要約
データの完全性とは、保存された情報がそのライフサイクルを通じて正確かつアクセス可能で、変更されない状態を維持するためのポリシーと手順を網羅するものです。脅威は、ヒューマンエラー、環境ハザード、インフラの老朽化によってもたらされます。データの完全性を保護するには、物理的な保護手段（オフサイトバックアップなど）と論理的なデータベースルール（エンティティ、参照、ドメイン、ユーザー定義の整合性）の両方が必要です。定期的な監査、アクセス制御、アクティビティのログ記録は、不可欠な補完的対策です。
データ完全性の理解：定義と影響
データ整合性とは広義の用語であり、100人のプログラマーを集めれば、100通りの定義が出てくるでしょう。しかし、基本的なレベルでは、データの完全性とは、データを保護し、取得した時点から廃棄するまでその正確性を維持する手順とポリシーを指します。
データ整合性を省略すると、さまざまな結果が生じる可能性があります。たとえば、自宅のコンピューターでデータ整合性を制限すると、そこに保存されている仕事関連のファイルをすべて失う可能性があります。しかし、企業が社内サーバーのデータ整合性を無視すると、組織は壊滅的な損失を被る可能性があります。（高額な罰金を支払うことになる場合もあります。）
データインテグリティとは？
堅牢なデータ整合性ポリシーにより、情報の安全な保管場所を確保できます。何かを取得する必要がある場合、それを傷つけることなく実行できます。そして、取り出すデータは、保存したときと同じ状態です。
データの完全性とデータセキュリティの違いとは何ですか？
データ整合性は、データセキュリティと混同されることがありますが、この2つはまったく異なるものです。
| プログラムタイプ | 目的 |
|---|---|
| データセキュリティプログラム | ハッカーや権限のないユーザーから情報を保護します。 |
| データ整合性プログラム | データを適切に保管し、保管中は破損や改ざんをしないようにしてください。 |
データ整合性プログラムは、以下に起因する一般的な課題からユーザーを保護する必要があります。
- 人。オペレーターのエラーにより、情報の削除、破損、または損失が発生する可能性があります。
- 環境：嵐、高潮、その他の天災は、情報を保存する物理的な部分に損害を与える可能性があります。
- 時間：旧式の機器や時代遅れのルールは、データを危険にさらす可能性があります。
データの完全性は、ITチームが直面する他のすべての課題に比べると、取るに足りない問題のように思えるかもしれません。しかし、法的な環境によっては、データの完全性を考慮したシステムを構築したことを証明する必要があるかもしれません。
例えば、欧州の一般データ保護規則（GDPR）には、データの完全性に関する特定の条項が含まれています。この法律の対象となる場合、紛失、破壊、不正使用から情報を保護する必要があります。罰金は高額になる可能性があります。
物理的なデータの整合性をどのように保護していますか？
計画は、データを保管する環境から始める必要があります。物理的なデータ整合性の課題は困難に思えるかもしれませんが、計画を立てれば克服できます。
計画で対処する必要のある一般的な要素には、以下が含まれます。
- 公益事業。米国は、他のどの先進国よりも停電の発生件数が多い国です。計画がなければ、次の攻撃で重要なデータが消去される可能性があります。
- 天気。洪水はバックアップサーバーをショートさせ、極端な熱はファンに負担をかける可能性があります。重大なイベントが発生すると、建物が完全に破壊される可能性があります。
- 資料.デバイスは腐食したり、設計上の欠陥で故障したり、経年劣化で破損したりすることがあります。
バックアップは合理的なソリューションですが、約3分の1の企業はまったく利用していません。貴社がそうした企業の一社であるなら、このポリシーを見直す時期に来ています。
データをバックアップすることで、データを保護できます。バックアップサーバーが別の場所にあれば、エピソード関連の問題（嵐など）に対する保護が組み込まれます。
ローカルデータの整合性をどのように保護しますか？
私たちは毎日、合計で約7.5セプティリオンギガバイトのデータを生成しています。企業は、保存するすべてのバイトを使用するわけではありません。しかし、保存しておいた情報が必要になったときには、すぐにアクセスできなければなりません。これを可能にしているのがデータベースです。
ローカルデータインテグリティとは、データベースのルールを指します。規制は複雑で不必要に難解に見えることがあります。ただし、それらを適切に適用すると、データが保護され、見つけやすくなります。
論理データ整合性の4つのタイプとは何ですか？
論理的なデータ整合性には、4つの種類があります。
- エンティティ整合性：ほとんどのデータベースは、データを整理するためにテーブルを利用しています。エンティティ整合性ルールは、列や行など、テーブルを構成する要素を指します。必要な数以上に持つべきではありません。同じものはなく、空白のものもあってはなりません。
- 参照整合性：これらのルールは、データの変更、追加、削除に関するものです。重複データを制限したり、適用されないビットを許可しない場合があります。ユーザーが共有できるデータを指定することもできます。
- ドメインの整合性：データベースへのデータの入力方法、およびデータの読み取り方法に関するルールは、ここに属します。受け入れるデータの種類、形式、または量を制限することができます。
- ユーザー定義の整合性：人々が独自の目的で作成するルールはここに属します。
ローカルインテグリティに関する課題は、保護のために使用するルールよりも理解しやすいでしょう。たとえば、お客様のデータは以下によって損害を受ける可能性があります。
- ユーザーエラー。ユーザーが誤ったデータをフィールドに入力し、検索不可能な状態になる可能性があります。
- ソフトウェアのバグ。コーディングの問題により、データに害を及ぼす可能性のあるものを許可または拒否する可能性があります。
- 設計上の欠陥。データの保存に使用するプログラムが、期待どおりに動作しない場合があります。
論理的なデータの整合性を保護するためには、定期的なチェックを実行する必要があります。データを引き出して確認します。情報を検索して見つけます。
その他に試せること
データの保護と安全確保は非常に重要です。ここでは、すぐに活用できるいくつかのアイデアをご紹介しました。しかし、考慮すべき他のいくつかのステップがあります。
以下を通じてデータ整合性を保護します。
- 制限。データベース内でユーザーが表示できる内容を制限します。データを閲覧できるすべてのユーザーが、そのデータを変更または削除できる状態になっていないことを確認してください。
- チェック。定期的にデータを検証してください。また、保管施設を定期的に巡回してください。
- 追跡。アイテムがあなたの手に渡ったとき、誰かが情報を変更したとき、そして誰かがデータを削除したときを記録します。
これらの手順はすべてデータの整合性を保護できますが、ハッカーから情報を安全に保つことはできません。可能です。Oktaがどのように顧客データセキュリティの向上に役立つかについて、詳細をご覧ください。
よくある質問（FAQ）
データの完全性とデータセキュリティの違いは何ですか？
データセキュリティは、不正なユーザーやハッカーから情報を保護することに重点を置いています。一方、データインテグリティは、保存されたデータがそのライフサイクルを通じて正確で、変更されておらず、アクセス可能な状態を維持することを保証します。
物理的なデータの完全性に対する主な脅威とは何ですか？
物理的な脅威には、停電、洪水や猛暑などの異常気象、腐食や経年劣化によるハードウェアの劣化などがあります。オフサイトのバックアップサーバーは、重要な緩和戦略です。
論理データ整合性の4つのタイプとは何ですか？
4つのタイプとは、エンティティ整合性（テーブル構造のルール）、参照整合性（データの変更と削除のルール）、ドメイン整合性（データ入力の形式と種類のルール）、ユーザー定義整合性（特定の目的のために作成されたカスタムルール）です。
企業の約3分の1が適切なデータバックアップを行っていないのはなぜでしょうか？
引用された調査によると、企業の約3分の1がデータバックアップをまったく行っておらず、物理的または環境的なインシデントによるデータ損失に対して脆弱な状態にあります。
組織にデータの整合性の維持を義務付けている規制には、どのようなものがありますか？
欧州の一般データ保護規則（GDPR）には、組織に対し、データの紛失、破壊、不正使用からデータを保護することを義務付ける特定の条項が含まれており、違反した場合には多額の罰金が科されます。
組織がデータの完全性を保護するために講じることができる具体的な対策とは何でしょうか？
組織は、データベースのアクセス権限を制限し、定期的なデータ検証チェックを実施し、ストレージ施設の定期的な実地検査を行い、データが追加、変更、削除された際のログを維持する必要があります。
参考文献
GDPR：6つのデータ保護原則を理解する。（2020年7月、ITガバナンス。
米国の停電件数が他の先進国より多い理由。（2020年8月、Popular Science.
企業の3分の1が重要なデータをバックアップしていない。（2016年4月）IT ProPortal。
企業は大量のデータを収集するが、実際に使用しているのはどれくらいか？（2019年8月）。Priceonomics。
