Hay muchas maneras de asegurar la integridad de los datos. A medida que la automatización se vuelve cada vez más prevalente en el siglo 21st , el software, especialmente en el extremo posterior, es tan importante como siempre. No sólo sirve como fuerza motriz de la tecnología en todas sus encarnaciones, sino que también puede actuar como una fuerza de seguridad. Como el término implica, "software de detección de errores" es una forma viable de capturar y detener errores que corren el riesgo de corromper datos en sus pistas.
Entonces, ¿cómo se puede garantizar la integración de los datos? Le ofrecemos tres maneras en que el software de detección de errores le puede ayudar.
1. Mejora la seguridad
While data security is different than data integrity, the two go hand in hand. Al igual que la calidad de los datos, la seguridad de datos es una sola faceta de la integridad de los datos (pero no viceversa). Sin embargo, sin el grado adecuado de seguridad, los datos pueden verse comprometidos debido a infracciones, entre otras amenazas. En otras palabras, para que los datos tengan integridad, primero deben estar seguros.
As a result, error-detection software can be considered a key component of any complement of tools designed and implemented to enhance the security of data. Los errores son simplemente anticuados o anomalías, que se definen como observaciones que están fuera de las normas. Error-detection software can build baselines of systems, their users, and the data they create, leading to the easy detection of behavioral deviations, whether there is malicious intent or not.
2. Reduce el error humano
Existe un riesgo inherente cuando uno confía en los recursos humanos. Hay algunas cosas que una máquina probablemente nunca será capaz de hacer, pero analizar datos no es uno de ellos. Es similar a la situación con revisión manual, dónde, Cuanto más largo sea el proceso, menos probablesformat@@2 de errores sean atrapados. La fatiga se pone en marcha con el tiempo y la eficacia de los revisores disminuye con el tiempo.
De la misma manera, el análisis automatizado de datos no estructurados ahorra tiempo, mejorando así la eficiencia general del proceso. Los empleados tampoco serían reemplazados. Todavía habría que supervisar el análisis. El software adecuado de detección de errores mantendría a todas las partes relevantes informadas de cómo se comportan los datos. Como se describe en el punto 1 anterior, eso es crucial.
3. Evita problemas recurrentes
No es solo que el software errores capturaría, sino que los que de lo contrario se deslizarían por las grietas. Considere software de prueba digital como ejemplo. Una forma de software de detección de errores, GlobalVision incluye un rastro de auditoría para cumplimiento de la FDA 21 CFR Parte 11.
Por lo tanto, la plataforma no solo pasa el píxel del documento por píxel o carácter por carácter para detectar gráficos y diferencias de texto (entre otros tipos). La aplicación rastrea los cambios de parámetro e inicia sesión, así que los datos se convierten en "attributable" (que es uno de los cinco principios de integridad de los datos). Los otros son “Legibles”, “Contemporáneos”, “Original” y “Preciso” (ortografía ALCOA).
¿Resultado del fin?
Error detection or detected differences between master and sample files from the printer can be tied to individual departments and testers. El origen exacto de cualquier error puede ser fácilmente descubierto y abordado. Los errores similares se pueden prevenir en el futuro. De este modo, se reduce el número de posibles errores. Los estándares de calidad adecuados de la empresa se corrigen y avanzan.
Como otro ejemplo, un sistema de Acción Correctiva y Preventiva (CAPA) previene la repetición de los problemas de calidad y producto. En el sector manufacturero puede convertirse en un ciclo vicioso. If high-quality products aren’t routinely manufactured, there is pressure to falsify data so that it passes. Esto conduce a una falta de integración de los datos. Por lo tanto, se puede argumentar, la falta de integridad de los datos es un signo de falta de calidad.
In contrast, verifying all possible data sources for the root cause of errors keeps the chances of them recurring low. Desde el punto de vista de la integridad de los datos, eso significa menos lagunas. La calidad del producto y la satisfacción del cliente, sea cual sea la industria en cuestión, sólo puede mejorar como resultado.
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