简述数据完整性的重要性，并列举两种提⾼数据完整性的⽅法。

数据完整性是确保数据的准确性、一致性和完整性的关键因素，对于提高调查结果和预测的可靠性至关重要1。它直接影响数据的质量和可靠性，确保数据的准确性，即数据必须正确地反映其代表的现实世界对象2。数据完整性还涉及到数据在存储、使用和应用之间移动时的保护，即物理完整性4。此外，数据完整性是数据质量的决定性标准，包括数据的正确性、完整性和一致性以及安全性7。

为了提高数据完整性，可以采取以下两种方法：

1. 实施数据库完整性约束：数据库完整性包括实施一系列的规则，以确保数据库中的数据满足特定的要求。这些规则可以防止不合逻辑或不一致的数据被输入到数据库中。例如，可以使用外键约束来保证引用的数据的一致性6。

2. 采用数据安全措施：数据安全是数据完整性的重要组成部分。通过防止未经授权的用户访问和修改数据，可以保护数据的完整性。这包括使用密码保护、访问控制列表、数据加密和安全审计等措施3。

通过这些方法，可以最大限度地减少因数据差距而出现错误的可能性，并提高结果的可信度，从而优化决策过程1。