1998 startete die NASA den Mars Climate Orbiter, der 125 Millionen Dollar kostete, um das Marsklima zu erforschen. Nach 10 Monaten Aktivität verbrannte die Raumsonde und zerbrach aufgrund eines kleinen Fehlers im metrischen System in Stücke.

Die Navigationsgruppe am Jet Propulsion Laboratory (JPL) verwendete für ihre Berechnungen die metrischen Maßeinheiten Millimeter und Meter, während Lockheed Martin Astronautics in Denver, das für die Entwicklung und Konstruktion des Raumfahrzeugs verantwortliche Unternehmen, wichtige Beschleunigungsdaten im imperialen System von Zoll, Fuß und Pfund lieferte.

Dieser Fehler hätte leicht vermieden werden können, wenn die Daten vor ihrer Verwendung validiert worden wären. Das Beispiel zeigt, wie wichtig die Datenvalidierung ist und welche Konsequenzen sie haben könnte, insbesondere heute, wo die ganze Welt stark auf Daten angewiesen ist.

Was ist Datenvalidierung?

Vereinfacht ausgedrückt bedeutet die Datenvalidierung, dass Ihre Daten während des Vorgangs erneut auf Genauigkeit, fehlende Werte, Anomalien und Diskrepanzen überprüft werden Datenintegration Prozess, bevor er zur Entscheidungsfindung herangezogen werden kann. Im Grunde ist es so, als würden Sie Ihre Daten einem gründlichen Gesundheitscheck unterziehen. Durch die Datenvalidierung wird sichergestellt, dass die von Ihnen verwendeten Daten vertrauenswürdig und für Ihre Analyse geeignet sind.

Der Hauptzweck der Datenvalidierung besteht darin, zu überprüfen, ob sie für den beabsichtigten Zweck bestimmt sind. Sie führen beispielsweise eine Marketingkampagne durch, die sich an Teenager richtet, und Ihre Marketingkampagne basiert auf den von Ihnen gesammelten Umfrageergebnissen. Nachdem Sie Ihre Kampagne erstellt haben, stellen Sie jedoch fest, dass die von Ihnen gesammelten Daten nicht von Teenagern, sondern von Menschen in der Mitte Zwanzig stammten. Ihre Daten wären also korrekt gewesen, aber möglicherweise nicht gültig.

Warum die Datenvalidierung nicht außer Acht gelassen werden darf

Im Jahr 2018 machte ein Mitarbeiter von Samsung Securities in Südkorea einen großen Fehler, indem er die Währung (Won) mit Unternehmensaktien verwechselte. Anstatt Dividenden in Höhe von 1,000 Won pro Aktie auszuschütten, gewährte der Mitarbeiter versehentlich eine Dividende 1,000 Samsung Securities-Aktien an Mitarbeiter. Dieser Fehler führte zu einem massiven finanziellen Verlust für das Unternehmen, der sich auf 300 Millionen US-Dollar belief.

Jede Organisation ist anfällig für ähnliche Fehler, wenn sie keine Protokolle hat, um sich selbst zu schützen. Im Fall von Samsung Securities hätte die Implementierung eines Assurance-Prozesses mit automatischer Datenvalidierung den Fehler verhindern können.

Dies ist nur ein Beispiel für die entscheidende Rolle, die die Datenvalidierung spielt Datenmanagement. Es spielt nicht nur eine entscheidende Rolle bei der Zeit- und Kostenersparnis für ein Unternehmen, sondern ist auch von entscheidender Bedeutung für die Einhaltung von Vorschriften, insbesondere im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche.

Es ist nicht nur eine Frage der Vorsicht; Dies ist ein Muss für jedes Unternehmen, das Wert auf Genauigkeit, Effizienz und Risikominderung legt, egal ob es sich um Finanzinstitute, Gesundheitsdienstleister oder Technologieunternehmen handelt.

Vorteile der Datenvalidierung

Die Datenvalidierung überprüft die gesammelten Daten Qualität der Daten und Genauigkeit vor der Analyse und Verarbeitung. Es überprüft, ob alle Ihre Informationen vorhanden und korrekt sind. Die Validierung von Daten ist jedoch ein zeitaufwändiger Prozess, der die Analyse erheblich verzögern kann. Es stellt sich also die Frage: Lohnt sich die Verzögerung bei der Datenvalidierung?

Schauen wir uns einige der wichtigsten Vorteile der Datenvalidierung an.

Verbessert die Effizienz von Daten

Die Datenvalidierung stellt sicher, dass Datensätze vor der Analyse korrekt und vollständig sind, was zu fehlerfreien Daten führt, die für zukünftige Forschungen benötigt werden Modellschulung für maschinelles Lernen, was letztendlich Zeit und Ressourcen spart.

Der Wert der Datenvalidierung geht jedoch über die reine Verbesserung der Effizienz der Datenanalyse hinaus. Für Unternehmen sind zuverlässige Daten notwendig, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu Wachstum und höheren Gewinnen führen. Durch genaue Informationen können Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage genauer Erkenntnisse und Trends treffen, was zu besseren Ergebnissen führt.

Die Datenvalidierung spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern kann auch dazu beitragen, Fehler durch falsche Daten zu vermeiden. Durch die frühzeitige Erkennung von Ungenauigkeiten können Unternehmen eine Verschlimmerung der Fehler verhindern und entscheidende Änderungen vornehmen, bevor es zu spät ist.

Enthüllt neue Dateneinblicke

Die Datenvalidierung hilft Unternehmen dabei, verborgene Muster und Beziehungen in ihren Daten zu entdecken, die zuvor möglicherweise unbemerkt blieben. Dies kann ihnen ein umfassenderes Verständnis ihrer Abläufe und der Faktoren vermitteln, die ihren Erfolg bestimmen. Mit diesem Wissen können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, um Wachstum und Rentabilität zu generieren.

Beispielsweise könnte die Datenvalidierung Korrelationen zwischen Kundendemografie und Kaufgewohnheiten aufzeigen, die zuvor nicht bekannt waren. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen besser an die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe anzupassen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

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Identifiziert Ungenauigkeiten

Genaue Daten sind für Unternehmen unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ohne Datenvalidierung kann es jedoch schwierig sein, sie zu erhalten. Die Datenvalidierung hilft dabei, Ungenauigkeiten in den Daten zu identifizieren und zu beheben, sodass Geschäftsentscheidungen auf zuverlässigen Beweisen basieren. Auf diese Weise werden kostspielige Fehler vermieden und Unternehmen können effizienter, risikoärmer und rentabler arbeiten.

Nehmen Sie als Beispiel Verkaufsdaten: Durch die Datenvalidierung können Duplikate oder fehlende Einträge erkannt werden, sodass Unternehmen ihre Verkaufsleistung besser verstehen und Entscheidungen treffen können, die zu Wachstum führen.

Erhöht die Kundenzufriedenheit

Durch die Verwendung genauer und zuverlässiger Daten können Unternehmen bessere Produkte und Dienstleistungen anbieten, was letztendlich zu mehr Erfolg führt Kundenzufriedenheit. Wenn Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Daten treffen, können sie die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser verstehen und Produkte und Dienstleistungen anbieten, die diesen gerecht werden. Dies führt zu einer erhöhten Kundenbindung und Wiederholungsgeschäften.

Arten der Datenvalidierung

Datenspeicher Die Standards variieren je nach Unternehmen. Grundlegende Datenvalidierungsverfahren können Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Daten organisiert und effizient zu halten. Bevor Daten in der Datenbank gespeichert werden, führen die meisten Datenvalidierungsmethoden eine oder mehrere dieser Prüfungen durch. Hier sind die gängigen Validierungstypen:

Datentypprüfung

Eine Datentypprüfung überprüft, ob die in ein Feld eingegebenen Daten vom richtigen Datentyp sind. Ein Feld darf nur Zahlen aufnehmen. Das System sollte Daten mit Buchstaben oder Sonderzeichen ablehnen und eine Fehlermeldung ausgeben.

Codeprüfung

Codeprüfungen stellen sicher, dass Felder aus legitimen Listen ausgewählt werden oder dass Formatierungsstandards eingehalten werden. Der Vergleich einer Postleitzahl mit einer Liste gültiger Codes vereinfacht die Überprüfung. Darüber hinaus, NAICS Branchencodes und Ländercodes können ähnlich behandelt werden.

Bereichsprüfung

Bereichsprüfungen prüfen, ob Eingabedaten in einen Bereich passen. Geografische Daten verwenden beispielsweise Breiten- und Längengrade. Der Längengrad sollte -180 und der Breitengrad 90 betragen. Außerhalb dieses Bereichs sind sie ungültig.

Formatprüfung

Es werden mehrere Datentypen formatiert. Formatprüfungen überprüfen das Datenformat. Datumsfelder werden wie „JJJJ-MM-TT“ oder „TT-MM-JJJJ“ aufgezeichnet. Daher wird jede andere Form abgelehnt. Eine Sozialversicherungsnummer ist LL 99 99 99 L, wobei L ein beliebiger Buchstabe und 9 eine beliebige Zahl ist.

Konsistenzprüfung

Konsistenzprüfungen stellen sicher, dass die Daten ordnungsgemäß eingegeben werden. Ein Beispiel hierfür ist die Überwachung des Liefertermins eines Pakets nach dem Versand.

Eindeutigkeitsprüfung

Informationen wie IDs und E-Mail-Adressen sind garantiert einzigartig. Diese Datenbankfelder sollten eindeutige Einträge enthalten. Eindeutigkeitsprüfungen verhindern Duplikate in Datenbanken.

Anwesenheitskontrolle

Anwesenheitsprüfungen verhindern, dass wichtige Felder leer bleiben. Wenn das Feld leer ist, wird eine Fehlermeldung angezeigt und der Benutzer kann nicht fortfahren oder seine Eingaben speichern. Die meisten Datenbanken verbieten leere Schlüsselfelder.

Längenprüfung

Längenprüfungen stellen sicher, dass das Feld die richtige Anzahl an Zeichen enthält. Daher wird die Länge der Zeichenfolge überprüft. Erwägen Sie die Anforderung eines Passworts mit mindestens acht Zeichen. Die Längenprüfung überprüft, ob das Feld acht Zeichen enthält.

Nachschlagen

Look Up reduziert Fehler in Feldern mit begrenzten Werten. Eine Tabelle ermittelt akzeptable Werte. Die Liste der möglichen Werte ist begrenzt, da es beispielsweise nur sieben Tage in der Woche gibt.

Probleme mit Auswirkungen auf die Datenvalidierung

Um die Datenvalidierung sicherzustellen, ist es wichtig, die Säulen der Datenvalidierung zu verstehen. Hier sind einige der Faktoren, die Sie überprüfen müssen:

1. Format: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten in einem einheitlichen Format vorliegen. Formatfehler passieren normalerweise bei Datumsangaben. An manchen Stellen wird das Format TT/MM/JJ verwendet, an anderen wiederum MM/TT/JJ.
2. Abdeckung: Datenbereiche sollten innerhalb eines angemessenen Bereichs liegen. Beispielsweise ist es wichtig zu prüfen, ob die Temperaturen innerhalb einer bestimmten Grenze liegen oder ob das Alter innerhalb eines logischen Bereichs liegt.
3. Vollständigkeit: Nehmen wir an, Sie haben eine Umfrage durchgeführt und viele Bewerber haben ihre E-Mail-Adressen nicht angegeben oder diese E-Mail-Adressen und Telefonnummern waren unvollständig. Daher müssen Sie auch Ihre Daten auf Vollständigkeit prüfen. Eine Umfrage durchgeführt von Convertr, eine Plattform zur Kundenakquise, kam zu dem Schluss, dass 1 in 4-Leads, die verarbeitet werden, als ungültig eingestuft werden, weil 27-Prozent falsche Namen haben, 28-Prozent eine ungültige E-Mail-Adresse haben und 30-Prozent falsche Telefonnummern haben.
   Darüber hinaus ist die Verwendung von a API für die Personensuche kann weitere Informationen über eine Person bereitstellen, beispielsweise deren Telefonnummer, Privatadresse, E-Mail-Adresse, Arbeitsplatz, Website usw.
4. Konsistenz: Ihre Daten müssen über verschiedene Teile eines Datensatzes oder zwischen verschiedenen Datensätzen konsistent sein. Beispielsweise müssen Sie sicherstellen, dass Kundennamen durchgehend gleich geschrieben werden.
5. Referentielle Integrität: Referenzielle Integrität stellt sicher, dass Beziehungen zwischen Daten in verschiedenen Tabellen oder Datenbanken erhalten bleiben und dass es keine Verweise auf fehlende oder nicht vorhandene Daten gibt.
6. Einzigartigkeit: In einem Datensatz bedeutet Eindeutigkeit, dass sich jedes Datenelement von allen anderen unterscheidet und es keine Wiederholungen oder Duplikate desselben Werts gibt. Eindeutigkeit ist oft entscheidend, wenn Daten als Identifikatoren oder Schlüssel in Datenbanken verwendet werden, insbesondere wenn verschiedene Informationen verknüpft oder zuverlässige Datenbeziehungen sichergestellt werden sollen.
7. Attributabhängigkeit: Die Ungenauigkeit, die dadurch verursacht wird, dass der Wert eines Felds von einem anderen Feld abhängt. Beispielsweise hängt die Genauigkeit von Produktdaten von den Informationen über Lieferanten ab. Daher spiegeln sich Fehler in den Lieferantendaten auch in den Produktdaten wider.
8. Ungültige Werte: Falls die Datensätze bekannte Werte haben, wie etwa „M“ für männlich und „F“ für weiblich, kann eine Änderung dieser Werte dazu führen, dass die Daten ungültig werden
9. Fehlende Werte: Vorhandensein von Null- oder Leerwerten im Datensatz.
10. Vervielfältigung: Die Wiederholung von Daten kommt häufig in Organisationen vor, in denen Daten aus mehreren Kanälen in mehreren Phasen gesammelt werden.
11. Rechtschreibfehler: Falsche Schreibweise

Faktoren, die zu ungültigen Daten führen (Quelle: QuantDare)

Datenvalidierungsmethoden

Sie können Daten auf drei Arten validieren:

Scripting

Die Datenvalidierung erfolgt häufig durch die Entwicklung von Skripten in einer Skriptsprache wie Python. Beispielsweise können Sie zum Vergleich eine XML-Datei mit den Ziel- und Quelldatenbanknamen, Spaltennamen und Tabellen erstellen.

Das Python-Skript kann das XML lesen und die Ergebnisse auswerten. Dies kann jedoch zeitaufwändig sein, da die Skripte geschrieben und die Ergebnisse manuell überprüft werden müssen.

Enterprise-Tools

Eine Datenvalidierung ist möglich mit Tools zur Validierung von Unternehmensdaten. Astera Data Pipeline Builder kann beispielsweise Daten validieren und korrigieren. Datenintegrationstools sind zuverlässiger und eine sicherere Option, da sie über zahlreiche Funktionen verfügen.

Open-Source-Tools

Cloudbasierte Open-Source-Tools sind erschwinglich und können die Infrastrukturkosten senken. Dennoch erfordern sie für eine optimale Nutzung immer noch Fachwissen und manuelle Codierung. Zu den Open-Source-Tools gehören SourceForge und OpenRefine.

Häufige Herausforderungen bei der Datenvalidierung

Angesichts der Bedeutung der Datenvalidierung macht es nur Sinn, dass sie ein wesentlicher Bestandteil jeder Organisation sein sollte und das auch sein muss. Warum passieren dann immer noch Fehler, insbesondere bei Organisationen wie der NASA und Samsung, die es sich nicht leisten können, die Datenvalidierung außer Acht zu lassen?

Einer der Gründe dafür, dass Fehler immer noch auftreten, liegt darin, dass die Datenvalidierung nicht so einfach ist, wie es scheint, insbesondere im heutigen Kontext, in dem Datenvolumen und -vielfalt deutlich zugenommen haben. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, mit denen Sie bei der Implementierung der Datenvalidierung rechnen können:

1. Mehrere Quellen: Eine der größten Herausforderungen bei der Sicherstellung der Datenvalidität ist die Fülle an Quellen. Heutzutage kommen Daten aus sozialen Medien, POS-Systemen, Sensoren und Websites und die genaue Kombination dieser Daten erfordert Robustheit Datenqualitätsmanagement.
2. Daten ändern: Daten können sich im Laufe der Zeit aufgrund von Aktualisierungen, Löschungen oder Änderungen ändern. Die Implementierung von Versionskontrolle und Audit-Trails hilft dabei, Änderungen zu verfolgen und gleichzeitig die Datenvalidierung aufrechtzuerhalten.
3. Unstrukturierte Daten: Heutzutage sind 80 % der Daten unstrukturiert, d. h. sie liegen in Form von Texten oder Bildern vor. Dabei werden fortschrittliche Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Bilderkennung eingesetzt, um aussagekräftige Informationen zur Validierung zu extrahieren.
4. Datenschutz und Sicherheit: Datenvalidierung ist wichtig, aber auch Datenschutz. Nehmen wir an, Sie arbeiten mit Identifikationsnummern oder Kreditkartennummern und müssen diese validieren. Beim Umgang mit solchen Datensätzen kann die Wahrung der Privatsphäre eine gewisse Herausforderung darstellen
5. Legacy-Systeme: Viele Unternehmen verwenden immer noch Legacy-Systeme, bei denen es sich um lokale Datenbanken handelt. Die Integration der Validierung in ältere Systeme kann aufgrund von Kompatibilitätsproblemen komplex sein.
6. Systemübergreifende Validierung: Daten, die über verschiedene Systeme hinweg übertragen werden, erfordern bei jedem Schritt eine Validierung, um einen konsistenten und genauen Informationsfluss sicherzustellen.

Die Bedeutung der Automatisierung bei der Datenvalidierung

Moderne Herausforderungen erfordern moderne Lösungen. Daher besteht die einzige Möglichkeit, diese mit der Datenvalidierung verbundenen Herausforderungen zu bewältigen, darin, ein Datenvalidierungstool einzusetzen. Ein Datenvalidierungstool ist darauf ausgelegt, zunehmende Datenmengen zu verarbeiten, ohne dabei Genauigkeit oder Effizienz zu beeinträchtigen. Die Automatisierung ist der Eckpfeiler dieser Tools. Sie rationalisiert sich wiederholende Aufgaben, verringert das Risiko menschlicher Fehler und beschleunigt den Validierungsprozess.

A Datenverwaltungstool, sowie Astera Data Pipeline Builder, unterstützt die Datenvalidierung durch integrierte Datenprofilierung, Datenqualitätsregeln und Datenbereinigung Transformationen. Sie können die sofort einsatzbereiten Konnektoren des Tools in einer grafischen Benutzeroberfläche verwenden, um Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, zu transformieren und zu validieren.

Best Practices für die Datenvalidierung

1. Definieren Sie klare Validierungsregeln

Legen Sie explizite Regeln für Datenformate, Bereiche und erforderliche Felder fest. Stellen Sie sicher, dass die Validierungsregeln mit der Geschäftslogik übereinstimmen, um die Konsistenz zwischen den Datensätzen zu gewährleisten.

2. Implementieren Sie eine mehrstufige Validierung

Verwenden Sie einen mehrschichtigen Ansatz – validieren Sie Daten beim Eintreten, während der Verarbeitung und vor der Speicherung. Die Kombination von clientseitiger und serverseitiger Validierung verhindert, dass Fehler durchrutschen.

3. Automatisieren Sie die Datenvalidierung

Nutzen Sie automatisierte Validierungstools, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und menschliche Fehler zu minimieren. Tools wie AsteraDie Datenvalidierungsfunktionen von optimieren den Prozess für große Datensätze.

4. Führen Sie umfassende Fehlerprotokolle

Führen Sie detaillierte Protokolle über Validierungsfehler, um wiederkehrende Probleme zu diagnostizieren. Klare Fehlermeldungen helfen Benutzern, falsche Einträge schnell zu identifizieren und zu korrigieren.

5. Validierung anhand externer Datenquellen

Überprüfen Sie die Daten mit externen Systemen oder Referenzdatenbanken, um deren Richtigkeit sicherzustellen. So kann beispielsweise die Validierung von Adressen anhand von Postdatenbanken falsche Einträge verhindern.

6. Verwenden Sie Check Constraints und referenzielle Integrität

Erzwingen Sie Einschränkungen auf Datenbankebene, um ungültige Dateneingaben zu verhindern. Die Verwendung von Fremdschlüsseln und eindeutigen Einschränkungen trägt dazu bei, die relationale Datenintegrität aufrechtzuerhalten.

7. Integrieren Sie statistische und Anomalieerkennung

Verwenden Sie statistische Methoden oder KI-gesteuerte Anomalieerkennung, um Ausreißer oder Inkonsistenzen zu kennzeichnen, die möglicherweise nicht allein durch eine regelbasierte Validierung erkannt werden.

8. Führen Sie regelmäßige Datenprüfungen durch

Planen Sie regelmäßige Überprüfungen ein, um Validierungslücken zu identifizieren und Regeln basierend auf sich entwickelnden Datentrends zu verfeinern. Kontinuierliche Verbesserung gewährleistet langfristige Datenqualität.

9. Sorgen Sie für eine benutzerfreundliche Fehlerbehandlung

Geben Sie umsetzbare Fehlermeldungen aus, die Benutzer zur korrekten Eingabe führen, anstatt Einträge einfach abzulehnen. Eine reibungslose Benutzererfahrung führt zu einer besseren Datenqualität.

10. Leistung und Genauigkeit im Gleichgewicht

Eine zu komplexe Validierung kann Systeme verlangsamen. Optimieren Sie die Validierungsregeln, um ein Gleichgewicht zwischen Gründlichkeit und Verarbeitungseffizienz zu wahren.

Datenvalidierung in Aktion

Stellen wir uns ein einfaches Szenario vor, in dem ein Unternehmen ABC seine Kundendaten in einer Excel-Datei konsolidiert, um seine Marketingbemühungen und Umsatzkanäle zu optimieren. Die gesammelten Daten wiesen jedoch mehrere Fehler auf. Daher entscheiden sie sich, ihre Daten mit zu validieren Astera Datenpipeline-Builder.

Abb. 2 zeigt den Datenfluss, der eine Excel source as input erstellt ein Profil für die Analyse von Quelldaten, bereinigt sie, um ungültige Datensätze zu entfernen, und wendet Datenqualitätsregeln an, um Fehler in den bereinigten Daten zu identifizieren, bevor sie in das Ziel geschrieben werden abgegrenzt Datei.

Das Ergebnis der Datenprofil Die Transformation zeigt die Details der Daten auf Feldebene. Auf diese Weise kann die Organisation die Daten verstehen und sicherstellen, dass:

• Die Glaubwürdigkeit der Daten: Sobald die Daten analysiert wurden, können Anomalien und Duplikationen beseitigt werden, um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Dies hilft der Organisation weiter, Qualitätsprobleme zu identifizieren und umsetzbare Informationen zu ermitteln, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren.
• Schnellere Entscheidungsfindung: Es erstellt ein genaues Bild der Quelldaten, sodass die Organisation schneller Entscheidungen treffen kann.
• Praktisches Krisenmanagement: Profilierte Daten können verhindern, dass kleine Fehler zu kritischen Problemen werden.

Das Datenbereinigung Die Transformation wird verwendet, um zwei Probleme in den Quelldaten zu beheben:

1. Es entfernt abschließende und führende Leerzeichen aus den Datensätzen.
2. Es identifiziert Datensätze, die ".co" enthalten, und ersetzt sie durch ".com". Dies behebt fehlerhafte Einträge in der E-Mail-Addresse.

Die bereinigten Daten sind in der rechten Hälfte von Abb. 5 zu sehen, nachdem zusätzliche Leerzeichen und das falsche E-Mail-Adressformat entfernt wurden.

Mit diesen sauberen Daten kann die Organisation:

• Verbessern Sie Ihre E-Mail-Marketing-Bemühungen: Durch die Erstellung einer sauberen und fehlerfreien Version der Kundendaten stellt die Organisation sicher, dass die Daten verwendet werden können, um maximale Erträge beim E-Mail-Marketing zu erzielen.
• Einnahmen steigern: Die Verwendung korrekter E-Mail-Adressen garantiert höhere Antwortraten, was wiederum zu höheren Conversions und Umsatzchancen führt.

Nächstes Datenqualitätsregeln werden auf die bereinigten Daten angewendet, um Datensätze in der Datenbank zu identifizieren E-Mail Adresse Feld, das ein ungültiges Format hat.

Das Ergebnis ist im nächsten Screenshot zu sehen. Bewirbt sich Datenqualitätsregeln ermöglicht der Organisation:

• Erhalten Sie konsistente Daten: Durch die Korrektur von E-Mail-Adressen stellt die Organisation sicher, dass alle Abteilungen Zugriff auf konsistente und korrekte Informationen haben.
• Erleichtern Sie die Skalierbarkeit: Mit einer soliden Infrastruktur kann das Unternehmen problemlos skalieren, ohne sich um die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit seiner Daten sorgen zu müssen.

Die durch das gekennzeichneten Fehler Datenqualitätsregeln werden in eine Protokolldatei geschrieben, wohingegen die bereinigten Daten in eine Datei geschrieben werden Getrennt Datei.

Vereinfachen Sie die Datenvalidierung mit Astera Datenpipeline-Builder

Die Automatisierung der Datenvalidierung kann in der modernen Unternehmenswelt, in der wichtige Entscheidungen aus Daten abgeleitet werden, erheblich Zeit sparen und Geschäftsprozesse optimieren. Die codefreie, KI-gesteuerte Umgebung von Astera Datenpipeline-Builder ermöglicht es Ihnen, die Datenvalidierung als Teil des Datenflusses oder Workflows zu automatisieren. Darüber hinaus können Datenaktualisierungen abhängig vom Erfolg der Validierungstests abhängig gemacht werden, um die Vertrauenswürdigkeit Ihrer Unternehmensdaten sicherzustellen.

Um herauszufinden, wie Sie Ihre Datenvalidierungsaufgaben mithilfe einer codelosen End-to-End-Lösung vereinfachen und automatisieren können, laden Sie die herunter Testversion of Astera Datenpipeline-Builder.