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O que é validação de dados?

5 de Janeiro de 2024

Em 1998, a NASA lançou o Mars Climate Orbiter, construído a um custo de US$ 125 milhões para estudar o clima marciano. Após 10 meses de atividade, a sonda espacial queimou e se partiu em pedaços devido a um pequeno erro no sistema métrico. O grupo de navegação do Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) utilizou medidas métricas de milímetros e metros para seus cálculos, enquanto a Lockheed Martin Astronautics em Denver, entidade responsável pela elaboração e construção da espaçonave, forneceu dados essenciais de aceleração usando o sistema imperial de polegadas, pés e libras.

Este erro poderia ter sido facilmente evitado se os dados fossem validados antes de serem utilizados. O exemplo mostra a importância da validação de dados e as consequências que ela pode ter, especialmente hoje em dia, quando o mundo inteiro depende fortemente de dados.

O que é validação de dados?

Em termos simples, a validação de dados é verificar novamente a precisão dos dados, valores faltantes, anomalias e discrepâncias durante o processo. integração de dados processo antes que ele possa ser usado para a tomada de decisões. Essencialmente, é como fazer uma verificação completa da integridade dos seus dados. A validação de dados garante que os dados que você está usando são confiáveis ​​e adequados para sua análise.

O principal objetivo da validação de dados é verificar se eles se destinam ao uso pretendido. Por exemplo, você está fazendo uma campanha de marketing voltada para adolescentes e sua campanha de marketing é baseada nos resultados da pesquisa que você coletou. Porém, depois de fazer sua campanha, você percebe que os dados coletados não eram de adolescentes, mas de pessoas na casa dos vinte anos. Portanto, seus dados seriam precisos, mas podem não ser válidos.

Por que a validação de dados não pode ser negligenciada

Em 2018, um funcionário da Samsung Securities na Coreia do Sul cometeu um grande erro ao confundir a moeda (won) com as ações da empresa. Em vez de pagar dividendos de 1,000 won por ação, o funcionário concedeu acidentalmente 1,000 ações da Samsung Securities para funcionários. Esse erro levou a uma enorme perda financeira para a empresa, no valor de US$ 300 milhões.
Qualquer organização está suscetível a erros semelhantes se não tiver protocolos para se proteger. No caso da Samsung Securities, a implementação de um processo de garantia que envolvesse validação automática de dados poderia ter evitado o erro.

Este é apenas um exemplo do papel crucial que a validação de dados desempenha na gestão de dados. Não só desempenha um papel crucial na poupança de tempo e custos para uma organização, mas também é fundamental na manutenção da conformidade, especificamente para os setores financeiro e de saúde.

Não é apenas uma questão de cautela; é um imperativo para qualquer organização que valorize a precisão, a eficiência e a mitigação de riscos, sejam instituições financeiras, prestadores de cuidados de saúde ou empresas de tecnologia.

Benefícios da validação de dados

A validação de dados verifica os dados coletados qualidade dos dados e precisão antes de analisá-lo e processá-lo. Ele verifica se todas as suas informações estão presentes e corretas. A validação de dados, no entanto, é um processo demorado que pode atrasar muito a análise. Então, surge a pergunta: a validação de dados vale a pena?

Vejamos alguns dos benefícios mais importantes da validação de dados.

Benefícios da validação de dados

Melhora a eficiência dos dados

A validação de dados garante que os conjuntos de dados sejam precisos e completos antes da análise, levando a dados sem erros necessários para pesquisas futuras ou treinamento de modelo de aprendizado de máquina, economizando tempo e recursos.

Mas o valor da validação de dados vai além de apenas melhorar a eficiência da análise de dados. Para as empresas, dados confiáveis ​​são necessários para tomar decisões bem informadas que levarão ao crescimento e ao aumento do lucro. Ter informações precisas significa que as empresas podem tomar decisões com base em percepções e tendências precisas, resultando em melhores resultados.

A validação de dados não apenas economiza tempo e recursos, mas também pode ajudar a evitar erros causados ​​por dados incorretos. Ao identificar imprecisões desde o início, as empresas podem evitar que os erros se agravem e fazer mudanças cruciais antes que seja tarde demais.

Revela novos insights de dados

A validação de dados ajuda as empresas a descobrir padrões e relacionamentos ocultos em seus dados que podem ter passado despercebidos. Isso pode dar a eles uma compreensão mais abrangente de suas operações e dos fatores que impulsionam seu sucesso. Com esse conhecimento, as empresas podem tomar melhores decisões para gerar crescimento e lucratividade.

Por exemplo, a validação de dados pode mostrar correlações entre dados demográficos do cliente e hábitos de compra que não eram conhecidos anteriormente. Essas informações podem ajudar as empresas a personalizar seus produtos e serviços para atender melhor às necessidades de seu mercado-alvo, resultando em maior satisfação e retenção de clientes.

 

Identifica imprecisões

Dados precisos são essenciais para que as empresas tomem decisões informadas, mas podem ser difíceis de obter sem validação de dados. A validação de dados ajuda a identificar e corrigir imprecisões nos dados, para que as decisões de negócios sejam baseadas em evidências confiáveis. Dessa forma, erros dispendiosos são evitados e as empresas podem operar com maior eficiência, menor risco e maior lucratividade.

Considere os dados de vendas como exemplo: a validação de dados pode detectar entradas duplicadas ou ausentes, permitindo que as empresas entendam melhor seu desempenho de vendas e tomem decisões que levem ao crescimento.

Melhora a Satisfação do Cliente

Ao usar dados precisos e confiáveis, as empresas podem fornecer melhores produtos e serviços, levando a uma maior satisfação do cliente. Quando as empresas tomam decisões com base em dados precisos e confiáveis, elas podem entender melhor as necessidades e preferências de seus clientes e fornecer produtos e serviços que as atendam. Isso leva ao aumento da fidelidade do cliente e à repetição de negócios.

Tipos de validação de dados

Armazenamento de dados os padrões variam por empresa. Os procedimentos básicos de validação de dados podem ajudar sua empresa a manter os dados organizados e eficientes. Antes de armazenar dados no banco de dados, a maioria dos métodos de validação de dados executa uma ou mais dessas verificações. Aqui estão os tipos de validação comuns:

Verificação do tipo de dados

Uma verificação de tipo de dados verifica se os dados colocados em um campo são do tipo de dados apropriado. Um campo só pode receber números. O sistema deve rejeitar dados com letras ou símbolos especiais e fornecer uma mensagem de erro.

Verificação de código

As verificações de código garantem que os campos sejam selecionados em listas legítimas ou que os padrões de formatação sejam atendidos. A comparação de um código postal com uma lista de códigos válidos simplifica a verificação. Além disso, NAICS os códigos da indústria e os códigos do país podem ser tratados de forma semelhante.

Verificação de alcance

As verificações de intervalo avaliam se os dados de entrada se ajustam a um intervalo. Por exemplo, os dados geográficos usam latitude e longitude e a longitude deve ser -180 e latitude 90. Fora desse intervalo são inválidos.

Verificação de formato

Vários tipos de dados são formatados. Verificações de formato verificam o formato dos dados. Os campos de data são registrados como “AAAA-MM-DD” ou “DD-MM-AAAA”. Como resultado, qualquer outro formulário será recusado. Um número de seguro nacional é LL 99 99 99 L, onde L é qualquer letra e 9 é qualquer número.

Checagem de Consistência

As verificações de consistência garantem que os dados sejam inseridos corretamente. Monitorar a data de entrega de uma encomenda após o envio é um exemplo.

Verificação de exclusividade

Informações como IDs e endereços de e-mail são garantidos como únicos. Esses campos do banco de dados devem conter entradas exclusivas. Verificações de exclusividade evitam duplicatas em bancos de dados.

Verificação de Presença

As verificações de presença impedem que os campos essenciais fiquem em branco. Se o campo estiver em branco, um aviso de erro aparecerá e o usuário não poderá prosseguir ou salvar sua entrada. A maioria dos bancos de dados proíbe campos-chave em branco.

Verificação do comprimento

As verificações de comprimento garantem que o campo tenha o número correto de caracteres. Portanto, ele verifica o comprimento da cadeia de caracteres. Considere exigir uma senha de pelo menos oito caracteres. A verificação de comprimento verifica se o campo possui oito caracteres.

Procurar

Look Up reduz erros em campos de valor limitado. Uma tabela determina os valores aceitáveis. A lista de valores potenciais é limitada, pois, por exemplo, há apenas sete dias por semana.

Problemas que afetam a validação de dados

Para garantir a validação dos dados, é importante compreender os pilares da validação de dados. Aqui estão alguns dos fatores que você precisa verificar:

  1. Formato: é importante garantir que os dados estejam em um formato consistente. Erros de formato geralmente acontecem com datas. Alguns lugares usam o formato dd/mm/aa, enquanto outros podem usar mm/dd/aa.
  2. Variação: os intervalos de dados devem estar dentro de um intervalo razoável. Por exemplo, é importante verificar se as temperaturas estão dentro de um determinado limite ou se as idades estão dentro de uma faixa lógica.
  3. plenitude: digamos que você realizou uma pesquisa e muitos candidatos não preencheram seus endereços de e-mail ou esses endereços de e-mail e números de telefone estavam incompletos. Portanto, você também precisa verificar se seus dados estão completos. Uma pesquisa realizada por Conversor, uma plataforma de aquisição de clientes, deduziu que 1 em cada 4 leads que estão em processamento são classificados como inválidos porque 27% têm nomes falsos, 28% têm um endereço de email inválido e 30% têm números de telefone incorretos.
  4. Consistência: seus dados devem ser consistentes em diferentes partes de um conjunto de dados ou entre diferentes conjuntos de dados. Por exemplo, você precisa garantir que os nomes dos clientes sejam escritos da mesma maneira.
  5. Integridade referencial: a integridade referencial garante que os relacionamentos entre os dados em diferentes tabelas ou bancos de dados sejam mantidos e que não haja referências a dados ausentes ou inexistentes.
  6. Singularidade: em um conjunto de dados, a exclusividade indica que cada dado é diferente de todos os outros e não há repetições ou duplicatas do mesmo valor. A exclusividade é muitas vezes crucial ao usar dados como identificadores ou chaves em bancos de dados, especialmente ao vincular diferentes informações ou garantir relações de dados confiáveis.
  7. Dependência de atributos: A imprecisão causada pelo valor de um campo dependendo de outro campo. Por exemplo, a precisão dos dados dos produtos depende das informações relacionadas aos fornecedores. Portanto, erros nos dados do fornecedor também refletirão nos dados do produto.
  8. Valores inválidos: Caso os conjuntos de dados tenham valores conhecidos, como 'M' para masculino e 'F' para feminino, a alteração desses valores pode tornar os dados inválidos
  9. Valores ausentes: Presença de valores nulos ou em branco no conjunto de dados.
  10. Duplicação: Repetição de dados é uma ocorrência comum em organizações em que os dados são coletados de vários canais em várias etapas.
  11. Erros ortográficos: Ortografia incorreta
Registros incorretos em uma tabela

Fatores que levam a dados inválidos (fonte: QuantDare)

Métodos de validação de dados

Você pode validar os dados usando uma das três maneiras:

Scripting

A validação de dados geralmente é conduzida pelo desenvolvimento de scripts em uma linguagem de script como Python. Por exemplo, você pode criar um arquivo XML com os nomes dos bancos de dados de destino e de origem, nomes de colunas e tabelas para comparação.

O script Python pode ler o XML e avaliar os resultados. No entanto, isso pode ser demorado porque os scripts devem ser escritos e as descobertas devem ser verificadas manualmente.

Ferramentas empresariais

A validação de dados é possível com ferramentas de validação de dados corporativos. Astera Centerprise, por exemplo, pode validar e corrigir dados. Ferramentas de integração de dados são mais confiáveis ​​​​e uma opção mais segura, pois possuem muitos recursos.

Ferramentas de código aberto

As ferramentas de código aberto baseadas em nuvem são acessíveis e podem reduzir os custos de infraestrutura. No entanto, eles ainda exigem experiência e codificação manual para uso ideal. As ferramentas de código aberto incluem SourceForge e OpenRefine.

Desafios comuns de validação de dados

Dada a importância da validação de dados, faz sentido que esta seja uma parte essencial de cada organização, e deve ser. Então, por que ainda acontecem erros, especialmente em organizações como NASA e Samsung, que não podem se dar ao luxo de ignorar a validação de dados?

Uma das razões pelas quais os erros ainda ocorrem é porque a validação de dados não é tão fácil quanto parece, especialmente no contexto atual, quando o volume e a variedade de dados aumentaram significativamente. Aqui estão alguns dos desafios comuns que você pode antecipar ao implementar a validação de dados:

  1. Várias fontes: Um dos maiores desafios para garantir a validade dos dados é a infinidade de fontes. Hoje, os dados chegam de mídias sociais, sistemas POS, sensores, sites e a combinação desses dados com precisão requer uma abordagem robusta. gerenciamento de qualidade de dados.
  2. Alterando Dados: os dados podem mudar ao longo do tempo devido a atualizações, exclusões ou modificações. A implementação do controle de versão e trilhas de auditoria ajuda a rastrear alterações enquanto mantém a validação dos dados.
  3. Dados Não Estruturados: Hoje, 80% dos dados não são estruturados, ou seja, vêm na forma de texto ou imagens. Envolve o uso de técnicas avançadas, como processamento de linguagem natural ou reconhecimento de imagem, para extrair informações significativas para validação.
  4. Privacidade e segurança de dados: A validação de dados é importante, mas a privacidade dos dados também. Digamos que você esteja trabalhando com números de identificação ou números de cartão de crédito e precise validá-los. Ao lidar com esses conjuntos de dados, manter a privacidade pode ser um pouco desafiador
  5. Sistemas Legados: muitas empresas ainda usam sistemas legados que estão em bancos de dados locais. A integração da validação em sistemas mais antigos pode ser complexa devido a problemas de compatibilidade.
  6. Validação entre sistemas: A movimentação de dados entre vários sistemas requer validação em cada etapa para garantir um fluxo de informações consistente e preciso.

A importância da automação na validação de dados

Os desafios modernos exigem soluções modernas e, portanto, a única forma de mitigar estes desafios associados à validação de dados é adotar uma ferramenta de validação de dados. Uma ferramenta de validação de dados é projetada para que os processos de validação precisem lidar com volumes crescentes de dados sem sacrificar a precisão ou a eficiência. A automação é a base dessas ferramentas. Agiliza tarefas repetitivas, reduz o risco de erro humano e agiliza o processo de validação.

A ferramenta de gerenciamento de dados, como Astera, suporta validação de dados por meio de perfil de dados, regras de qualidade de dados e limpeza de dados transformações. Você pode usar os conectores prontos para uso da ferramenta em uma UI gráfica para integrar, transformar e validar dados de diversas fontes.

Validação de dados em ação

Vamos considerar um cenário simples em que a empresa ABC consolida os dados de seus clientes em um arquivo do Excel para otimizar seus esforços de marketing e canais de receita. No entanto, os dados coletados apresentaram vários erros. Portanto, eles decidem validar seus dados usando Astera Centerprise.

A Fig. 2 mostra o fluxo de dados que leva um Excel origem como entrada, cria um perfil para analisar dados de origem, limpa para remover registros inválidos e aplica regras de qualidade de dados para identificar erros nos dados limpos antes de gravá-los no destino delimitado arquivo.

Uma ferramenta simples de validação de dados

Fig.2: Um fluxo de dados simples para explicar a validação de dados da fonte do Excel

O resultado da Perfil de dados transformação mostra os detalhes de dados no nível do campo. Isso permite que a organização entenda os dados e garanta:

  • A credibilidade dos dados: Após a análise dos dados, anomalias e duplicações podem ser eliminadas para garantir a confiabilidade dos dados. Isso ajuda ainda a organização a identificar problemas de qualidade e determinar informações acionáveis ​​para otimizar os processos de negócios.
  • Tomada de decisão mais rápida: Ele cria uma imagem precisa dos dados de origem, permitindo que a organização tome decisões mais rapidamente.
  • Gerenciamento prático de crises: Os dados com perfil podem impedir que pequenos erros se transformem em problemas críticos.

Criação de perfil de dados

Fig. 3: Criação de perfil de dados de origem

Limpeza de Dados A transformação é usada para corrigir dois problemas nos dados de origem:

  1. Remove os espaços à direita e à esquerda dos registros.
  2. Ele identifica registros contendo '.co' e o substitui por '.com'. Isso corrige registros incorretos no diretório Endereço de e-mail.

limpeza na validação de dados

Fig.4: Aplicando condições para limpar dados

Os dados limpos, após a remoção de espaços extras e o formato incorreto do endereço de e-mail, podem ser vistos na metade direita da Fig. 5.

Usando esses dados limpos, a organização pode:

  • Melhore os esforços de marketing por email: Ao criar uma versão limpa e sem erros dos dados de seus clientes, a organização garante que os dados possam ser utilizados para obter o máximo retorno sobre o marketing por email.
  • Aumentar receita: O uso de endereços de e-mail corretos garante taxas de resposta mais altas, o que resulta em aumento de conversões e chances de vendas.

Fig. 5: Comparação de dados de origem incorretos com dados limpos

Fig. 5: Comparação de dados de origem incorretos com dados limpos

Em seguida, Regras de qualidade de dados são aplicados aos dados limpos para identificar registros no E-mail Endereço campo que possui um formato inválido.

sinalizando registros

Fig.6: Sinalizando registros incorretos no campo Endereço de email

O resultado pode ser visto na próxima captura de tela. Aplicando Regras de qualidade de dados permite que a organização:

  • Obtenha dados consistentes: Ao corrigir os endereços de email, a organização garante que todos os departamentos tenham acesso a informações consistentes e corretas.
  • Facilitar a escalabilidade: Com uma infraestrutura de boa qualidade instalada, a organização pode ser ampliada facilmente sem se preocupar com a confiabilidade e a confiabilidade de seus dados.

Os erros identificados pelo Regras de qualidade de dados são gravados em um arquivo de log, enquanto os dados limpos são gravados em um Delimitado arquivo.

Simplifique a validação de dados com Astera Centerprise

Automatizar a validação de dados pode economizar significativamente tempo e simplificar processos de negócios no mundo corporativo moderno, onde decisões importantes são derivadas de dados. O ambiente sem código de Astera Centerprise permite automatizar a validação de dados como parte do fluxo de dados ou fluxo de trabalho. Além disso, as atualizações de dados podem ser feitas condicionais, dependendo do sucesso dos testes de validação para garantir a confiabilidade dos dados corporativos.

Para descobrir como simplificar e automatizar suas tarefas de validação de dados usando uma solução ponta a ponta sem código, baixe o Trial Version of Astera Centerprise.

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