamente attendibili ai fini del processo decisionale.

I leader aziendali devono affrontare notevoli difficoltà nel raggiungere l’integrità dei dati, che includono sistemi frammentati che creano silos di dati, rendendo più difficile mantenere un’unica fonte di riferimento; errori umani durante l’inserimento dei dati, che causano incoerenze, e minacce alla cybersecurity, che attentano all’autenticità dei dati.

 

Quali sono alcuni componenti chiave dell’integrità dei dati?

Garantire l’integrità dei dati significa implementare processi di gestione dei dati, utilizzare tecniche di convalida e verifica dei dati e implementare data governance e controlli di sicurezza.

  • Processi di gestione dei dati: comprendono la definizione di standard di qualità dei dati, le attività necessarie per garantire l’acquisizione e l’inserimento accurati dei dati e il controllo periodico dei dati per identificare e correggere errori o incoerenze.
  • Tecniche di convalida e verifica dei dati: la convalida e la verifica dei dati sono fondamentali per l’accuratezza e l’affidabilità. Tecniche come la profilazione, la pulizia e il data matching possono identificare e risolvere incoerenze ed errori. I processi di convalida automatizzati possono semplificare ulteriormente queste attività.
  • Data governance e sicurezza dei dati: l’integrità dei dati richiede controlli di governance che impediscano l’accesso non autorizzato o la perdita dei dati. Questo include l’implementazione di misure di sicurezza come l’autenticazione degli utenti, la crittografia e i controlli degli accessi. Backup regolari e piani di disaster recovery sono inoltre importanti in caso di guasti del sistema o di altri eventi imprevisti.

Best practice di integrità dei dati

Le organizzazioni che implementano le best practice per garantire l’integrità dei dati possono ottenere ottimi risultati. Ecco alcune best practice:

  • Sviluppare strategie per il backup dei dati e il disaster recovery: eseguire regolarmente il backup dei dati aiuta a proteggersi dalla perdita di dati dovuta a guasti hardware, errori umani o catastrofi naturali. Sistemi di backup affidabili consentono il rapido ripristino dei dati e riducono le interruzioni.
  • Monitorare costantemente l’integrità dei dati con report regolari: strumenti di monitoraggio avanzati possono identificare potenziali problemi prima che diventino grossi problemi. La revisione e l’analisi periodiche dei report sull’integrità dei dati consentono di adottare misure proattive per mantenere l’accuratezza dei dati.
  • Gestire attività di training e sensibilizzazione sull’integrità dei dati: istruire il personale sull’importanza dell’integrità dei dati e fornire linee guida per la gestione dei dati può essere d’aiuto per ridurre il rischio di errori o violazioni dei dati. Sessioni di training e promemoria regolari rafforzano il significato dell’integrità dei dati e forniscono ai membri del team le conoscenze e le competenze necessarie per consentire un’analisi completa. Ciò prevede anche la profilazione dei dati per comprenderne la qualità e data lineage per tracciare l’origine e la trasformazione dei dati.
  • Esplorazione dei dati: questo passaggio comporta l’esplorazione dei dati per ottenere una comprensione iniziale delle relative caratteristiche, degli schemi e delle relazioni. Consente agli analisti di formulare ipotesi e identificare aree di interesse per ulteriori indagini.
  • Visualizzazione dei dati: visualizzare i dati attraverso diagrammi, grafici e dashboard interattive aiuta a comprendere schemi e trend complessi. Consente agli stakeholder di cogliere facilmente gli insight e prendere decisioni data‑driven.
  • Analisi dei dati: utilizzando tecniche analitiche avanzate come analisi statistica, machine learning e modellazione predittiva, i dati vengono analizzati per scoprire insight e schemi significativi.
Horizon

Video

Demo di Snowflake Horizon per responsabili della data governance e data steward

In questa demo rivolta ai data governor e ai data steward aziendali, potrai scoprire e provare le funzionalità chiave di Snowflake Horizon, come la classificazione e il tagging dei dati sensibili, la visualizzazione del data lineage, il monitoraggio della qualità dei dati e l’applicazione di policy granulari.

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Integrità dei dati per healthcare, finance e retail

L’integrità dei dati è fondamentale in tutti i settori, compresi healthcare, finance e retail. 

Nel settore healthcare l’integrità dei dati è di fondamentale importanza per l’erogazione delle cure e la sicurezza dei pazienti. Cartelle cliniche accurate e aggiornate sono essenziali per il trattamento adeguato e per il benessere dei pazienti. Dalle cartelle cliniche elettroniche ai file di imaging medicale, i professionisti del settore healthcare devono poter contare sull’integrità dei dati per disporre di informazioni complete e accurate sui pazienti.

Nell’industria finanziaria mantenere l’integrità dei record è essenziale. Con enormi quantità di dati finanziari elaborati e analizzati, gli istituti finanziari necessitano dell’integrità dei dati per rendiconti finanziari accurati, rilevamento delle frodi e decisioni finanziarie informate.

Nel retail l’integrità dei dati è fondamentale per la gestione dell’inventario, l’ottimizzazione della supply chain e la soddisfazione dei clienti. I retailer hanno bisogno di dati accurati e coerenti per tenere traccia dei prodotti, gestire i livelli delle scorte e offrire shopping experience senza problemi. Con l’affermarsi dell’ecommerce, è diventato ancora più essenziale disporre di informazioni accurate sui prodotti, sui prezzi e sull’evasione degli ordini.

Integrità dei dati e Snowflake

L’AI Data Cloud Snowflake è progettato per i massimi livelli di integrità, sicurezza e affidabilità dei dati. Offre solide funzionalità di gestione e governance dei dati, aiutando i clienti a garantire la conformità ai requisiti normativi e agli standard del settore.

Snowflake dà inoltre la priorità alla privacy dei dati con tecniche di crittografia avanzate, controlli degli accessi e mascheramento dei dati per garantire che i dati rimangano riservati e protetti. Inoltre, grazie a funzionalità di controllo e valutazioni integrate che consentono di controllare, monitorare e testare i dati, Snowflake promuove la trasparenza e la responsabilità. Per maggiori informazioni, esplora Snowflake Horizon.