计算机革命/安全/脏数据

脏数据是指包含错误的数据。这可能是由多种原因造成的。你可能会在输入报告时拼错单词，或者错误地将数据链接到另一个字段，数据过时，记录不准确等等。这些脏数据可能会导致小问题，但也可能导致巨大的问题，从而导致经济损失。对于大型公司来说，此类脏数据会造成很大的问题。如果公司的系统无法正常运行，公司就无法有效运作。如果计算机显示 500 个昂贵产品的库存，而实际盘点显示 420 个，那么公司就存在脏数据库存问题，这可能会导致公司蒙受损失。更糟糕的是，如果你向贸易伙伴提供信息，这会给对方留下不好的印象。需要找到脏数据并阻止其进一步造成损害。还需要找出造成此错误的程序。

清理脏数据

清理脏数据是一个复杂的过程，它涉及对数据进行排序，或将其“元素化”（Ralph Kimball）。在为“数据清洁工”（Ralph Kimball）对数据进行元素化之后，需要对数据进行标准化。接下来需要验证数据，并确保其准确无误。根据 Ralph Kimball 的说法，接下来可以对数据进行匹配和归类，这意味着将信息与其他信息进行匹配，并将拥有相同家庭的成员归为一组。最后，你可以记录上述步骤中的信息。所有关于此主题的信息均来自 http://www.dbmsmag.com/9609d14.html，获取时间为 2007 年 3 月 20 日。

脏数据对业务的影响

脏数据可能会给企业造成小问题，也可能造成重大问题。这可能意味着保持或失去业务关系之间的区别。它还可能意味着在出现库存问题并试图纠正时遭受经济损失。它会给你的客户一种整体印象，即你的企业不尽如人意，并且没有足够的控制能力为客户提供最好的服务。

数据完整性

是指数据的有效性。它可以通过多种方式受到损害

输入数据时的错误

数据从一台计算机传输到另一台计算机时发生的错误

软件错误或病毒

硬件故障，例如磁盘崩溃

自然灾害，例如火灾和洪水

有很多方法可以最大程度地减少这些对数据完整性的威胁。这些方法包括

定期备份数据

通过安全机制控制对数据的访问

设计防止输入无效数据的用户界面

在传输数据时使用错误检测和纠正软件

http://www.webopedia.com/TERM/D/data_integrity.html 2007 年 3 月 20 日