确保信息的准确性和有效性并非没有挑战。通常，正是这些挑战阻碍了公司选择系统集成。有时实体、域和引用检查不满足用户需求。在这些场景中，用户定义特定于公司的规则来验证输入。确保定期进行数据清理和维护过程。ETL应用程序在这里很有用。转换步骤可用于检测和删除或修复无效、重复或不一致的数据。随着组织中数据量的增加和数据类型的增加，数据清理过程对于确保员工使用干净准确的数据进行分析和决策至关重要。数据完整性风险可以很容易地通过以下方式最小化或消除:即使你有一个拥有十个固定客户的小花摊，你也需要像对待黄金一样对待他们的联系信息。否则，你将很难提供及时、个性化和令人难忘的体验，让你的客户回来，并把你推荐给你的朋友。 Logical integrity: Data is accurate, correct, and unchanged, even when used in different contexts in a relational database. While a huge customer database can be a valuable asset to a business, it`s not always a guarantee of business growth and success.

事实上，如果没有正确的策略，数据库的增长很快就会成为业务的巨大负担。病毒会破坏数据的完整性。如果您托管自己的数据库，请确保服务器上的抗病毒软件是最新的。如果将数据存储在云中，请使用云提供商的抗病毒服务。Panoply收集和组合不同的数据，并将其存储在一个可以查询分析的单一仓库中。Panoply可以很容易地从各种来源获得清晰和全面的分析，包括营销调查，行业报告和内部销售数据。数据完整性是指数据的准确性、完整性和质量，因为它是随着时间和所有格式的维护。维护公司数据的完整性是一个持续的过程。对用户进行数据录入和管理培训。培训有助于员工在数据完整性方面进行投资。

Explorance帮助公司收集准确的数据，并通过Blue调查软件对其进行分析，以便做出决策。你可以用它来面试你公司里的10万到20万人。Varonis提供各种数据管理解决方案，包括自动识别敏感信息的分类系统。对于具有多个访问级别的组织，这可以显著减少保护信息所需的资源，同时保持数据可用于适当的业务使用。出于几个原因，维护数据完整性非常重要。一方面，数据完整性确保了可恢复性和搜索性、可追溯性(回到原点)和连接性。保护数据的有效性和准确性还可以提高稳定性和性能，同时提高可重用性和可维护性。许多公司使用这些数据收集方法的组合。但是如何才能确保数据的完整性呢?这里有一些想法:物理完整性是指在数据存储、使用和在应用程序之间移动时保护数据。 If your data is physically integrated, it means it`s not vulnerable to physical threats like hackers, power outages, or natural disasters. Most companies reduce this risk by choosing cloud-based storage from a reputable provider.

由于数据安全性只能充分防止其中一些危害，因此数据备份和复制对于确保数据完整性至关重要。其他数据完整性最佳实践包括输入验证以防止无效数据输入，错误检测/数据验证以识别数据传输中的错误，以及安全措施，如数据丢失预防、访问控制、数据加密等。数据完整性既描述了数据的状态(即有效或无效)，也描述了使用错误检查和异常检测等策略实现有效状态的过程。