Vivimos actualmente en la cultura del dato. Hoy en día, cualquier empresa, independientemente de su sector, trabaja con grandes modelos lingüísticos y soluciones de IA, lo que implica que la integridad de los datos cobre un gran valor y sea esencial en el proyecto de automatización.
Es fundamental que las empresas logren garantizar la integridad de los datos críticos, manteniendo un registro completo, legible, contemporáneo, exacto y atribuible. El Big Data implica un análisis preciso para, a posteriori, poder tomar decisiones estratégicas de cara al futuro empresarial. Solo así se conseguirá apostar por la máxima rentabilidad y eficiencia.
La integridad de los datos es una tarea clave en la gestión documental, existiendo empresas expertas en la materia como es el caso de STDD. Es un criterio capaz de evaluar la calidad, la corrección, la integridad y la coherencia, así como la seguridad de los datos que maneja la empresa.
La integridad de los datos cobra un carácter multidimensional, por lo que se relaciona con el cumplimiento de requisitos normativos como el GDPR o la CCPA. No obstante, para que la integridad de los datos, como clave del éxito de la automatización, triunfe, será necesario que no se procesen, supriman o modifiquen sin autorización.
Tipologías de integridad de los datos
Integridad física de los datos
En la digitalización documental, la integridad de los datos permite corregir los elementos almacenados en la nube. Las amenazas que se presentan (fallos de alimentación o ciberataques, así como errores de usuarios o erosiones de memoria) pueden ser solventados. No obstante, la integridad física se puede ver afectada por almacenamiento georredundante. En el sistema existe un amplio concepto de seguridad.
Integridad lógica de los datos
La integridad de los datos, como clave del éxito de la automatización, garantiza que se mantengan inalterados durante su uso. Representa una serie de valores únicos, por lo que garantiza que dichos valores sólo estén presentes una vez en la base de datos y que no existiesen distorsiones. Además, se podrá efectuar una posterior comparabilidad de los datos, sirviéndose de la aplicación de la IA.
El valor de la integridad de los datos
Todas las decisiones empresariales se adoptan en función de los datos que se recopilan, almacenan y evalúan. Sin esos datos, se tomarían decisiones incorrectas, por lo que tanto la IA como los grandes modelos lingüísticos no funcionarían adecuadamente. Gracias a la integridad de datos como clave de éxito de la automatización, todos los procesos pueden efectuarse por chatbot, de manera segura y fiable.
En base al RGPD, la integridad de los datos no es posible sin soluciones clave que garantizasen el cumplimiento de la calidad y la seguridad. Como prioridad en los entornos empresariales, en sus procesos y flujos de trabajo, habrá que evitar riesgos concretos: errores de transmisión, bugs/virus/malware, hardware comprometido y errores de usuario y desconfiguraciones.
Las empresas deben trabajar, para hacer frente a estos riesgos, en una serie de normas y procesos, en pro de la integridad de los datos como clave del éxito de la automatización. Todo ello de manera permanente y sostenible, proporcionando a la dirección una base fiable.
Enfoques a tener en cuenta
Es importante que en la integridad de los datos, como clave del éxito de la automatización, algo que se garantiza desde STDD, se apueste por la validación de datos y garantía de que son correctos y únicos.
Además, se abogará por un software de detección de errores y por restringir el acceso a datos, además de definir las normas para su tratamiento. En todo momento, se precisará de copias de seguridad periódicas y comprobaciones de registros, además de una formación interna periódica y la sensibilización de los empleados.
Conceptos relacionados con la integridad de los datos
En primer lugar es importante hablar de la calidad de los datos. Indica si los datos almacenados son correctos y representan adecuadamente los hechos reales. Hablamos de aspectos como la exhaustividad, la coherencia, la seguridad, la fiabilidad y la actualidad.
Del mismo modo, la coherencia de los datos es clave para determinar que dichos datos son lógicamente correctos, es decir, que están normalizados y actualizados, sin errores y con plena calidad.
Por último, la integridad de los datos como clave del éxito de la automatización va ligada a la seguridad de los datos. Representa la protección de la información digital frente a accesos no autorizados, daños o robos. Para ello, los datos deben estar disponibles en un estado no modificado.
Si se modificasen, dichos cambios deberían tenerse en cuenta durante la evaluación, garantizando en todo momento la calidad y la coherencia, además de la propia seguridad.
En este sentido, STDD trabaja por una integridad de los datos plenamente exitosa, esencial para la automatización empresarial. Se parte de una experiencia de más de tres décadas en el sector documental y en la digitalización masiva.
