En 1998, la NASA lançait la sonde Mars Climate Orbiter, construite au coût de 125 millions de dollars pour étudier le climat martien. Après 10 mois d'activité, la sonde spatiale brûla et se brisa en morceaux à cause d'une petite erreur dans le système métrique.

Le groupe de navigation du Jet Propulsion Laboratory (JPL) a utilisé les mesures métriques de millimètres et de mètres pour ses calculs tandis que Lockheed Martin Astronautics à Denver, l'entité responsable de la fabrication et de la construction du vaisseau spatial, a fourni les données d'accélération essentielles en utilisant le système impérial de pouces, pieds et livres.

Cette erreur aurait pu être facilement évitée si les données avaient été validées avant d'être utilisées. Cet exemple montre l’importance de la validation des données et les conséquences que cela pourrait avoir, surtout aujourd’hui où le monde entier dépend fortement des données.

Qu'est-ce que la validation des données?

En termes simples, la validation des données consiste à revérifier l'exactitude de vos données, les valeurs manquantes, les anomalies et les écarts au cours de l'analyse. intégration de données processus avant de pouvoir être utilisé pour la prise de décision. Essentiellement, cela revient à faire un bilan de santé approfondi de vos données. La validation des données garantit que les données que vous utilisez sont dignes de confiance et adaptées à votre analyse.

L’objectif principal de la validation des données est de vérifier qu’elles sont destinées à l’usage prévu. Par exemple, vous réalisez une campagne marketing visant à cibler les adolescents et votre campagne marketing est basée sur les résultats de l'enquête que vous avez recueillies. Cependant, après avoir réalisé votre campagne, vous réalisez que les données que vous avez collectées ne concernaient pas des adolescents mais des personnes d'une vingtaine d'années. Ainsi, vos données auraient été exactes, mais elles n’auraient peut-être pas été valides.

Pourquoi la validation des données ne peut être négligée

En 2018, un membre du personnel de Samsung Securities en Corée du Sud a commis une énorme erreur en confondant la monnaie (le won) avec les actions de l'entreprise. Au lieu de distribuer des dividendes de 1,000 XNUMX wons par action, l'employé a accidentellement accordé 1,000 XNUMX actions Samsung Securities aux salariés. Cette erreur a entraîné une perte financière massive pour l’entreprise, s’élevant à 300 millions de dollars.

Toute organisation est susceptible de commettre des erreurs similaires si elle ne dispose pas de protocoles pour se protéger. Dans le cas de Samsung Securities, la mise en œuvre d’un processus d’assurance impliquant une validation automatique des données aurait pu éviter l’erreur.

Ceci n’est qu’un exemple du rôle crucial que joue la validation des données dans gestion des données. Il ne joue pas seulement un rôle crucial dans les économies de temps et d’argent pour une organisation, mais il est également essentiel dans le maintien de la conformité, en particulier pour les secteurs de la santé et de la finance.

Ce n’est pas seulement une question de prudence ; c'est un impératif pour toute organisation qui valorise l'exactitude, l'efficacité et l'atténuation des risques, qu'il s'agisse d'institutions financières, de prestataires de soins de santé ou d'entreprises technologiques.

Avantages de la validation des données

La validation des données vérifie les données collectées la qualité des données et l'exactitude avant de l'analyser et de le traiter. Il vérifie que toutes vos informations sont présentes et correctes. Cependant, la validation des données est un processus qui prend du temps et qui peut retarder considérablement l'analyse. Alors, la question se pose : la validation des données vaut-elle le retard ?

Examinons quelques-uns des avantages les plus importants de la validation des données.

Améliore l'efficacité des données

La validation des données garantit que les ensembles de données sont exacts et complets avant l'analyse, conduisant à des données sans erreur qui sont nécessaires pour de futures recherches ou formation de modèle d'apprentissage automatique, économisant ainsi du temps et des ressources.

Mais la valeur de la validation des données va au-delà de la simple amélioration de l'efficacité de l'analyse des données. Pour les entreprises, des données fiables sont nécessaires pour prendre des décisions éclairées qui mèneront à la croissance et à l'augmentation des bénéfices. Disposer d'informations précises signifie que les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des informations et des tendances précises, ce qui se traduit par de meilleurs résultats.

Non seulement la validation des données permet d'économiser du temps et des ressources, mais elle peut même aider à éviter les erreurs causées par des données incorrectes. En identifiant les inexactitudes dès le début, les entreprises peuvent éviter que les erreurs ne s'aggravent et apporter des changements cruciaux avant qu'il ne soit trop tard.

Révèle de nouvelles informations sur les données

La validation des données aide les entreprises à découvrir des modèles et des relations cachés dans leurs données qui étaient peut-être passés inaperçus auparavant. Cela peut leur donner une compréhension plus complète de leurs opérations et des facteurs qui contribuent à leur succès. Grâce à ces connaissances, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions pour générer de la croissance et de la rentabilité.

Par exemple, la validation des données peut montrer des corrélations entre les données démographiques des clients et les habitudes d'achat qui n'étaient pas connues auparavant. Ces informations peuvent aider les entreprises à personnaliser leurs produits et services pour mieux répondre aux besoins de leur marché cible, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction et fidélisation de la clientèle.

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Identifie les inexactitudes

Des données précises sont essentielles pour que les entreprises prennent des décisions éclairées, mais elles peuvent être difficiles à obtenir sans validation des données. La validation des données permet d'identifier et de corriger les inexactitudes dans les données, de sorte que les décisions commerciales reposent sur des preuves fiables. De cette façon, des erreurs coûteuses sont évitées et les entreprises peuvent fonctionner avec une plus grande efficacité, moins de risques et une meilleure rentabilité.

Prenons l'exemple des données de vente : la validation des données peut détecter les doublons ou les entrées manquantes, permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs performances de vente et de prendre des décisions qui mènent à la croissance.

Améliore la satisfaction du client

En utilisant des données précises et fiables, les entreprises peuvent fournir de meilleurs produits et services, ce qui conduit finalement à une plus grande satisfaction Client. Lorsque les entreprises prennent des décisions basées sur des données précises et fiables, elles peuvent mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients et fournir des produits et services qui y répondent. Cela conduit à une fidélisation accrue de la clientèle et à la fidélisation des clients.

Types de validation des données

Stockage de données les normes varient d'une entreprise à l'autre. Les procédures de base de validation des données peuvent aider votre entreprise à garder les données organisées et efficaces. Avant de stocker les données dans la base de données, la plupart des méthodes de validation des données exécutent une ou plusieurs de ces vérifications. Voici les types de validation courants :

Vérification du type de données

Une vérification du type de données vérifie que les données placées dans un champ sont du type de données approprié. Un champ ne peut contenir que des nombres. Le système doit rejeter les données avec des lettres ou des symboles spéciaux et fournir un message d'erreur.

vérification des codes

Les vérifications de code garantissent que les champs sont sélectionnés dans des listes légitimes ou que les normes de formatage sont respectées. La comparaison d'un code postal à une liste de codes valides simplifie la vérification. De plus, SCIAN les codes d'industrie et les codes de pays peuvent être traités de la même manière.

Vérification de la gamme

Les vérifications de plage évaluent si les données d'entrée correspondent à une plage. Par exemple, les données géographiques utilisent la latitude et la longitude et la longitude doit être -180 et la latitude 90. En dehors de cette plage, elles ne sont pas valides.

Vérification du format

Plusieurs types de données sont formatés. Les contrôles de format vérifient le format des données. Les champs de date sont enregistrés sous la forme "AAAA-MM-JJ" ou "JJ-MM-AAAA". En conséquence, tout autre formulaire sera refusé. Un numéro d'assurance nationale est LL 99 99 99 L, où L est n'importe quelle lettre et 9 est n'importe quel chiffre.

Contrôle de cohérence

Les contrôles de cohérence garantissent que les données sont saisies de manière appropriée. Le suivi de la date de livraison d'un colis après expédition en est un exemple.

Contrôle d'unicité

Les informations telles que les identifiants et les adresses e-mail sont garanties uniques. Ces champs de base de données doivent contenir des entrées uniques. Les contrôles d'unicité empêchent les doublons dans les bases de données.

Contrôle de présence

Les contrôles de présence empêchent les champs essentiels d'être vides. Si le champ est vide, un avis d'erreur s'affiche et l'utilisateur ne peut pas progresser ou enregistrer sa saisie. La plupart des bases de données interdisent les champs clés vides.

Vérification de la longueur

Les vérifications de longueur garantissent que le champ contient le nombre correct de caractères. Par conséquent, il vérifie la longueur de la chaîne de caractères. Envisagez d'exiger un mot de passe d'au moins huit caractères. La vérification de la longueur vérifie que le champ contient huit caractères.

Look Up

Look Up réduit les erreurs dans les champs à valeur limitée. Un tableau détermine les valeurs acceptables. La liste des valeurs potentielles est limitée puisque, par exemple, il n'y a que sept jours par semaine.

Problèmes affectant la validation des données

Pour garantir la validation des données, il est important de comprendre les piliers de la validation des données. Voici quelques-uns des facteurs que vous devez vérifier :

1. Format:Il est important de s'assurer que les données sont dans un format cohérent. Les erreurs de format se produisent généralement avec les dates. Certains endroits utilisent le format jj/mm/aa, tandis que d'autres peuvent utiliser mm/jj/aa.
2. Catégorie: Les plages de données doivent se situer dans une plage raisonnable. Par exemple, il est important de vérifier que les températures se situent dans une certaine limite ou que les âges se situent dans une fourchette logique.
3. état complet: Disons que vous avez réalisé une enquête et que de nombreux candidats n'ont pas renseigné leur adresse e-mail ou que ces adresses e-mail et numéros de téléphone étaient incomplets. Vous devez donc également vérifier l’exhaustivité de vos données. Une enquête menée par Convertr, une plate-forme d’acquisition client, en a déduit que 1 dans les leads 4 soumis au traitement est classé comme invalide car 27 pourcent porte de faux noms, 28 percent une adresse électronique invalide et 30 pourcent des numéros de téléphone incorrects.
   De plus, en utilisant un API de recherche de personnes peut fournir plus d'informations sur une personne, telles que son numéro de téléphone, son adresse personnelle, son adresse électronique, son lieu de travail, son site Web, etc.
4. Cohérence: Vos données doivent être cohérentes dans différentes parties d'un ensemble de données ou entre différents ensembles de données. Par exemple, vous devez vous assurer que les noms des clients sont orthographiés de la même manière partout.
5. Intégrité référentielle: L'intégrité référentielle garantit que les relations entre les données de différentes tables ou bases de données sont maintenues et qu'il n'y a aucune référence à des données manquantes ou inexistantes.
6. Unicité: Dans un ensemble de données, l'unicité indique que chaque élément de données est différent de tous les autres et qu'il n'y a pas de répétitions ou de doublons de la même valeur. L'unicité est souvent cruciale lors de l'utilisation de données comme identifiants ou clés dans des bases de données, en particulier lorsqu'il s'agit de relier différents éléments d'information ou de garantir des relations de données fiables.
7. Dépendance d'attribut: L'inexactitude causée par la valeur d'un champ dépendant d'un autre champ. Par exemple, l'exactitude des données sur les produits dépend des informations relatives aux fournisseurs. Par conséquent, les erreurs dans les données des fournisseurs se refléteront également dans les données des produits.
8. Valeurs invalides: Dans le cas où les ensembles de données ont des valeurs connues, telles que « M » pour homme et « F » pour femme, la modification de ces valeurs peut rendre les données invalides.
9. Valeurs manquantes: Présence de valeurs nulles ou vides dans l'ensemble de données.
10. Reproduction: La répétition de données est un phénomène courant dans les organisations où les données sont collectées à partir de plusieurs canaux en plusieurs étapes.
11. Fautes d'orthographe: Orthographes incorrectes

Facteurs conduisant à des données invalides (source : QuantDare)

Méthodes de validation des données

Vous pouvez valider les données en utilisant l'une des trois méthodes suivantes :

Scripting

La validation des données est souvent effectuée en développant des scripts dans un langage de script comme Python. Par exemple, vous pouvez créer un fichier XML avec les noms de bases de données cible et source, les noms de colonnes et les tables à des fins de comparaison.

Le script Python peut lire le XML et évaluer les résultats. Néanmoins, cela peut prendre du temps car les scripts doivent être écrits et les résultats doivent être vérifiés manuellement.

Outils d'entreprise

La validation des données est possible avec outils de validation des données d'entreprise. Astera Data Pipeline Builder, par exemple, peut valider et corriger les données. Outils d'intégration de données sont plus fiables et constituent une option plus sûre car ils regorgent de fonctionnalités.

Outils open-source

Les outils open source basés sur le cloud sont abordables et peuvent réduire les coûts d'infrastructure. Néanmoins, ils nécessitent toujours une expertise et un codage manuel pour une utilisation optimale. Les outils open source incluent SourceForge et OpenRefine.

Défis courants en matière de validation des données

Compte tenu de l’importance de la validation des données, il est logique qu’elle soit un élément essentiel de chaque organisation, et elle doit l’être. Alors pourquoi des erreurs se produisent-elles encore, en particulier dans des organisations telles que la NASA et Samsung, qui ne peuvent pas se permettre de négliger la validation des données ?

L'une des raisons pour lesquelles des erreurs se produisent encore est que la validation des données n'est pas aussi simple qu'il y paraît, en particulier dans le contexte actuel où le volume et la variété des données ont considérablement augmenté. Voici quelques-uns des défis courants auxquels vous pouvez vous attendre lors de la mise en œuvre de la validation des données :

1. Plusieurs sources: L’un des plus grands défis pour garantir la validité des données est la pléthore de sources. Aujourd'hui, les données proviennent des réseaux sociaux, des systèmes de point de vente, des capteurs et des sites Web. Pour combiner ces données avec précision, il faut des solutions robustes. gestion de la qualité des données.
2. Modification des données: Les données peuvent changer au fil du temps en raison de mises à jour, de suppressions ou de modifications. La mise en œuvre d'un contrôle de version et de pistes d'audit permet de suivre les modifications tout en maintenant la validation des données.
3. Données non structurées: Aujourd'hui, 80% des données sont non structurées, c'est-à-dire qu'elles se présentent sous forme de texte ou d'images. Cela implique l’utilisation de techniques avancées telles que le traitement du langage naturel ou la reconnaissance d’images pour extraire des informations significatives à des fins de validation.
4. Confidentialité et sécurité des données: La validation des données est importante, tout comme la confidentialité des données. Disons que vous travaillez avec des numéros d'identification ou des numéros de carte de crédit et que vous devez les valider. Lorsqu’il s’agit de tels ensembles de données, préserver la confidentialité peut s’avérer un peu difficile.
5. Systèmes hérités: De nombreuses entreprises utilisent encore des systèmes existants basés sur des bases de données sur site. L'intégration de la validation dans des systèmes plus anciens peut être complexe en raison de problèmes de compatibilité.
6. Validation inter-systèmes: Les données circulant entre différents systèmes nécessitent une validation à chaque étape pour garantir un flux d'informations cohérent et précis.

L'importance de l'automatisation dans la validation des données

Les défis modernes nécessitent des solutions modernes et, par conséquent, la seule façon d'atténuer ces défis associés à la validation des données est d'adopter un outil de validation des données. Un outil de validation des données est conçu pour gérer des volumes de données croissants sans sacrifier la précision ou l'efficacité. L'automatisation est la pierre angulaire de ces outils. Elle rationalise les tâches répétitives, réduit le risque d'erreur humaine et accélère le processus de validation.

A outil de gestion des données tels que Astera Data Pipeline Builder, prend en charge la validation des données via des fonctions intégrées profilage des données, les règles de qualité des données, et nettoyage des données transformations. Vous pouvez utiliser les connecteurs prêts à l'emploi de l'outil dans une interface utilisateur graphique pour intégrer, transformer et valider des données provenant de plusieurs sources.

Meilleures pratiques pour la validation des données

1. Définir des règles de validation claires

Définissez des règles explicites pour les formats de données, les plages et les champs obligatoires. Assurez-vous que les règles de validation sont conformes à la logique métier pour maintenir la cohérence entre les ensembles de données.

2. Mettre en œuvre la validation à plusieurs niveaux

Utilisez une approche par couches : validez les données au point d'entrée, pendant le traitement et avant le stockage. La combinaison de la validation côté client et côté serveur empêche les erreurs de se glisser.

3. Automatisez la validation des données

Tirez parti des outils de validation automatisés pour réduire les efforts manuels et minimiser les erreurs humaines. Des outils comme AsteraLes capacités de validation des données de rationalisent le processus pour les grands ensembles de données.

4. Maintenir des journaux d’erreurs complets

Conservez des journaux détaillés des échecs de validation pour diagnostiquer les problèmes récurrents. Des messages d'erreur clairs aident les utilisateurs à identifier et à corriger rapidement les entrées incorrectes.

5. Valider par rapport à des sources de données externes

Vérifiez les données avec des systèmes externes ou des bases de données de référence pour garantir leur exactitude. Par exemple, la validation des adresses par rapport aux bases de données postales peut éviter les saisies incorrectes.

6. Utiliser les contraintes de vérification et l'intégrité référentielle

Appliquez des contraintes au niveau de la base de données pour empêcher la saisie de données non valides. L'utilisation de clés étrangères et de contraintes uniques permet de maintenir l'intégrité des données relationnelles.

7. Intégrer la détection statistique et des anomalies

Utilisez des méthodes statistiques ou la détection d’anomalies pilotée par l’IA pour signaler les valeurs aberrantes ou les incohérences qui peuvent ne pas être détectées par la seule validation basée sur des règles.

8. Effectuer des audits de données réguliers

Planifiez des révisions périodiques pour identifier les lacunes de validation et affiner les règles en fonction de l'évolution des tendances des données. L'amélioration continue garantit la qualité des données à long terme.

9. Assurer une gestion des erreurs conviviale

Proposez des messages d'erreur exploitables qui guident les utilisateurs vers la saisie correcte plutôt que de simplement rejeter les entrées. Une expérience utilisateur fluide favorise une meilleure qualité des données.

10. Équilibrer performance et rigueur

Une validation trop complexe peut ralentir les systèmes. Optimisez les règles de validation pour maintenir un équilibre entre rigueur et efficacité de traitement.

La validation des données en action

Prenons un scénario simple dans lequel une entreprise ABC consolide ses données clients dans un fichier Excel pour rationaliser ses efforts de marketing et ses canaux de revenus. Cependant, les données recueillies ont plusieurs erreurs. Par conséquent, ils décident de valider leurs données en utilisant Astera Générateur de pipeline de données.

La Fig. 2 montre le flux de données qui prend une Excel source en entrée, le profile pour analyser les données source, le nettoie pour supprimer les enregistrements non valides et applique des règles de qualité des données pour identifier les erreurs dans les données nettoyées avant de les écrire dans la destination délimité fichier.

Le résultat de la Profil de données La transformation affiche les détails des données au niveau du champ. Cela permet à l’organisation de comprendre les données et d’assurer:

• La crédibilité des données: Une fois les données analysées, les anomalies et les doublons peuvent être éliminés pour assurer la fiabilité des données. Cela aide également l'organisation à identifier les problèmes de qualité et à déterminer les informations exploitables pour rationaliser les processus métier.
• Prise de décision plus rapide: Il crée une image précise des données source, permettant à l'organisation de prendre des décisions plus rapidement.
• Gestion de crise pratique: Les données profilées peuvent empêcher que de petites erreurs se transforment en problèmes critiques.

La série Nettoyage des données La transformation est utilisée pour résoudre deux problèmes dans les données source:

1. Il supprime les espaces de fin et de début des enregistrements.
2. Il identifie les enregistrements contenant '.co' et le remplace par '.com'. Cela corrige les enregistrements erronés dans le Adresse e-mail.

Les données nettoyées, après la suppression des espaces supplémentaires et du format d'adresse électronique incorrect, sont visibles dans la moitié droite de la figure 5.

En utilisant ces données propres, l’organisation peut:

• Améliorer les efforts de marketing par courrier électronique: En créant une version propre et sans erreur de ses données client, l’organisation garantit que les données peuvent être utilisées pour obtenir un rendement maximal du marketing par e-mail.
• Augmenter le revenu: L'utilisation d'adresses électroniques correctes garantit des taux de réponse plus élevés, ce qui entraîne une augmentation des conversions et des chances de vente.

Ensuite, Règles de qualité des données sont appliqués aux données nettoyées pour identifier les enregistrements de la Email Adresse champ qui a un format invalide.

Le résultat peut être vu dans la capture d'écran suivante. Appliquer Règles de qualité des données permet à l'organisation de:

• Obtenez des données cohérentes: En corrigeant les adresses électroniques, l'organisation s'assure que tous les départements ont accès à des informations cohérentes et correctes.
• Faciliter l'évolutivité: Avec une infrastructure de qualité sonore en place, l’organisation peut facilement évoluer sans se soucier de la fiabilité et de la fiabilité de ses données.

Les erreurs identifiées par le Règles de qualité des données sont écrits dans un fichier journal, alors que les données nettoyées sont écrites dans un fichier. Délimité fichier.

Simplifiez la validation des données avec Astera Générateur de pipeline de données

L'automatisation de la validation des données peut considérablement économiser du temps et rationaliser les processus métier dans le monde de l'entreprise moderne, où les décisions importantes sont dérivées des données. L'environnement sans code et piloté par l'IA de Astera Générateur de pipeline de données vous permet d'automatiser la validation des données dans le cadre d'un flux de données ou d'un flux de travail. En outre, les mises à jour des données peuvent être conditionnées, en fonction du succès des tests de validation pour garantir la fiabilité des données de votre entreprise.

Pour savoir comment simplifier et automatiser vos tâches de validation de données à l'aide d'une solution de bout en bout sans code, téléchargez le version d'essai of Astera Générateur de pipeline de données.