Hvad er datavalidering?

I 1998 lancerede NASA The Mars Climate Orbiter, bygget til en pris af 125 millioner dollars for at studere Mars-klimaet. Efter 10 måneders aktivitet brændte rumsonden og gik i stykker på grund af en lille fejl i det metriske system.

Navigationsgruppen ved Jet Propulsion Laboratory (JPL) brugte de metriske mål på millimeter og meter til deres beregninger, mens Lockheed Martin Astronautics i Denver, den enhed, der er ansvarlig for fremstilling og konstruktion af rumfartøjet, leverede væsentlige accelerationsdata ved hjælp af det kejserlige system af tommer, fod og pund.

Denne fejl kunne nemt have været undgået, hvis dataene blev valideret, før de blev brugt. Eksemplet viser vigtigheden af ​​datavalidering, og hvilke konsekvenser det kan have, især i dag, hvor hele verden er stærkt afhængig af data.

Hvad er datavalidering?

Enkelt sagt er datavalidering at kontrollere dine data for nøjagtighed, manglende værdier, anomalier og uoverensstemmelser under dataintegration proces, før den kan bruges til beslutningstagning. I bund og grund er det som at give dine data et grundigt sundhedstjek. Datavalidering sikrer, at de data, du bruger, er troværdige og egnede til din analyse.

Hovedformålet bag datavalidering er at kontrollere, at det er beregnet til den tilsigtede brug. For eksempel laver du en marketingkampagne for at målrette teenagere, og din marketingkampagne er baseret på de undersøgelsesresultater, du har indsamlet. Men efter du har lavet din kampagne, indser du, at de data, du indsamlede, ikke var fra teenagere, men folk i midten af ​​tyverne. Så dine data ville have været nøjagtige, men de var muligvis ikke gyldige.

Hvorfor datavalidering ikke kan overses

I 2018 begik en medarbejder hos Samsung Securities i Sydkorea en stor fejl ved at forveksle valutaen (vundet) med virksomhedens aktier. I stedet for at udbetale udbytte på 1,000 won per aktie, gav medarbejderen ved et uheld 1,000 Samsung Securities-aktier til medarbejdere. Denne bommert førte til et massivt økonomisk tab for virksomheden på 300 millioner dollars.

Enhver organisation er modtagelig for lignende fejl, hvis de mangler protokoller til at beskytte sig selv. I tilfældet med Samsung Securities kunne implementering af en forsikringsproces, der involverede automatisk datavalidering, have forhindret fejlen.

Dette er blot et eksempel på den afgørende rolle, datavalidering spiller i datastyring. Det spiller ikke kun en afgørende rolle for at spare tid og omkostninger for en organisation, det er snarere også afgørende for at opretholde overholdelse, specifikt for sundheds- og finansindustrien.

Det er ikke kun et spørgsmål om forsigtighed; det er en nødvendighed for enhver organisation, der værdsætter nøjagtighed, effektivitet og risikoreduktion, uanset om det er finansielle institutioner, sundhedsudbydere eller teknologivirksomheder.

Fordele ved datavalidering

Datavalidering kontrollerer det indsamlede datas kvalitet og nøjagtighed, før den analyseres og behandles. Det bekræfter, at alle dine oplysninger er til stede og korrekte. Validering af data er imidlertid en tidskrævende proces, der kan forsinke analysen alvorligt. Så spørgsmålet opstår: er datavalidering forsinkelsen værd?

Lad os se på nogle af de vigtigste fordele ved datavalidering.

Forbedrer effektiviteten af ​​data

Datavalidering sikrer, at datasæt er nøjagtige og fuldstændige før analyse, hvilket fører til fejlfrie data, som er nødvendige for fremtidig forskning eller uddannelse af maskinlæringsmodeller, hvilket i sidste ende sparer tid og ressourcer.

Men værdien af ​​datavalidering rækker ud over blot at forbedre effektiviteten af ​​dataanalyse. For virksomheder er pålidelige data nødvendige for at træffe velinformerede beslutninger, der vil føre til vækst og øget indtjening. At have nøjagtige oplysninger betyder, at virksomheder kan træffe beslutninger baseret på nøjagtige indsigter og tendenser, hvilket resulterer i bedre resultater.

Datavalidering sparer ikke kun tid og ressourcer, men det kan endda hjælpe med at undgå fejl forårsaget af forkerte data. Ved at identificere unøjagtigheder tidligt kan virksomheder forhindre fejl i at forværre og foretage afgørende ændringer, før det er for sent.

Afslører ny dataindsigt

Datavalidering hjælper virksomheder med at opdage skjulte mønstre og relationer i deres data, som måske tidligere er gået ubemærket hen. Dette kan give dem en mere omfattende forståelse af deres operationer og de faktorer, der driver deres succes. Med denne viden kan virksomheder træffe bedre beslutninger for at skabe vækst og lønsomhed.

For eksempel kan datavalidering vise sammenhænge mellem kundedemografi og købsvaner, som ikke tidligere var kendt. Disse oplysninger kan hjælpe virksomheder med at tilpasse deres produkter og tjenester til bedre at imødekomme behovene på deres målmarked, hvilket resulterer i større kundetilfredshed og fastholdelse.

Få rene data af høj kvalitet uden at skrive kode

Prøv 14-dages gratis prøveperiode

Identificerer unøjagtigheder

Nøjagtige data er afgørende for, at virksomheder kan træffe informerede beslutninger, men det kan være svært at opnå uden datavalidering. Datavalidering hjælper med at identificere og rette unøjagtigheder i dataene, så forretningsbeslutninger er baseret på pålidelige beviser. På den måde undgås dyre fejl, og virksomheder kan operere med større effektivitet, lavere risiko og forbedret rentabilitet.

Tag salgsdata som et eksempel: Datavalidering kan registrere dubletter eller manglende poster, hvilket giver virksomheder mulighed for bedre at forstå deres salgsresultater og træffe beslutninger, der fører til vækst.

Øger kundetilfredsheden

Ved at bruge nøjagtige og pålidelige data kan virksomheder levere bedre produkter og tjenester, hvilket i sidste ende fører til bedre kundetilfredshed. Når virksomheder træffer beslutninger baseret på nøjagtige og pålidelige data, kan de bedre forstå deres kunders behov og præferencer og levere produkter og tjenester, der opfylder dem. Dette fører til øget kundeloyalitet og gentagelsesforretning.

Typer af datavalidering

Data opbevaring standarder varierer fra virksomhed til virksomhed. Grundlæggende datavalideringsprocedurer kan hjælpe din virksomhed med at holde data organiseret og effektiv. Før data gemmes i databasen, udfører de fleste datavalideringsmetoder en eller flere af disse kontroller. Her er de almindelige valideringstyper:

Kontrol af datatype

En datatypekontrol verificerer, at de data, der er lagt i et felt, er af den relevante datatype. Et felt må kun tage tal. Systemet bør afvise data med bogstaver eller specielle symboler og give en fejlmeddelelse.

Kodetjek

Kodetjek garanterer, at felter er valgt fra lovlige lister, eller at formateringsstandarder er opfyldt. Sammenligning af et postnummer med en liste over gyldige koder forenkler verifikationen. I øvrigt, NAICS branchekoder og landekoder kan behandles på samme måde.

Kontrol af rækkevidde

Områdekontrol vurderer, om inputdata passer til et område. For eksempel bruger geografiske data bredde- og længdegrad, og længdegrad skal være -180 og breddegrad 90. Uden for dette interval er ugyldige.

Formattjek

Flere datatyper er formateret. Formattjek bekræfter dataformat. Datofelter registreres som "ÅÅÅÅ-MM-DD" eller "DD-MM-ÅÅÅÅ". Som følge heraf vil enhver anden form blive afvist. Et nationalt forsikringsnummer er LL 99 99 99 L, hvor L er et vilkårligt bogstav, og 9 er et vilkårligt tal.

Konsistenstjek

Konsistenstjek sikrer, at data indtastes korrekt. Overvågning af en pakkes leveringsdato efter forsendelse er et eksempel.

Unikitetstjek

Oplysninger som ID'er og e-mailadresser er garanteret unikke. Disse databasefelter skal indeholde unikke poster. Uniqueness Checks forhindrer dubletter i databaser.

Tilstedeværelseskontrol

Tilstedeværelseskontrol forhindrer vigtige felter i at være tomme. Hvis feltet er tomt, vises en fejlmeddelelse, og brugeren kan ikke komme videre eller gemme deres input. De fleste databaser forbyder tomme nøglefelter.

Længdekontrol

Længdekontrol garanterer, at feltet har det korrekte antal tegn. Derfor tjekker den tegnstrengens længde. Overvej at kræve en adgangskode på mindst otte tegn. Længdekontrol verificerer, at feltet har otte tegn.

Look Up

Slå op reducerer fejl i felter med begrænset værdi. En tabel bestemmer acceptable værdier. Listen over potentielle værdier er begrænset, da der for eksempel kun er syv dage om ugen.

Problemer, der påvirker datavalidering

For at sikre datavalidering er det vigtigt at forstå søjlerne i datavalidering. Her er nogle af de faktorer, du skal tjekke:

1. dannet: Det er vigtigt at sikre, at data er i et ensartet format. Formatfejl sker normalt med datoer. Nogle steder bruger formatet dd/mm/åå, mens andre kan bruge mm/dd/åå.
2. Rækkevidde: Dataintervaller bør falde inden for et rimeligt interval. For eksempel er det vigtigt at kontrollere, at temperaturerne er inden for en vis grænse, eller at alderen er inden for et logisk interval.
3. Fuldstændighed: Lad os sige, at du fik lavet en undersøgelse, og at mange ansøgere ikke udfyldte deres e-mailadresser, eller at disse e-mailadresser og telefonnumre var ufuldstændige. Så du skal også tjekke dine data for fuldstændighed. En undersøgelse foretaget af Konverter, en kundeerhvervelsesplatform, udledte, at 1 ud af 4 kundeemner, der gennemgår behandling, er kategoriseret som ugyldige, fordi 27 procent har falske navne, 28 procent har en ugyldig e-mailadresse, og 30 procent har forkerte telefonnumre.
   Derudover bruger man en People Search API kan give flere oplysninger om en person, såsom deres telefonnummer, hjemmeadresse, e-mailadresse, ansættelsessted, hjemmeside osv.
4. Sammenhæng: Dine data skal være konsistente på tværs af forskellige dele af et datasæt eller mellem forskellige datasæt. For eksempel skal du sikre dig, at kundenavne staves på samme måde hele vejen igennem.
5. Referenceintegritet: Referenceintegritet sikrer, at relationer mellem data i forskellige tabeller eller databaser opretholdes, og at der ikke er referencer til manglende eller ikke-eksisterende data.
6. Entydighed: I et datasæt angiver unikhed, at hvert stykke data er forskelligt fra alle andre, og der er ingen gentagelser eller dubletter af samme værdi. Det unikke er ofte afgørende, når man bruger data som identifikatorer eller nøgler i databaser, især når man sammenkæder forskellige oplysninger eller sikrer pålidelige datarelationer.
7. Attributafhængighed: Unøjagtigheden forårsaget på grund af værdien af ​​et felt, der afhænger af et andet felt. For eksempel afhænger nøjagtigheden af ​​produktdata af oplysningerne om leverandører. Derfor vil fejl i leverandørdata også afspejle sig i produktdata.
8. Ugyldige værdier: Hvis datasættene har kendte værdier, såsom "M" for mand og "F" for kvinde, kan ændringer i disse værdier gøre data ugyldige
9. Manglende værdier: Tilstedeværelse af nul- eller tomme værdier i datasættet.
10. Duplikering: Gentagelse af data er en almindelig begivenhed i organisationer, hvor data indsamles fra flere kanaler i flere faser.
11. Stavefejl: Forkerte stavemåder

Faktorer, der fører til ugyldige data (kilde: QuantDare)

Datavalideringsmetoder

Du kan validere data ved at bruge en af ​​tre måder:

Scripting

Datavalidering udføres ofte ved at udvikle scripts i et scriptsprog som Python. For eksempel kan du bygge en XML-fil med mål- og kildedatabasenavne, kolonnenavne og tabeller til sammenligning.

Python-scriptet kan læse XML og evaluere resultaterne. Ikke desto mindre kan dette være tidskrævende, fordi scripts skal skrives, og resultaterne skal verificeres manuelt.

Virksomhedsværktøjer

Datavalidering er mulig med værktøjer til validering af virksomhedsdata. Astera Data Pipeline kan for eksempel validere og rette data. Dataintegrationsværktøjer er mere pålidelige og en sikrere mulighed, da de er fyldt med funktioner.

Open source-værktøjer

Cloud-baserede open source-værktøjer er overkommelige og kan reducere infrastrukturomkostningerne. Ikke desto mindre kræver de stadig ekspertise og manuel kodning for optimal brug. Open source-værktøjer inkluderer SourceForge og OpenRefine.

Fælles datavalideringsudfordringer

I betragtning af vigtigheden af ​​datavalidering giver det kun mening, at det skal være en væsentlig del af enhver organisation, og det skal den være. Hvorfor sker der så stadig fejl og især i organisationer som NASA og Samsung, der ikke har råd til at overse datavalidering.

En af grundene til, at fejlene stadig opstår, er, at datavalidering ikke er så let, som det ser ud til, især i dagens sammenhæng, hvor datamængden og variationen er steget markant. Her er nogle af de almindelige udfordringer, du kan forudse, mens du implementerer datavalidering:

1. Flere kilder: En af de største udfordringer ved at sikre datavaliditet er overfloden af ​​kilder. I dag kommer data ind fra sociale medier, POS-systemer, sensorer, hjemmeside og at kombinere disse data præcist kræver robust datakvalitetsstyring.
2. Ændring af data: Data kan ændre sig over tid på grund af opdateringer, sletninger eller ændringer. Implementering af versionskontrol og revisionsspor hjælper med at spore ændringer og samtidig opretholde datavalidering.
3. Ustrukturerede data: I dag er 80% af dataene ustrukturerede, det vil sige, at de kommer i form af tekst eller billeder. Det involverer at bruge avancerede teknikker som naturlig sprogbehandling eller billedgenkendelse til at udtrække meningsfuld information til validering.
4. Databeskyttelse og sikkerhed: Datavalidering er vigtig, men det er databeskyttelse også. Lad os sige, at du arbejder med identifikationsnumre eller kreditkortnumre, og du skal validere dem. Når man beskæftiger sig med sådanne datasæt, kan opretholdelsen af ​​privatlivets fred være en smule udfordrende
5. Ældre systemer: Mange virksomheder bruger stadig ældre systemer, der er på prem-databaser. Det kan være komplekst at integrere validering i ældre systemer på grund af kompatibilitetsproblemer.
6. Tværsystemvalidering: Data, der bevæger sig på tværs af forskellige systemer, kræver validering ved hvert trin for at sikre ensartet, præcis informationsflow.

Vigtigheden af ​​automatisering i datavalidering

Moderne udfordringer kræver moderne løsninger, og derfor er den eneste måde at afbøde disse udfordringer forbundet med datavalidering ved at anvende et datavalideringsværktøj. Et datavalideringsværktøj er designet til at håndtere stigende datamængder uden at ofre nøjagtighed eller effektivitet. Automatisering er hjørnestenen i disse værktøjer. Det strømliner gentagne opgaver, reducerer risikoen for menneskelige fejl og fremskynder valideringsprocessen.

A datastyringsværktøj, Såsom Astera Data Pipeline, understøtter datavalidering via indbygget dataprofilering, regler for datakvalitet og datarensning transformationer. Du kan bruge værktøjets out-of-the-box-stik i en grafisk brugergrænseflade til at integrere, transformere og validere data fra flere kilder.

Bedste praksis for datavalidering

1. Definer klare valideringsregler

Angiv eksplicitte regler for dataformater, intervaller og obligatoriske felter. Sørg for, at valideringsreglerne stemmer overens med forretningslogikken for at opretholde konsistens på tværs af datasæt.

2. Implementer multi-level validering

Brug en lagdelt tilgang – valider data ved indtastning, under behandling og før lagring. Kombination af validering på klientsiden og serversiden forhindrer fejl i at slippe igennem.

3. Automatiser datavalidering

Udnyt automatiserede valideringsværktøjer til at reducere manuel indsats og minimere menneskelige fejl. Værktøjer som Astera's datavalideringsfunktioner strømliner processen for store datasæt.

4. Vedligehold omfattende fejllogfiler

Opbevar detaljerede logfiler over valideringsfejl for at diagnosticere tilbagevendende problemer. Tydelige fejlmeddelelser hjælper brugere med hurtigt at identificere og rette forkerte indtastninger.

5. Valider mod eksterne datakilder

Krydstjek data med eksterne systemer eller referencedatabaser for at sikre nøjagtighed. For eksempel kan validering af adresser mod postdatabaser forhindre forkerte indtastninger.

6. Brug Check Constraints og referenceintegritet

Håndhæv begrænsninger på databaseniveau for at forhindre ugyldig dataindtastning. Brug af fremmednøgler og unikke begrænsninger hjælper med at opretholde relationel dataintegritet.

7. Inkorporer statistisk og anomalidetektion

Brug statistiske metoder eller AI-drevet anomalidetektion til at markere outliers eller inkonsekvenser, som måske ikke fanges af regelbaseret validering alene.

8. Udfør regelmæssige dataaudits

Planlæg periodiske gennemgange for at identificere valideringshuller og forfine regler baseret på udvikling af datatendenser. Løbende forbedringer sikrer langsigtet datakvalitet.

9. Sørg for brugervenlig fejlhåndtering

Giv handlingsrettede fejlmeddelelser, der guider brugerne mod korrekt input i stedet for blot at afvise indtastninger. En smidig brugeroplevelse tilskynder til bedre datakvalitet.

10. Balancer præstation og rigor

Alt for kompleks validering kan bremse systemer. Optimer valideringsregler for at opretholde en balance mellem grundighed og behandlingseffektivitet.

Datavalidering i aktion

Lad os overveje et simpelt scenario, hvor en virksomheds ABC konsoliderer deres kundedata i en Excel-fil for at strømline deres marketingindsats og indtægtskanaler. De indsamlede data havde dog flere fejl. Derfor beslutter de sig for at validere deres data vha Astera Datapipeline.

Fig. 2 viser dataflowet, der tager en Excel kilde som input, profilerer den til at analysere kildedata, renser den for at fjerne ugyldige poster og anvender datakvalitetsregler for at identificere fejl i de rensede data, før de skrives til destinationen afgrænset fil.

Resultatet af Data profil transformation viser dataenes feltniveaudetaljer. Dette gør det muligt for organisationen at forstå dataene og sikre:

• Dataens troværdighed: Når først dataene er blevet analyseret, kan anomalier og duplikationer elimineres for at sikre dataens pålidelighed. Dette hjælper yderligere organisationen med at identificere kvalitetsproblemer og bestemme handlingsvenlig information for at strømline forretningsprocesser.
• Hurtigere beslutningstagning: Det skaber et præcist billede af kildedataene, hvilket gør det muligt for organisationen at træffe beslutninger hurtigere.
• Hands-on krisehåndtering: Profilerede data kan forhindre små fejl i at blive til kritiske problemer.

 Datarensning transformation bruges til at løse to problemer i kildedataene:

1. Det fjerner efterfølgende og førende mellemrum fra posterne.
2. Den identificerer poster, der indeholder '.co' og erstatter den med '.com'. Dette retter fejlagtige registreringer i Email adresse.

De rensede data, efter at have fjernet ekstra mellemrum og forkert e-mailadresseformat, kan ses i højre halvdel af Fig. 5.

Ved at bruge disse rene data kan organisationen:

• Forbedre e-mail marketing indsats: Ved at skabe en ren og fejlfri version af sine kundedata sikrer organisationen, at data kan udnyttes til at få maksimalt udbytte af e-mail marketing.
• Forøg omsætningen: Brug af korrekte e-mailadresser garanterer højere svarprocenter, hvilket igen resulterer i øgede konverteringer og chancer for salg.

Dernæst Regler for datakvalitet anvendes på de rensede data for at identificere poster i E-mail Adresse felt, der har et ugyldigt format.

Resultatet kan ses på næste skærmbillede. Ansøger Regler for datakvalitet sætter organisationen i stand til at:

• Få konsistente data: Ved at rette mailadresser sikrer organisationen, at alle afdelinger har adgang til konsistente og korrekte oplysninger.
• Facilitere skalerbarhed: Med en lydkvalitetsinfrastruktur på plads kan organisationen nemt skalere op uden at bekymre sig om pålideligheden og pålideligheden af ​​dens data.

De fejl, der er identificeret af Regler for datakvalitet skrives ind i en logfil, hvorimod de rensede data skrives ind i en afgrænset fil.

Forenkle datavalidering med Astera Datarørledning

Automatisering af datavalidering kan betydeligt spare tid og strømline forretningsprocesser i den moderne virksomhedsverden, hvor vigtige beslutninger udledes af data. Det kodefrie, AI-drevne miljø af Astera Datarørledning giver dig mulighed for at automatisere datavalidering som en del af dataflow eller workflow. Yderligere kan dataopdateringer gøres betingede, afhængigt af succesen med valideringstests for at sikre troværdigheden af ​​dine virksomhedsdata.

For at finde ud af, hvordan du forenkler og automatiserer dine datavalideringsopgaver ved hjælp af en kodeløs end-to-end-løsning, skal du downloade prøveversion of Astera Datapipeline.