Ao longo do seu ciclo de vida, o registro precisa se manter íntegro, sendo útil nas tomadas de decisão da empresa. Na prática, o conceito que lida com isso é a integridade de dados, sendo fundamental entender como ela promove a consistência de uma informação, evitando duplicações e violações, por exemplo.

Ao longo deste artigo, vamos explicar o conceito de integridade de dados, apresentando os seus tipos. Além disso, falaremos do seu papel em uma empresa, ajudando o negócio a estar sempre em conformidade regulatória, e quais as principais ameaças que devem ser evitadas. Continue lendo!

O que é integridade de dados?

A integridade de dados consiste em assegurar que as informações em um sistema fiquem livres de acessos indevidos. Na prática, são feitos procedimentos como validações e verificações de falhas, além de verificar se não há nenhuma duplicidade. Este último procedimento é crucial, visto que está diretamente relacionado com a maneira com que esses registros são visualizados e interpretados pelos gestores.

Dito isso, a integridade atua em conjunto com a segurança e qualidade de dados. Podemos dizer que a integridade é um dos procedimentos ligados à segurança, sendo que este possui um escopo de atuação maior. Da mesma forma, contribui para a qualidade, à medida que exclui duplicações que podem prejudicar o processo decisório.

Quais são os tipos?

Conforme você verá, a integridade de dados pode ser física e lógica. Para entender melhor, confira os tópicos seguintes!

Física

De forma simples, a integridade de dados física tem o objetivo de evitar que algum sinistro (como desastre natural ou queda de energia) prejudique os dados do negócio.

Um cibercriminoso que tem acesso aos sistemas da empresa, um armazenamento ineficiente ou a negligência humana também podem interferir nesse sentido.

Lógica

A integridade lógica atua no âmbito de um banco de dados, sendo dividida em quatro tipos:

  1. Entidade: os dados de um banco não podem ser duplicados ou nulos. Em outras palavras, todos os campos de uma tabela precisam ter alguma informação;
  2. Referencial: por meio desta, a inserção de dados únicos no banco ocorre somente mediante regras, como a eliminação de entradas duplicadas;
  3. Domínio: consiste em definir os valores que um campo do banco de dados deve conter. Por exemplo, não será aceita uma cadeia de caracteres onde devem ser inseridos apenas números;
  4. Definida pelo usuário: visando dar uma proteção a mais aos dados do banco, o administrador pode inserir regras adicionais.

Quais as principais ameaças à integridade de dados?

Uma ameaça que pode comprometer a integridade de dados é a transferência incorreta entre dois bancos. Além dessa, é preciso estar atento a ameaças cibernéticas como vírus e malwares, que invadem sistemas e podem sequestrar ou alterar registros importantes do negócio.

Erros humanos e falhas nos equipamentos de hardware também podem ameaçar a integridade de dados, prejudicando assim a tomada de decisão e tornando o negócio suscetível a sofrer punições da LGPD. Dito isso, no banco de dados do Power BI, é possível inserir as regras para assegurar as integridades lógicas de entidade, referencial, domínio e definição pelo usuário.

A integridade de dados, como vimos, pode ser física e lógica. Ela é usada para manter um dado protegido de ameaças internas e externas do negócio, visando mantê-lo íntegro ao longo do seu ciclo de vida. Dessa forma, garante-se uma melhor tomada de decisão e conformidade regulatória.

Você já implementou ou pretende implementar a integridade de dados na sua empresa? Diga-nos nos comentários!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.