Валидация данных: Что это такое, важность, типы, плюсы и минусы
Бизнесмены полагаются на высококачественные данные для принятия важных стратегических решений. Конечные пользователи теряют доверие к данным, когда они неточны и неполны, что ограничивает их использование.
Предприятия используют проверку данных для повышения качества данных, обеспечивая их правильность и полноту. Валидация данных — это набор методов и процессов, которые команды по работе с данными используют для поддержания высокого качества своих данных.
Теперь давайте обсудим, почему предприятия и команды по работе с данными должны проверять свои данные. Мы также поговорим о ее типах, плюсах и минусах.
Что такое проверка данных?
Проверка данных — это процесс проверки данных на соответствие требованиям путем сравнения их с набором правил, которые уже установлены или определены. Эта процедура подразумевает выполнение серии проверок, известных как процедуры проверки. Простые проверки гарантируют, что дата рождения содержит только цифры, а более сложные проверки включают структурированные условные проверки.
Проверка данных позволяет убедиться в том, что данные чистые, точные и пригодные для использования. Импортировать, сохранять или использовать следует только проверенные данные; в противном случае программы могут перестать работать, результаты могут быть ошибочными (например, если модели обучаются на плохих данных), или могут возникнуть другие потенциально катастрофические проблемы.
Важность проверки данных
Проверка данных поможет вам быстрее найти ошибки, так что вам не придется играть в кошки-мышки, чтобы их обнаружить. Это также может сэкономить вам время при очистке некачественных данных. Кроме того, валидация данных очень важна во многих отношениях. В этом разделе мы обсудим некоторые из наиболее важных аспектов:
- Аналитики могут ограничить количество неточных данных в своем хранилище путем валидации данных. Организации должны совместно работать над валидацией данных, чтобы получить максимальную отдачу от этого процесса.
- Валидация точности, ясности и специфичности данных необходима для устранения любых проблем проекта. Без проверки данных вы рискуете принимать решения на основе неточных, нерепрезентативных данных.
- Валидация данных используется в процессе ETL (извлечение, перевод и загрузка) и в хранилищах данных. Она позволяет аналитику лучше понять масштаб конфликтов данных.
- Также важно тестировать модель данных. Если модель данных настроена и структурирована правильно, можно использовать файлы данных в различных программах и приложениях.
- Валидирование данных также может выполняться для любых данных, включая данные, содержащиеся в одном приложении, таком как MS Excel, или простые данные, смешанные вместе в одном хранилище данных.
Типы валидации данных
Валидирование данных бывает разных форм. Большинство процессов валидации данных выполняют одну или несколько проверок перед сохранением данных в базе данных. Вот некоторые распространенные типы проверок валидации данных:
- Проверка типа данных
Проверка типа данных позволяет убедиться, что тип введенных данных правильный. Например, поле может принимать только числовые данные. В этом случае система должна отклонить любые данные, содержащие другие символы, например буквы или специальные символы.
- Проверка кода
Проверка кода гарантирует, что значение поля взято из допустимого списка или правильно отформатировано. Например, легче понять, является ли почтовый индекс правильным, если сравнить его со списком правильных кодов.
- Проверка диапазона
Проверка диапазона используется для проверки данных, которые должны находиться в определенном диапазоне. Существует определенная нижняя и верхняя граница для разумных значений. Например, ученику начальной школы, скорее всего, от 10 до 14 лет. Компьютер можно настроить так, чтобы он принимал только числа от 10 до 14.
- Проверка формата
Многие типы данных имеют уже заданный формат. Столбцы дат, которые хранятся в фиксированном формате, например ГГГГ-ММ-ДД или ДД-ММ-ГГГГ, являются распространенным примером. Процесс проверки данных, который проверяет правильность формата дат, помогает сохранить согласованность данных и времени.
- Проверка согласованности
Проверка согласованности — это тип логической проверки, которая позволяет убедиться, что введенные данные имеют смысл. Одним из примеров является проверка того, что дата доставки находится после даты отгрузки.
- Проверка уникальности
Адреса электронной почты и идентификаторы — два примера данных, которые естественным образом являются уникальными. Эти поля должны иметь только одну запись в базе данных. Проверка уникальности гарантирует, что элемент не будет помещен в базу данных более одного раза.
Плюсы и минусы валидации данных
С помощью тестирования валидных данных предприятия могут убедиться в правильности и достоверности своих баз данных и принимать более эффективные решения. Если вы принимаете решение о валидации данных для своего бизнеса, вот плюсы и минусы каждого из них:
- Плюсы
Проверка точности данных
Валидация данных делает большую часть тяжелой работы по обеспечению целостности данных. Валидация не изменит и не улучшит ваши данные, но при правильной настройке она гарантирует, что они служат по назначению.
Помогает управлять несколькими источниками данных
Валидация данных становится все более важной по мере увеличения количества источников данных. Предположим, вы импортируете данные о клиентах из разных каналов; вам необходимо одновременно проверить все эти данные на соответствие одной и той же стратегии отслеживания. В противном случае между наборами данных могут возникнуть конфликты и ошибки.
Экономия времени
Валидация данных требует времени, но после ее проведения вам не придется ничего менять, пока не изменятся ваши исходные данные или требования.
- Против
Сложность
Валидировать данные сложно при наличии нескольких сложных источников данных. Многие корпоративные платформы, такие как Segment, включают мощные инструменты валидации для больших приложений с несколькими источниками данных, которые могут помочь в этой ситуации.
Ошибки валидации данных
При валидации могут возникать ошибки; не все программы валидации совершенны. Почти наверняка будут ошибки валидации, которые необходимо исправить.
Изменяющиеся потребности
Одна из самых больших проблем с валидацией данных заключается в том, что после внесения определенных изменений их необходимо повторно валидировать. Модели схем и документация по отображению должны обновляться по мере появления типов данных и вводимых данных.
Вывод
Из вышеприведенной статьи мы узнали о валидации данных, ее важности, типах, плюсах и минусах. Валидация данных — важный шаг в управлении ими, и она часто выполняется как часть очистки данных. Цель проверки данных — обеспечить их высокое качество, чтобы им можно было доверять и уверенно использовать.
может помочь вам в процессе проверки данных. предлагает различные функции проверки данных, включая настройку типов данных, диапазонов, шаблонов и обязательных полей для вопросов опроса.
Эти функции помогают пользователям обеспечить достоверность, точность и последовательность данных, полученных в ходе опросов, и гарантировать, что на них можно положиться при принятии решений и анализе. Свяжитесь с или попросите бесплатную демонстрацию, чтобы узнать больше.
Что значит "валидный"?
Прилагательное валидный (от англ. valid — правильный) до начала 90-ых годов прошлого века применялось исключительно в научной среде; в частности в социологии, биологии, статистике, психологии. В зависимости от сферы применения и контекста имело разные значения: «общепринятый», «соответствующий требованиям», «обоснованный», «приемлемый», «здоровый», «достоверный«.
Особенно популярным это слово стало с развитием Интернета. Увлекшись конкурентной борьбой, производители программного обеспечения начали разработку своих версий программного языка HTML — основного языка программирования для веб-сайтов. Это привело к тому, что веб-мастерам приходилось создавать несколько версий одного сайта, поскольку страницы не читались браузерами разных компаний. В сети начинался хаос.
Эта проблема разрешилась в 1994 году, когда Консорциум Всемирной Паутины (W3C) создал свод правил для кода НТМL, которого стали придерживаться веб-мастера и производители браузеров. Это гарантировало, что корректно написанный сайт, будет корректно отображаться для всех пользователей интернета. Эти правила стали называть веб-стандартами. На правильный код сначала ставили метку — «соответствует стандартам W3C». Позже такой код, для простоты, получил название «валидный».
С началом нового века прилагательное вышло за пределы программной среды и вошло в повседневную речь продвинутой молодежи. Применялось онов самом широком смысле. Вот несколько примеров его употребления в молодежном сленге
— «Валидность у него на нуле» (неспособность адекватно воспринимать реальность)
— «Вчера на тусовке все было валидно» (на высшем уровне),
— «Почему не позвонил? Ты не валидный какой-то» (необязательный).
Надеемся, что эта информация была вам полезна!
С уважением, команда бюро переводов KGB Language Services