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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

¿Qué es la validación de datos?

5 de enero de 2024.

En 1998, la NASA lanzó el Mars Climate Orbiter, construido con un coste de 125 millones de dólares para estudiar el clima marciano. Después de 10 meses de actividad, la sonda espacial se quemó y se rompió en pedazos debido a un pequeño error en el sistema métrico. El grupo de navegación del Jet Propulsion Laboratory (JPL) utilizó medidas métricas de milímetros y metros para sus cálculos, mientras que Lockheed Martin Astronautics en Denver, la entidad responsable de diseñar y construir la nave espacial, proporcionó datos esenciales de aceleración utilizando el sistema imperial de pulgadas. pies y libras.

Este error podría haberse evitado fácilmente si los datos se hubieran validado antes de utilizarlos. El ejemplo muestra la importancia de la validación de datos y las consecuencias que podría tener, especialmente hoy en día, cuando el mundo entero depende en gran medida de los datos.

¿Qué es la validación de datos?

En términos simples, la validación de datos consiste en volver a verificar la exactitud de los datos, los valores faltantes, las anomalías y las discrepancias durante el proceso. integración de datos proceso antes de que pueda utilizarse para la toma de decisiones. Básicamente, es como someter sus datos a un control exhaustivo. La validación de datos garantiza que los datos que está utilizando sean confiables y adecuados para su análisis.

El objetivo principal detrás de la validación de datos es comprobar que están destinados al uso previsto. Por ejemplo, está realizando una campaña de marketing dirigida a adolescentes y su campaña de marketing se basa en los resultados de la encuesta que recopiló. Sin embargo, después de realizar su campaña, se da cuenta de que los datos que recopiló no eran de adolescentes sino de personas de veintitantos años. Entonces, sus datos habrían sido precisos, pero podrían no haber sido válidos.

Por qué no se puede pasar por alto la validación de datos

En 2018, un miembro del personal de Samsung Securities en Corea del Sur cometió un gran error al confundir la moneda (won) con acciones de la empresa. En lugar de pagar dividendos de 1,000 wones por acción, el empleado accidentalmente concedió 1,000 acciones de Samsung Securities a los empleados. Este error provocó una enorme pérdida financiera para la empresa, que ascendió a 300 millones de dólares.
Cualquier organización es susceptible a errores similares si carece de protocolos para salvaguardarse. En el caso de Samsung Securities, la implementación de un proceso de aseguramiento que involucrara la validación automática de datos podría haber evitado el error.

Este es sólo un ejemplo del papel crucial que juega la validación de datos en datos de gestión. No solo juega un papel crucial en el ahorro de tiempo y costos para una organización, sino que también es fundamental para mantener el cumplimiento, específicamente para las industrias financiera y de salud.

No es sólo una cuestión de precaución; es un imperativo para cualquier organización que valore la precisión, la eficiencia y la mitigación de riesgos, ya sean instituciones financieras, proveedores de atención médica o empresas de tecnología.

Beneficios de la validación de datos

La validación de datos verifica lo recopilado calidad de los datos y precisión antes de analizarlo y procesarlo. Verifica que toda su información esté presente y sea correcta. Sin embargo, la validación de datos es un proceso que requiere mucho tiempo y puede retrasar gravemente el análisis. Entonces, surge la pregunta: ¿vale la pena demorar la validación de datos?

Veamos algunos de los beneficios más importantes de la validación de datos.

Beneficios de la validación de datos

Mejora la eficiencia de los datos

La validación de datos garantiza que los conjuntos de datos sean precisos y completos antes del análisis, lo que genera datos sin errores que se necesitan para futuras investigaciones o entrenamiento del modelo de aprendizaje automático, en última instancia, ahorrando tiempo y recursos.

Pero el valor de la validación de datos va más allá de simplemente mejorar la eficiencia del análisis de datos. Para las empresas, los datos confiables son necesarios para tomar decisiones bien informadas que conduzcan al crecimiento y al aumento de las ganancias. Tener información precisa significa que las empresas pueden tomar decisiones basadas en tendencias y conocimientos precisos, lo que se traduce en mejores resultados.

La validación de datos no solo ahorra tiempo y recursos, sino que incluso puede ayudar a evitar errores causados ​​por datos incorrectos. Al identificar las imprecisiones desde el principio, las empresas pueden evitar que los errores empeoren y realizar cambios cruciales antes de que sea demasiado tarde.

Revela nuevos conocimientos de datos

La validación de datos ayuda a las empresas a descubrir patrones y relaciones ocultos en sus datos que pueden haber pasado desapercibidos anteriormente. Esto puede brindarles una comprensión más completa de sus operaciones y los factores que impulsan su éxito. Con este conocimiento, las empresas pueden tomar mejores decisiones para generar crecimiento y rentabilidad.

Por ejemplo, la validación de datos podría mostrar correlaciones entre la demografía de los clientes y los hábitos de compra que no se conocían previamente. Esta información puede ayudar a las empresas a personalizar sus productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de su mercado objetivo, lo que resulta en una mayor satisfacción y retención del cliente.

 

Identifica imprecisiones

Los datos precisos son esenciales para que las empresas tomen decisiones informadas, pero pueden ser difíciles de obtener sin la validación de datos. La validación de datos ayuda a identificar y corregir imprecisiones en los datos, de modo que las decisiones comerciales se basen en evidencia confiable. De esa forma, se evitan errores costosos y las empresas pueden operar con mayor eficiencia, menor riesgo y mayor rentabilidad.

Tomemos como ejemplo los datos de ventas: la validación de datos puede detectar entradas duplicadas o faltantes, lo que permite a las empresas comprender mejor el rendimiento de sus ventas y tomar decisiones que conduzcan al crecimiento.

Mejora la satisfacción del cliente

Mediante el uso de datos precisos y fiables, las empresas pueden ofrecer mejores productos y servicios, lo que en última instancia conduce a una mayor así como la satisfacción de nuestros clientes.. Cuando las empresas toman decisiones basadas en datos precisos y confiables, pueden comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes y proporcionar productos y servicios que las satisfagan. Esto conduce a una mayor lealtad de los clientes y negocios repetidos.

Tipos de validación de datos

Almacenamiento de datos los estándares varían según la empresa. Los procedimientos básicos de validación de datos pueden ayudar a su empresa a mantener los datos organizados y eficientes. Antes de almacenar datos en la base de datos, la mayoría de los métodos de validación de datos ejecutan una o más de estas comprobaciones. Estos son los tipos de validación comunes:

Comprobación del tipo de datos

Una comprobación de tipo de datos verifica que los datos colocados en un campo sean del tipo de datos adecuado. Un campo solo puede aceptar números. El sistema debe rechazar los datos con letras o símbolos especiales y proporcionar un mensaje de error.

Comprobación de código

Las comprobaciones de código garantizan que los campos se seleccionen de listas legítimas o que se cumplan los estándares de formato. Comparar un código postal con una lista de códigos válidos simplifica la verificación. Además, NAICS los códigos de industria y los códigos de país pueden tratarse de manera similar.

Verificación de rango

Las comprobaciones de rango evalúan si los datos de entrada se ajustan a un rango. Por ejemplo, los datos geográficos usan latitud y longitud, y la longitud debe ser -180 y la latitud 90. Fuera de este rango no son válidos.

Comprobación de formato

Varios tipos de datos están formateados. Las comprobaciones de formato verifican el formato de los datos. Los campos de fecha se registran como "AAAA-MM-DD" o "DD-MM-AAAA". En consecuencia, cualquier otro formulario será rechazado. Un número de Seguro Nacional es LL 99 99 99 L, donde L es cualquier letra y 9 es cualquier número.

Verificación de consistencia

Las comprobaciones de coherencia garantizan que los datos se introduzcan correctamente. Monitorear la fecha de entrega de un paquete después del envío es un ejemplo.

Comprobación de unicidad

Se garantiza que la información como ID y direcciones de correo electrónico es única. Estos campos de la base de datos deben contener entradas únicas. Las comprobaciones de unicidad evitan los duplicados en las bases de datos.

Comprobación de presencia

Los controles de presencia evitan que los campos esenciales estén en blanco. Si el campo está en blanco, aparecerá un aviso de error y el usuario no podrá avanzar ni guardar su entrada. La mayoría de las bases de datos prohíben los campos clave en blanco.

Comprobación de longitud

Las comprobaciones de longitud garantizan que el campo tiene el número correcto de caracteres. Por lo tanto, comprueba la longitud de la cadena de caracteres. Considere solicitar una contraseña de al menos ocho caracteres. La verificación de longitud verifica que el campo tenga ocho caracteres.

Buscar

Look Up reduce los errores en los campos de valor limitado. Una tabla determina los valores aceptables. La lista de valores potenciales es limitada ya que, por ejemplo, solo hay siete días a la semana.

Problemas que afectan la validación de datos

Para garantizar la validación de datos, es importante comprender los pilares de la validación de datos. Éstos son algunos de los factores que debe verificar:

  1. Formato: Es importante asegurarse de que los datos tengan un formato coherente. Los errores de formato suelen ocurrir con las fechas. Algunos lugares usan el formato dd/mm/aa, mientras que otros pueden usar mm/dd/aa.
  2. Gama de Colores: Los rangos de datos deben estar dentro de un rango razonable. Por ejemplo, es importante comprobar que las temperaturas están dentro de un límite determinado o que las edades están dentro de un rango lógico.
  3. Integridad : Supongamos que realizó una encuesta y muchos solicitantes no completaron sus direcciones de correo electrónico o esas direcciones de correo electrónico y números de teléfono estaban incompletos. Por lo tanto, también debe verificar que sus datos estén completos. Una encuesta realizada por Convertidor, una plataforma de adquisición de clientes, dedujo que 1 en 4 leads que se someten a procesamiento se clasifican como no válidos porque el 27 por ciento tiene nombres falsos, el 28 por ciento tiene una dirección de correo electrónico no válida y el 30 por ciento tiene números de teléfono incorrectos.
  4. Consistencia: sus datos deben ser coherentes en diferentes partes de un conjunto de datos o entre diferentes conjuntos de datos. Por ejemplo, debe asegurarse de que los nombres de los clientes se escriban de la misma manera en todo momento.
  5. Integridad referencial: La integridad referencial garantiza que se mantengan las relaciones entre los datos de diferentes tablas o bases de datos y que no haya referencias a datos faltantes o inexistentes.
  6. Exclusividad: En un conjunto de datos, la unicidad indica que cada dato es diferente de todos los demás y no hay repeticiones ni duplicados del mismo valor. La unicidad suele ser crucial cuando se utilizan datos como identificadores o claves en bases de datos, especialmente cuando se vinculan diferentes piezas de información o se garantizan relaciones de datos confiables.
  7. Dependencia de atributos: La inexactitud causada por el valor de un campo dependiendo de otro campo. Por ejemplo, la exactitud de los datos del producto depende de la información relacionada con los proveedores. Por lo tanto, los errores en los datos del proveedor también se reflejarán en los datos del producto.
  8. Valores inválidos: En caso de que los conjuntos de datos tengan valores conocidos, como 'M' para hombres y 'F' para mujeres, el cambio en estos valores puede invalidar los datos.
  9. Valores faltantes: Presencia de valores nulos o en blanco en el conjunto de datos.
  10. Duplicación: La repetición de datos es una ocurrencia común en organizaciones donde los datos se recopilan de múltiples canales en varias etapas.
  11. Errores ortográficos: Ortografía incorrecta
Registros incorrectos en una tabla

Factores que conducen a datos no válidos (fuente: QuantDare)

Métodos de validación de datos

Puede validar los datos utilizando una de estas tres formas:

scripting

La validación de datos a menudo se realiza mediante el desarrollo de secuencias de comandos en un lenguaje de secuencias de comandos como Python. Por ejemplo, puede crear un archivo XML con los nombres de las bases de datos de origen y de destino, los nombres de las columnas y las tablas para comparar.

El script de Python puede leer el XML y evaluar los resultados. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo porque los scripts deben escribirse y los hallazgos deben verificarse manualmente.

Herramientas empresariales

La validación de datos es posible con herramientas de validación de datos empresariales. Astera Centerprise, por ejemplo, puede validar y corregir datos. Herramientas de integración de datos son una opción más confiable y segura ya que están repletas de funciones.

Herramientas de código abierto

Las herramientas de código abierto basadas en la nube son asequibles y pueden reducir los costos de infraestructura. No obstante, aún requieren experiencia y codificación manual para un uso óptimo. Las herramientas de código abierto incluyen SourceForge y OpenRefine.

Desafíos comunes de validación de datos

Dada la importancia de la validación de datos, tiene sentido que sea una parte esencial de toda organización, y debe serlo. Entonces, ¿por qué todavía se cometen errores, especialmente en organizaciones como la NASA y Samsung que no pueden permitirse el lujo de pasar por alto la validación de datos?

Una de las razones por las que todavía se producen errores es porque la validación de datos no es tan fácil como parece, especialmente en el contexto actual, cuando el volumen y la variedad de datos han aumentado significativamente. Estos son algunos de los desafíos comunes que puede anticipar al implementar la validación de datos:

  1. Múltiples fuentes: Uno de los mayores desafíos para garantizar la validez de los datos es la gran cantidad de fuentes. Hoy en día, los datos provienen de las redes sociales, los sistemas POS, los sensores y el sitio web, y combinar estos datos con precisión requiere información sólida. gestión de la calidad de los datos.
  2. Cambio de datos: Los datos pueden cambiar con el tiempo debido a actualizaciones, eliminaciones o modificaciones. La implementación de control de versiones y seguimientos de auditoría ayuda a realizar un seguimiento de los cambios mientras se mantiene la validación de los datos.
  3. Datos no estructurados: Hoy en día, el 80% de los datos no están estructurados, es decir, se presentan en forma de texto o imágenes. Implica el uso de técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes para extraer información significativa para su validación.
  4. Privacidad y seguridad de datos: La validación de datos es importante, pero también lo es la privacidad de los datos. Digamos que estás trabajando con números de identificación o números de tarjetas de crédito y necesitas validarlos. Cuando se trata de este tipo de conjuntos de datos, mantener la privacidad puede ser un poco desafiante
  5. Sistemas legados: Muchas empresas todavía utilizan sistemas heredados que se encuentran en bases de datos locales. Integrar la validación en sistemas más antiguos puede resultar complejo debido a problemas de compatibilidad.
  6. Validación entre sistemas: Los datos que se mueven a través de varios sistemas requieren validación en cada paso para garantizar un flujo de información consistente y preciso.

La importancia de la automatización en la validación de datos

Los desafíos modernos requieren soluciones modernas y, por lo tanto, la única forma de mitigar estos desafíos asociados con la validación de datos es adoptar una herramienta de validación de datos. Una herramienta de validación de datos está diseñada para que los procesos de validación necesiten manejar volúmenes de datos crecientes sin sacrificar la precisión o la eficiencia. La automatización es la piedra angular de estas herramientas. Agiliza las tareas repetitivas, reduce el riesgo de error humano y acelera el proceso de validación.

A herramienta de gestión de datos, Tales como Astera, admite la validación de datos a través de perfil de datos, reglas de calidad de datos y limpieza de datos transformaciones. Puede utilizar los conectores listos para usar de la herramienta en una interfaz de usuario gráfica para integrar, transformar y validar datos de múltiples fuentes.

Validación de datos en acción

Consideremos un escenario simple en el que una empresa ABC consolida sus datos de clientes en un archivo Excel para optimizar sus esfuerzos de marketing y canales de ingresos. Sin embargo, los datos que recopilaron tenían varios errores. Por lo tanto, deciden validar sus datos utilizando Astera Centerprise.

La Fig. 2 muestra el flujo de datos que toma un Excel origen como entrada, lo perfila para analizar datos de origen, lo limpia para eliminar registros no válidos y aplica reglas de calidad de datos para identificar errores en los datos limpiados antes de escribirlos en el destino delimitado archivo.

Una sencilla herramienta de validación de datos

Fig.2: Un flujo de datos simple para explicar la validación de datos desde la fuente de Excel

El resultado de la Perfil de datos La transformación muestra los detalles de datos a nivel de campo. Esto permite a la organización comprender los datos y garantizar:

  • La credibilidad de los datos: Una vez que se han analizado los datos, se pueden eliminar las anomalías y las duplicaciones para garantizar la fiabilidad de los datos. Esto ayuda aún más a la organización a identificar problemas de calidad y determinar información procesable para agilizar los procesos comerciales.
  • Toma de decisiones más rápida: Crea una imagen precisa de los datos de origen, lo que permite a la organización tomar decisiones más rápido.
  • Manejo práctico de crisis: Los datos perfilados pueden evitar que pequeños errores se conviertan en problemas críticos.

Perfil de datos

Fig. 3: perfil de datos de origen

El Limpieza de datos La transformación se utiliza para solucionar dos problemas en los datos de origen:

  1. Elimina los espacios iniciales y finales de los registros.
  2. Identifica registros que contienen '.co' y lo reemplaza por '.com'. Esto corrige registros erróneos en el Dirección de correo electrónico.

limpieza en validación de datos

Fig. 4: Aplicación de condiciones para limpiar datos

Los datos limpios, después de eliminar espacios adicionales y un formato de dirección de correo electrónico incorrecto, se pueden ver en la mitad derecha de la Fig. 5.

Usando estos datos limpios, la organización puede:

  • Mejora los esfuerzos de marketing por correo electrónico: Al crear una versión limpia y sin errores de los datos de sus clientes, la organización garantiza que los datos se puedan utilizar para obtener el máximo rendimiento del marketing por correo electrónico.
  • Aumentar los ingresos: El uso de direcciones de correo electrónico correctas garantiza tasas de respuesta más altas, lo que a su vez genera mayores conversiones y posibilidades de ventas.

Fig. 5: Comparación de datos fuente erróneos con datos limpios

Fig. 5: Comparación de datos fuente erróneos con datos limpios

Siguiente, Reglas de calidad de datos se aplican a los datos limpios para identificar registros en el Correo electrónico Dirección campo que tiene un formato no válido.

marcando registros

Fig. 6: Marcar registros incorrectos en el campo Dirección de correo electrónico

El resultado se puede ver en la siguiente captura de pantalla. Aplicando Reglas de calidad de datos permite a la organización:

  • Obtenga datos consistentes: Al corregir las direcciones de correo electrónico, la organización garantiza que todos los departamentos tengan acceso a información coherente y correcta.
  • Facilitar la escalabilidad: Con una infraestructura de calidad de sonido, la organización puede escalar fácilmente sin preocuparse por la confiabilidad y confiabilidad de sus datos.

Los errores identificados por el Reglas de calidad de datos se escriben en un archivo de registro, mientras que los datos limpios se escriben en un Delimitado archivo.

Simplifique la validación de datos con Astera Centerprise

La automatización de la validación de datos puede ahorrar mucho tiempo y agilizar los procesos comerciales en el mundo empresarial moderno, donde las decisiones importantes se derivan de los datos. El entorno sin código de Astera Centerprise le permite automatizar la validación de datos como parte del flujo de datos o flujo de trabajo. Además, las actualizaciones de datos se pueden condicionar, dependiendo del éxito de las pruebas de validación para garantizar la confiabilidad de los datos de su empresa.

Para descubrir cómo simplificar y automatizar sus tareas de validación de datos utilizando una solución de extremo a extremo sin código, descargue el Versión de prueba of Astera Centerprise.

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