Az Anti-Money Laundering és a Counter-Terrorism Financing törvények (AML/CTF) megsértéséből adódó szabálysértések, különösen az intelligens ATM-ek (IDM) rendszerének alkalmazása, a pénzügyi tranzakciókhoz kapcsolódó adatkárosodás és adatintegritás kérdését emelik ki. Az IDM-ek, melyeket 2012-ben vezettek be, lehetővé tették, hogy a banki számlákra történő befizetések azonnal elérhetők legyenek mind belföldi, mind nemzetközi tranzakciókhoz. Azonban ezek a rendszerek adat-integritási problémákkal küzdöttek, ami lehetőséget adott a bűnözőknek és szindikátusoknak a pénzmosásra, különösen kábítószer-kereskedelemből származó pénzeszközök tisztítására. Az ilyen hibák nem csupán pénzügyi kockázatokat, hanem súlyos reputációs károkat is okozhatnak a vállalatok számára.

Az egyik legismertebb eset az, amikor a bank nem megfelelően végezte el a szükséges kockázatelemzéseket, mielőtt az IDMn keresztül történő betétek lehetőségét elindította volna. Az ATM-ek nem tartalmaztak olyan kockázatalapú korlátozásokat, amelyek a tranzakciók összegét szabályozták volna. Emiatt hatalmas mennyiségű, jogilag nem jelentett tranzakció történt. A bankot több mint 470 millió dolláros büntetésre ítélték, mivel nem hajtották végre a megfelelő kockázatkezelési és adatellenőrzési intézkedéseket. Az eset jól példázza, hogy a hibás adatkezelési eljárások, ha időben nem kerülnek javításra, hatalmas pénzügyi és jogi következményekkel járhatnak.

Az adatintegritás fenntartása elengedhetetlen a vállalatok számára, különösen a pénzügyi adatkezelés területén. Ehhez elengedhetetlenek a megfelelő kockázatelemzési eljárások. A kockázatelemzés segít azonosítani azokat a sebezhetőségeket, amelyek az adatok integritását veszélyeztethetik, és lehetővé teszi a megfelelő megelőző intézkedések bevezetését, például titkosítási protokollok, adatkezelési eljárások és hozzáférési korlátozások alkalmazását. A bank esetében a kockázatelemzés nem volt kellően átfogó, és nem végeztek el folyamatos felülvizsgálatokat sem. Ennek következményeként csak öt évvel később, 2017-ben vezettek be napi limitet az ATM-eknél, ami már nem elégítette ki a hatékony kockázatkezelési szabályokat.

A hatékony adatellenőrzési rendszerek bevezetése szintén alapvető fontosságú az adatintegritás megőrzése érdekében. Az ellenőrzési rendszerek segíthetnek azonosítani a potenciálisan gyanús tevékenységeket, amelyeket azonnal fel kell tüntetni és kivizsgálni. A bank esetében például a rendszer nem vette észre a tranzakciókat, amelyek az új kóddal történtek (5000 kód), mivel a TTR (threshold transaction report) generálása a régi kódokra (5022 és 4013) volt beállítva. A megfelelő figyelő és adatellenőrzési mechanizmusok bevezetésével az ilyen hibák időben észlelhetők lettek volna, elkerülve a pénzmosási lehetőségek kihasználását.

A prevenciós intézkedések, például az adatbázisok kezelése során alkalmazott "NOT NULL" kényszer, amely biztosítja, hogy minden adatmező tartalmazzon érvényes adatokat, alapvetőek a pénzügyi adatok minőségének biztosításában. Az adatok hiányosságai, például a "árva" rekordok jelenléte, amelyek nem kapcsolódnak más adatokhoz, hibás pénzügyi jelentéseket eredményezhetnek, ha nem kezelik őket időben. Ezen intézkedések mellett a rendszeres adatellenőrzés és kockázatelemzés elengedhetetlen ahhoz, hogy elkerüljük a pénzügyi rendszerek hibáit és javítsuk azok megbízhatóságát.

A pénzügyi rendszerek adatintegritásának fenntartása nem csupán technikai kérdés, hanem szervezeti kultúra kérdése is. A vállalatoknak meg kell teremteniük a megfelelő belső kommunikációs csatornákat, hogy gyorsan reagálhassanak a változásokra, és biztosíthassák a megfelelő kockázatkezelési intézkedések végrehajtását. A megfelelő kockázatelemzés, adatellenőrzés, és prevenciós intézkedések összhangja alapvető ahhoz, hogy megvédjük a pénzügyi adatokat, és elkerüljük a pénzügyi csalásokat vagy adatlopásokat, amelyek súlyos következményekkel járhatnak a vállalatokra nézve.

Hogyan biztosíthatjuk az adatkezelés integritását a könyvelő adatbázisokban?

A könyvelő adatbázisok, mint például az Amazon QLDB, egyre fontosabbá válnak a pénzügyi rendszerekben, mivel segítenek biztosítani az adatkezelés átláthatóságát és integritását. A QLDB egyik legfontosabb jellemzője az adatok változásainak nyomon követése és azok hitelesítése, így lehetővé téve az adatok véglegességét és megváltoztathatatlanságát. Ahhoz, hogy a pénzügyi rendszerek pontos és megbízható működése garantált legyen, elengedhetetlen, hogy az adatbázisok minden módosítása naplózásra kerüljön, és az összes változás nyomon követhető és ellenőrizhető legyen.

Amikor egy QLDB adatbázist törölsz, például egy pénzügyi főkönyvet, a törlés megerősítése után egyértelműen jelzi, hogy a művelet sikeresen befejeződött. Fontos megjegyezni, hogy a QLDB-t eltávolítva az S3 tárolóból nem törlődnek automatikusan az adatokat tartalmazó erőforrások. Ezért mindig szükséges az AWS fiókban található összes erőforrás manuális felülvizsgálata és törlése. Ez nem csupán a rendszer karbantartása miatt fontos, hanem azért is, hogy elkerüljük a váratlan költségeket.

A QLDB és hasonló könyvelő adatbázisok legnagyobb előnye, hogy lehetővé teszik az adatok véglegességét és hitelesítését, ami elengedhetetlen a pénzügyi adatok integritásának megőrzésében. A következőkben megvizsgáljuk a legjobb gyakorlatokat és technikákat, amelyek biztosítják a könyvelő adatbázisok hatékony és biztonságos használatát.

A legfontosabb szempontok közé tartozik az adatstruktúra helyes megtervezése. Az adatbázis tábláinak úgy kell kialakítaniuk, hogy azok lehetővé tegyék az adatok könnyű keresését és gyors elérését. Az adattáblák megfelelő struktúrája nagyban befolyásolja az adatkezelési műveletek teljesítményét és hatékonyságát.

A QLDB egy példája annak, hogyan lehet kihasználni az adatbázisok megváltoztathatatlanságát, hogy megőrizzük az adatok integritását. Az adatbázis minden egyes módosítását, legyen szó beszúrásról, frissítésről vagy törlésről, egy verifikálható történet tartalmazza, amely biztosítja, hogy az adatok pontosan és hitelesen követhessék egymást az időben. Ez a funkcionalitás különösen fontos, mivel a pénzügyi tranzakciók pontos dokumentálása és visszakövethetősége alapvető az adatkezelés szempontjából.

A lekérdezések és az adatkezelés során figyelembe kell venni azokat a korlátozásokat, amelyek a QLDB működéséből fakadnak. A rendszer optimális teljesítményének biztosítása érdekében ügyelni kell arra, hogy a lekérdezések hatékonyak legyenek, és minimalizálják a szükséges erőforrások felhasználását. Ehhez gyakran szükséges az adatok előzetes rendezése, az indexek használata és az optimalizált lekérdezések alkalmazása.

A költségkezelés a QLDB használata során szintén kulcsfontosságú tényező. A rendszer tárolási költségei, valamint az I/O műveletek, az olvasás és írási kérések, illetve az adatátviteli díjak mind jelentős hatással lehetnek a költségvetésre. Ahhoz, hogy elkerüljük a felesleges kiadásokat, ajánlott alaposan megismerkedni a QLDB árképzésével és költségkezelési lehetőségeivel.

A hozzáférési irányelvek beállítása szintén nélkülözhetetlen a rendszer biztonsága érdekében. A megfelelő jogosultságok beállítása biztosítja, hogy csak azok az illetékes személyek férjenek hozzá az adatokhoz, akiknek erre szükségük van. Az AWS Identity and Access Management (IAM) eszközeivel kezelhetjük a hozzáférési szabályokat, és biztosíthatjuk, hogy minden felhasználó megfelelő jogokkal rendelkezzen az adatok kezeléséhez.

A QLDB egy példa arra, hogy miként lehet egy felhőalapú könyvelő adatbázissal biztosítani az adatkezelés integritását. Azonban fontos megjegyezni, hogy más felhőszolgáltatók, például az Azure vagy a Google Cloud, hasonló megoldásokat kínálnak. A legjobb gyakorlatok minden esetben az adott szolgáltató specifikus dokumentációjától függenek, és fontos, hogy a felhasználók tisztában legyenek azzal, hogy mely technikák alkalmazhatók az általuk választott adatbázis-platformon.

Ahhoz, hogy az adatkezelési integritást maximálisan biztosítsuk, elengedhetetlen a rendszeres ellenőrzés és karbantartás. Még ha az adatbázis működése megfelel is a legszigorúbb előírásoknak, a környezet változásai és az új igények folyamatosan új kihívások elé állíthatják a rendszert. Ezért mindig fontos, hogy naprakész tudással rendelkezzünk a legújabb fejlesztésekről, és az adott technológia által kínált lehetőségeket a legjobban kihasználjuk.

Miért fontos figyelembe venni a különböző anyagok és viselkedések kockázatait?
Hogyan tervezzünk és elemezzünk egy értékesítési adatbázist SQLite segítségével?
Miért olyan különlegesek a méhlepényes emlősök, és hogyan alakultak ki a különböző emlősfajok?