डेटा अखंडता क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

पिछले कुछ वर्षों में, डेटा अखंडता एक प्रमुख मुद्दा रहा है, जिसमें ऑनलाइन डेटा चोरी के मामले सुर्खियों में रहे हैं। डेटा चोरी ने कई व्यवसायों और व्यक्तियों को मूल्यवान संपत्ति खो दी है।

डेटा अखंडता एक आधुनिक प्रथा है जो आपको साइबर हमलों के प्रति कम संवेदनशील बनाती है। चूंकि कोई भी सुरक्षा उल्लंघन का शिकार हो सकता है, इसकी उपेक्षा करना लापरवाही का कार्य है।

यह आलेख विभिन्न प्रकार की डेटा अखंडता, डेटा अखंडता के महत्व और डेटाबेस में डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के तरीके पर चर्चा करेगा।

डेटा अखंडता क्या है?

डेटा अखंडता एक प्रणाली में आवंटित डेटा सुरक्षित, सुरक्षित और अपरिवर्तित है यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण उपायों का एक संग्रह है। इमरजेंसी जरूर आती है। इसलिए, डेटा अखंडता यह निर्धारित करती है कि समस्या को हल करने के बाद भी डेटा कितना सटीक है।

आज आप जिन अधिकांश लोकप्रिय कंपनियों को देखते हैं, उनके पास डेटा स्टोर होता है। इनमें से कुछ कंपनियां अपने डेटा को सुरक्षित रखने के लिए विशेषज्ञों को नियुक्त करती हैं, और अन्य बड़े पैमाने पर डेटा केंद्रों के साथ काम करती हैं। ऑनलाइन नियामक अनुपालन के लिए सूचना को सुरक्षित रखना अनिवार्य और महत्वपूर्ण है। यह अभ्यास एक जरूरी है और सामान्य रूप से सभी पर लागू होता है।

डेटा अखंडता को ऑनलाइन नियमों और विनियमों के अनुपालन के साथ भी करना पड़ता है, विशेष रूप से एक महत्वपूर्ण जैसे सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर). यदि आप एक ऑनलाइन स्टार्टअप बना रहे हैं, तो इसकी रणनीति को अपनाना आवश्यक है। ऑनलाइन चोरी डेटा अखंडता के अभाव में प्रबल होती है, और इसके परिणाम विनाशकारी होते हैं।

डेटा लीक ने आपकी कल्पना से अधिक व्यवसायों को नुकसान पहुंचाया है, और यह कंपनियों को बंद करने के लिए मजबूर करता है। हालांकि, इससे पहले कि आप ऑनलाइन उद्यम में उतरें, आपको पहले यह समझना होगा कि डेटा अखंडता क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है।

डेटा अखंडता क्यों महत्वपूर्ण है?

आप डेटा अखंडता के महत्व पर अधिक जोर नहीं दे सकते। जब डेटा अखंडता अपने चरम पर होती है, तो साइबर हमलावरों को सिस्टम में घुसना मुश्किल होता है। सभी प्रयास विफल हो जाते हैं और परिणाम कुछ भी नहीं होता है।

डेटा अखंडता मुख्य रूप से तब बदल जाती है जब कोई घातक हिट, आपात स्थिति या उल्लंघन होता है।

GDPR अनुपालन में डेटा लीक के मामलों को कम करने के लिए एक उच्च प्रतिष्ठा वाले संगठन द्वारा निर्धारित नियामक मानकों का एक सेट शामिल है। यह आवश्यक है कि किसी भी रूप में किसी भी ऑनलाइन व्यापार प्रसंस्करण डेटा को दंड और सूक्ष्म परिणामों से बचने के लिए दिए गए नियमों का पालन करना चाहिए।

इससे पहले कि आप डेटा को पूरी तरह से सुरक्षित कर सकें, आपको इस डेटा की सुरक्षा और उन्हें कैसे संसाधित किया जाता है, इस पर भी ध्यान देना चाहिए। थोड़ी सी गलत व्याख्या या मिश्रण से बड़ी अपरिहार्य परिस्थितियां हो सकती हैं।

डेटा सुरक्षा का महत्व व्यवसायों तक फैला हुआ है; यह व्यक्तियों पर भी लागू होता है। संवेदनशील जानकारी को लीक होने से बचाने के लिए, आपको आंतरिक प्रबंधन का आकलन करने की आवश्यकता है। डेटा को मान्य करने और त्रुटि जाँच के लिए सिस्टम पर नज़र रखने से डेटा के गलत वर्गीकरण या परिवर्तन की संभावना कम हो जाती है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कितने समय तक संवेदनशील जानकारी को स्टोर या एक्सेस करते हैं, पूरी अखंडता के साथ एक सुरक्षित डेटाबेस दुर्भावनापूर्ण इरादे से सुरक्षा प्रदान करता रहेगा।

डेटा अखंडता के प्रकार

अन्य कर्मचारियों के साथ कई विभागों वाली कंपनी में काम करने की कल्पना करें। बता दें, ये कर्मचारी स्वास्थ्य और वित्त जैसे दो अलग-अलग क्षेत्रों में काम करते हैं। क्या इसके लिए आपको उनकी जानकारी को दो बार संग्रहीत करने की आवश्यकता है? नहीं, तुम नहीं।

डेटा अखंडता का कहना है कि किसी भी डेटा को अनुपयुक्त रूप से दोहराया नहीं जाना चाहिए। संवेदनशील डेटा का चयन, विलोपन और आवंटन इसकी सटीकता में योगदान देता है।

यहां चार प्राथमिक प्रकार की डेटा अखंडता हैं।

1. डोमेन अखंडता

मान लें कि आपके पास "श्रमिकों की मजदूरी" नामक एक भंडारण इकाई है और आप इसमें सभी कर्मचारियों के वेतन को इनपुट करना चाहते हैं। डोमेन अखंडता सुनिश्चित करती है कि केवल स्वीकार्य मान ही प्रवेश प्राप्त करें। इसमें एक कॉलम में इनपुट किए गए कई स्वीकार्य मान होते हैं और अवांछित प्रविष्टियों को फ़िल्टर करते हैं।

डोमेन अखंडता वर्णों, पाठ, दिनांक और बहुत कुछ का उपयोग करती है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी कॉलम के लिए प्रविष्टि कर रहे हैं, तो वह डेटा प्रकार के डोमेन में भी होना चाहिए।

2. इकाई वफ़ादारी

इकाई अखंडता दो या दो से अधिक समान डेटा प्रकारों को अलग करने में मदद करती है जो पुनर्प्राप्ति को भ्रमित करने की संभावना रखते हैं। यह आपको यह सुनिश्चित करके तालिका से डेटा का चयन करने में सक्षम बनाता है कि तालिका में प्रत्येक पंक्ति अद्वितीय है।

अद्वितीय प्राथमिक कुंजियों का उपयोग करके इकाई अखंडता को लागू किया जाता है। उदाहरण के लिए, आपके दो कर्मचारियों का नाम एंडरसन है, और आप उनमें से एक का पता लगाना चाहते हैं। प्राथमिक कुंजी के साथ इन दो डेटा फ़ील्ड को अलग करने से आप यह इनपुट कर सकते हैं कि आप किस डेटा को जल्दी से पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं।

3. निर्देशात्मक अखंडता

रेफ़रेंशियल डेटा अखंडता मुख्य रूप से डेटाबेस को बनाए रखते समय लागू होती है। इसमें डेटाबेस की अखंडता को प्रभावित किए बिना बदलने के लिए विदेशी कुंजियों का उपयोग करना शामिल है।

रेफरेंशियल डेटा अखंडता बताती है कि दूसरी तालिका में प्राथमिक कुंजी का जिक्र करने वाली विदेशी कुंजी में शून्य होना चाहिए पहले भंडारण में मूल्य या दूसरे भंडारण में मौजूद होना, विशिष्ट नियमों के साथ कि विदेशी कुंजी क्या कर सकती है परिवर्तन। एक विदेशी कुंजी की पहुंच और संपादकीय क्षमता को प्रतिबंधित करना प्राथमिक डेटा की डेटा अखंडता की रक्षा करता है।

4. उपयोगकर्ता-परिभाषित अखंडता

ऊपर वर्णित सभी तीन डेटा अखंडता प्रकार कुशल हैं-लेकिन डेटा रुकावट का विरोध करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। यह वह जगह है जहां उपयोगकर्ता-परिभाषित अखंडता आती है, विशिष्ट और लागू नियमों को परिभाषित करती है जो प्रत्येक इकाई, डोमेन और कुंजी का पालन करना चाहिए।

डेटाबेस में डेटा अखंडता कैसे सुनिश्चित करें

जब डेटा अखंडता सुनिश्चित करने की बात आती है, तो कुछ दिशानिर्देशों को नहीं छोड़ा जा सकता है, जैसे कि GDPR अनुपालन और डेटा अखंडता पर FDA के मसौदे से जुड़े। हालांकि, चीजें बदल गई हैं। डेटा एकत्र करने से पहले, आपको उच्चतम स्तर की डेटा अखंडता सुनिश्चित करनी चाहिए।

आपके डेटा को सुरक्षित रखने में सहायता के लिए नीचे कुछ युक्तियां दी गई हैं.

1. सफाई और रखरखाव

एक प्रणाली स्थिर नहीं रहती है। डेटा को लगातार संसाधित किया जाता है, और कर्मचारी नियमित रूप से सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करते हैं, इसलिए यह विकसित होता है। डेटा संग्रहण में इन निरंतर परिवर्तनों के साथ, आपको सिस्टम त्रुटियों को बार-बार मिटाने की आवश्यकता है, यह सुनिश्चित करना कि एकत्र किया गया डेटा अपरिवर्तित और सुरक्षित रहे।

प्रयोक्ता प्रमाणीकरण आपके डेटा की सफाई और रखरखाव के लिए एक प्रभावी तकनीक है। यह सुनिश्चित करता है कि केवल सत्यापित उपयोगकर्ता ही आपके डेटा तक पहुंचें।

2. डाटा एंट्री प्रशिक्षण और जिम्मेदारी

उच्चतम स्तर की डेटा अखंडता सुनिश्चित करना नया सामान्य है। हालाँकि, आपको कुछ दुर्भावनापूर्ण प्रयासों को संभालना होगा, चाहे उनका विरोध करना कितना भी कठिन क्यों न हो। यह कर्मचारियों को डेटा को सुरक्षित और कुशल बनाने के लिए आवश्यक ज्ञान और रणनीति से लैस करने के लिए एक आचार संहिता है।

तकनीक जैसे भेदन परीक्षण डेटा प्रविष्टि और जिम्मेदारी में सहायक हैं। अपने सिस्टम पर जानबूझकर हमले शुरू करके, आप उन खामियों की पहचान करने के लिए बेहतर स्थिति में हैं जिनका हमलावर शोषण करेंगे।

3. आंकड़ा मान्यीकरण

गलती करना मानव का स्वभाव है। सिस्टम में डेटा को मैन्युअल रूप से इनपुट करना एक आम बात है, फिर भी यह पूरी तरह से कुशल नहीं है।

डेटा सत्यापन के लिए आपको, एक व्यवस्थापक के रूप में, किसी कर्मचारी द्वारा संग्रहीत जानकारी के डेटा मानों को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। ऐसा करने से, आप सिस्टम को आकस्मिक संशोधनों से आसानी से रोक सकते हैं। सबसे अच्छी बात यह है कि आपके डेटा एनालिटिक्स में सुधार होता है।

डेटा एक्सपोजर ने कई व्यवसायों के पतन का कारण बना दिया है और कई अन्य लोगों को डेटा अखंडता को अपनाने के लिए प्रेरित किया है। अपने सिस्टम को लगातार साफ करना और अपने डेटा को मान्य करना, पालन करने के कई उपायों में से कुछ हैं।

एकल डेटा स्रोत कोड का उपयोग करना वैकल्पिक है फिर भी प्रभावी है। यह डेटा सटीकता को बढ़ावा देता है और कार्यों को अधिक प्रबंधनीय बनाता है। स्वचालन भी ठीक काम करता है।

क्या आपके कर्मचारियों ने सभी आवश्यक प्रशिक्षण प्राप्त किए हैं और उन्हें डेटा एक्सपोजर के प्रभावों के बारे में बताया है।

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