有很多方法可以确保数据完整性。 随着自动化在21世纪变得越来越普遍，软件（尤其是在后端）也越来越重要。 它不仅是所有技术背后的驱动力，而且还可以充当故障保险。 顾名思义，“错误检测软件”是一种可行的方法，可以及时捕获和阻止可能损坏其记录数据的错误。

这是有以下几种方式：

1.增强安全性

尽管数据安全性与数据完整性不同，但这两者是并存的。 像数据质量一样，数据安全性只是数据完整性的一个方面（反之则不然）。 但是，如果没有适当的安全级别，则数据可能会因破坏以及其他威胁而遭到破坏。 换句话说，要使数据具有完整性，它首先必须是安全的。

结果，我们可以将错误检测软件视为设计和实施以增强数据安全性的任何工具补充的关键组件。 错误只是异常值或异常，定义为超出规范的观察值。 而错误检测软件可以建立系统，作为其用户以及所创建数据的基准，从而可以轻松检测出是否存在恶意意图的行为偏差。

2.减少人为错误

每当您依靠人力资源时，都会存在固有的风险。 机器可能有某些事情永远也做不到，但是分析数据并不在此列。 这与手动校对的情况相似，过程越长，发现错误的可能性就越小。 人工校对无法避免人员疲劳，并且校对人员的有效性随着时间的推移而下降。

以几乎相同的方式，对非结构化数据的自动分析可以节省时间，从而提高流程的整体效率。 同时员工也不会被取代，仍然需要员工进行监督分析。 正确的检测软件将始终使所有相关方了解数据的行为。 如上文第一点所述，这很关键。

3.防止问题再次发生

不仅是软件捕获的错误，将来还会出现另一些错误。 以数字校对软件为例。 GlobalVision是错误检测软件的一种形式，具有符合FDA 21 CFR Part 11的审核记录。

因此，该平台不仅可以逐像素检查文档，还可以逐字符检查文档以检测图形和文本差异（以及其他类型）。 该应用程序跟踪参数更改和登录，因此数据变得“Attributable”（这是数据完整性的五项原则之一）。 其他的是“Legible”，“Contemporaneous”，“Original”和“Accurate”（拼写ALCOA）。

那么最终结果如何呢？从打印机检测到的主文件和样本文件之间的差异可以与各个部门及测试人员关联在一起。任何错误的确切来源都可以轻松发现并解决，并且将来可以避免类似的错误。这样，潜在错误的数量就减少了。公司质量标准将得到纠正，并不断向前发展。

作为另一个示例，纠正和预防措施（CAPA）系统可防止产品和质量问题再次发生。在制造业中，这可能会成为恶性循环。如果不是常规生产的高质量产品，那么就会出现伪造数据以便通过的压力。这导致数据缺乏完整性。因此，可以说，缺乏数据完整性是缺乏质量的标志。

相比之下，验证所有可能的数据源是否为错误的根本原因，会使它们再次发生的可能性降低。从数据完整性的角度来看，这意味着更少的失误。无论涉及什么行业，产品质量和客户满意度都会因此而提高。