무결성

데이터 무결성이란 무엇인가요?

데이터 무결성이란 조직의 데이터가 라이프사이클의 어느 시점에서든 정확하고 완전하며 일관성이 있다는 것을 보장하는 것입니다. 데이터 무결성 유지에는 손실, 유출 및 손상으로부터 조직의 데이터를 보호하는 것이 포함됩니다.

데이터 무결성이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 무결성은 전통적인 제품 지향 비즈니스의 품질 관리와 유사하며 원자재가 의도한 용도에 올바르고 안전하며 적합한지 확인합니다.

 

조직은 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 완전하고 정확하며 일관되고 안전하게 유지해야 합니다. 데이터 무결성은 모든 데이터 요소를 변경, 절단 또는 손실 없이 그대로 유지하고, 분석을 왜곡하고 일관된 테스트 조건을 위태롭게 할 수 있는 변경을 방지하여 이러한 완전성을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 데이터 무결성 프로세스가 없으면 조직은 액세스 패턴에 관계없이 향후 데이터가 과거 데이터와 일치하는지 확인할 수 없습니다. 또한 데이터 무결성은 인증, 권한 부여, 암호화 및 백업 및 액세스 로깅을 포함한 포괄적인 데이터 보호 전략을 통해 액세스를 제어하고 무단 악용으로부터 보호함으로써 데이터 보안을 강화하는 역할을 합니다.

 

의사 결정 외에도 데이터 무결성은 데이터 주체의 개인 정보 및 민감한 정보를 보호하는 데 매우 중요합니다. 사람의 실수나 사이버 공격에 따른 고객 데이터 취급 실수는 개인 정보 보호 및 신뢰 침해, 개인에 대한 허위 진술 및 잠재적으로 심각한 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 이는 덜 민감한 퍼스트 파티 데이터에서도 마찬가지입니다. 정확하지 않은 정보는 회사의 사용자 이해와 대우를 왜곡하여 트렌드에 사용자를 포함시키고 브랜드와의 상호 작용을 행하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터 무결성 유지는 단순한 규정 준수 또는 운영 문제가 아니라 조직과 고객과의 관계 및 시장에서의 지위의 모든 측면에 영향을 미치는 전략적 필수 요소입니다.

 

다섯 가지 유형의 데이터 무결성

데이터 무결성의 핵심 자부심은 핵심 비즈니스 분석 목적을 위한 데이터 세트의 유용성을 보장하는 것입니다. 이는 데이터의 안정성, 성능, 복구 가능성 및 보안을 뒷받침합니다.

문제는 사람의 실수, 의도하지 않은 전송 오류, 바이러스, 소프트웨어 버그, 멀웨어, 해킹, 하드웨어 구성, 디바이스의 물리적 손상 등 다양한 방식으로 데이터가 손상될 수 있다는 것입니다. 조직은 무결성 제약 조건을 적용하고 데이터 작업과 관련된 규칙 및 절차를 정의함으로써 무결성을 달성할 수 있습니다. 무결성 제약 조건에는 정보의 삭제, 삽입 및 변경과 같은 작업이 포함됩니다. 이를 통해 전사적 자원 관리(ERP) 데이터베이스, 고객 관계 관리(CRM) 시스템 및 공급망 관리 시스템과 같은 일반 시스템에서 무결성을 구현할 수 있습니다.

 

5가지 유형의 데이터 무결성은 조직이 데이터의 품질을 검증하고 유지하는 데 도움이 됩니다:

개체 무결성 (Entity Integrity)

• 테이블의 각 행이 고유하게 식별될 수 있도록 하는 제약 조건으로, 주로 기본 키(primary key)를 사용해 한 행의 식별자를 null로 설정하지 못하게 하여 데이터의 무결성을 보장한다.

물리적 무결성(Physical Integrity)

• 데이터가 저장되고 검색될 때 데이터의 정확성, 적절성 및 완전성을 보호합니다. 물리적 무결성은 정전, 스토리지 침식, 해커 및 자연 재해로 인해 손상될 수 있습니다.

참조 무결성 (Referential Integrity)

• 테이블 간의 관계에서 외래 키(foreign key)를 통해 데이터의 일관성을 보장한다. 외래 키 값은 반드시 참조하는 테이블의 기본 키 값을 가져야 하며, 이를 통해 두 테이블 간의 관계가 깨지지 않도록 한다.

도메인 무결성 (Domain Integrity)

• 각 속성(컬럼)이 특정한 데이터 타입과 값의 범위를 가지도록 하는 제약입니다. 이는 속성에 허용되는 값이 미리 정의된 도메인 내에 있어야 하며, 데이터 타입이나 NULL 값의 사용 여부 등을 제한한다

사용자 정의 무결성 (User-defined Integrity)

• 사용자가 고유한 사양에 맞게 데이터에 대한 규칙과 제약 조건을 만들 수 있습니다. 이 방법은 일반적으로 데이터 안전 및 보안을 보장하지 않는 다른 프로세스에서 사용됩니다.