Il existe de nombreux les moyens de garantir l'intégrité des données. Alors que l'automatisation devient de plus en plus répandue dans le 21saint siècle, les logiciels, en particulier en ce qui concerne le back-end, sont plus importants que jamais. Non seulement elle est la force motrice de la technologie dans toutes ses incarnations, mais elle peut également agir comme une solution de sécurité intégrée. Comme le terme l'indique, Les « logiciels de détection d'erreurs » constituent un moyen viable de détecter et de stopper les erreurs qui risquent d'altérer les données.
Alors, comment pouvez-vous garantir l'intégrité des données ? Nous vous proposons trois manières dont les logiciels de détection d'erreurs peuvent vous aider.
1. Améliore la sécurité
Alors que la sécurité des données est différente de l'intégrité des données, les deux vont de pair. Tout comme la qualité des données, la sécurité des données est l'un des aspects de l'intégrité des données (mais pas l'inverse). Néanmoins, sans un niveau de sécurité approprié, les données peuvent être compromises en raison de violations, entre autres menaces. En d'autres termes, pour que les données soient intactes, elles doivent d'abord être sécurisées.
En conséquence, logiciel de détection d'erreurs peut être considéré comme un élément clé de tout ensemble d'outils conçus et mis en œuvre pour améliorer la sécurité des données. Les erreurs sont simplement des valeurs aberrantes ou des anomalies, définies comme des observations qui sortent des normes. Logiciel de détection d'erreurs peut établir des bases de référence sur les systèmes, leurs utilisateurs et les données qu'ils créent, ce qui permet de détecter facilement les écarts de comportement, qu'il s'agisse d'une intention malveillante ou non.
2. Réduit les erreurs humaines
Il existe un risque inhérent à chaque fois que vous comptez sur les ressources humaines. Il y a des choses qu'une machine ne sera probablement jamais capable de faire aussi bien, mais l'analyse des données n'en fait pas partie. C'est similaire à la situation avec relecture manuelle, où plus le processus est long, moins il est probable les erreurs sont à détecter. La fatigue finit par s'installer et l'efficacité des correcteurs diminue au fil du temps.
À peu près de la même manière, le l'analyse automatisée des données non structurées permet de gagner du temps, améliorant ainsi l'efficacité globale du procédé. Les employés ne seraient pas remplacés non plus. Il serait toujours nécessaire de superviser l'analyse. Le bon logiciel de détection d'erreurs tout en tenant toutes les parties concernées informées du comportement des données. Comme décrit au point 1 ci-dessus, c'est essentiel.
3. Empêche les problèmes de se reproduire
Il ne s'agit pas seulement de logiciel d'erreurs pourraient être attrapés, mais ceux qui passeraient autrement entre les mailles du filet à l'avenir. Considérez logiciel de relecture numérique à titre d'exemple. Une forme de logiciel de détection d'erreurs, GlobalVision propose une piste d'audit pour conformité à la norme FDA 21 CFR Part 11.
Donc, la plateforme ne se contente pas de parcourir le document pixel par pixel ou caractère par caractère pour détecter les différences graphiques et textuelles (entre autres). L'application suit les modifications de paramètres et les connexions, de sorte que les données deviennent « attribuables » (ce qui est l'un des cinq principes d'intégrité des données). Les autres sont « lisible », « contemporain », « original » et « précis » (orthographe ALCOA).
Le résultat final ?
Détection d'erreurs ou différences détectées entre les fichiers principaux et les fichiers d'exemple de l'imprimante peut être liée à des départements et à des testeurs individuels. L'origine exacte de toute erreur peut être facilement découverte et corrigée. Des erreurs similaires peuvent être évitées à l'avenir. De cette façon, le nombre d'erreurs potentielles est réduit. Les normes de qualité appropriées de l'entreprise sont corrigées et définies à l'avenir.
Comme autre exemple, une action corrective et préventive Le système (CAPA) empêche la récurrence des problèmes de produit et de qualité. Dans le secteur manufacturier, cela peut devenir une sorte de cercle vicieux. Si des produits de haute qualité ne sont pas fabriqués régulièrement, des pressions sont exercées pour falsifier les données afin qu'elles soient transmises. Cela entraîne un manque d'intégrité des données. On peut donc affirmer qu'un manque d'intégrité des données est le signe d'un manque de qualité.
En revanche, la vérification de la cause première des erreurs dans toutes les sources de données possibles permet de réduire les chances qu'elles se reproduisent. Du point de vue de l'intégrité des données, cela signifie moins de défaillances. La qualité des produits et la satisfaction des clients, quel que soit le secteur d'activité concerné, ne peuvent que s'améliorer en conséquence.
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