Что такое проверка данных?

В 1998 году НАСА запустило Марсианский климатический орбитальный аппарат, построенный стоимостью 125 миллионов долларов для изучения марсианского климата. Через 10 месяцев деятельности космический зонд сгорел и развалился на части из-за небольшой ошибки в метрической системе. Навигационная группа Лаборатории реактивного движения (JPL) использовала для своих вычислений метрические измерения в миллиметрах и метрах, в то время как Lockheed Martin Astronautics в Денвере, организация, ответственная за разработку и строительство космического корабля, предоставила необходимые данные об ускорении, используя британскую систему дюймов. футы и фунты.

Этой ошибки можно было бы легко избежать, если бы данные были проверены перед их использованием. Этот пример показывает важность проверки данных и какие последствия она может иметь, особенно сегодня, когда весь мир в значительной степени полагается на данные.

Что такое проверка данных?

Проще говоря, проверка данных — это повторная проверка ваших данных на предмет точности, пропущенных значений, аномалий и расхождений во время Интеграция данных процесс, прежде чем его можно будет использовать для принятия решений. По сути, это похоже на тщательную проверку работоспособности ваших данных. Проверка данных гарантирует, что используемые вами данные заслуживают доверия и подходят для вашего анализа.

Основная цель проверки данных — убедиться в том, что они предназначены для использования по назначению. Например, вы проводите маркетинговую кампанию, ориентированную на подростков, и ваша маркетинговая кампания основана на результатах собранного вами опроса. Однако после того, как вы создали свою кампанию, вы понимаете, что собранные вами данные касались не подростков, а людей в возрасте от двадцати пяти лет. Итак, ваши данные были бы точными, но могли быть недействительными.

Почему нельзя игнорировать проверку данных

В 2018 году сотрудник Samsung Securities в Южной Корее допустил огромную ошибку, перепутав валюту (вону) с акциями компании. Вместо выплаты дивидендов в размере 1,000 вон на акцию сотрудник случайно предоставил 1,000 акций Samsung Securities сотрудникам. Эта ошибка привела к огромным финансовым потерям компании, составившим 300 миллионов долларов.
Любая организация подвержена подобным ошибкам, если у нее нет протоколов, позволяющих защитить себя. В случае с Samsung Securities внедрение процесса проверки, включающего автоматическую проверку данных, могло бы предотвратить ошибку.

Это всего лишь один пример решающей роли, которую играет проверка данных в управление данными. Это не только играет решающую роль в экономии времени и затрат для организации, но также имеет решающее значение для обеспечения соответствия требованиям, особенно для здравоохранения и финансовой отрасли.

Это не просто вопрос осторожности; это императив для любой организации, которая ценит точность, эффективность и снижение рисков, будь то финансовые учреждения, поставщики медицинских услуг или технологические компании.

Преимущества проверки данных

Проверка данных проверяет собранные качество данных и точность перед их анализом и обработкой. Он проверяет, что вся ваша информация присутствует и правильна. Однако проверка данных — это трудоемкий процесс, который может серьезно задержать анализ. Итак, возникает вопрос: стоит ли затягивать проверку данных?

Давайте посмотрим на некоторые из наиболее важных преимуществ проверки данных.

Повышает эффективность данных

Проверка данных гарантирует, что наборы данных являются точными и полными перед анализом, что приводит к получению безошибочных данных, которые необходимы для будущих исследований или Обучение модели машинного обучения, что в конечном итоге экономит время и ресурсы.

Но ценность проверки данных выходит за рамки простого повышения эффективности анализа данных. Предприятиям необходимы надежные данные для принятия обоснованных решений, которые приведут к росту и увеличению прибыли. Наличие точной информации означает, что компании могут принимать решения на основе точной информации и тенденций, что приводит к лучшим результатам.

Проверка данных не только экономит время и ресурсы, но даже помогает избежать ошибок, вызванных неверными данными. Выявляя неточности на ранней стадии, предприятия могут предотвратить ухудшение ошибок и внести важные изменения, пока не стало слишком поздно.

Раскрывает новые данные

Проверка данных помогает компаниям обнаруживать в своих данных скрытые закономерности и взаимосвязи, которые раньше могли остаться незамеченными. Это может дать им более полное понимание своей деятельности и факторов, определяющих их успех. Обладая этими знаниями, предприятия могут принимать более обоснованные решения для обеспечения роста и прибыльности.

Например, проверка данных может показать ранее не известную корреляцию между демографическими данными клиентов и покупательскими привычками. Эта информация может помочь компаниям лучше адаптировать свои продукты и услуги к потребностям целевого рынка, что приведет к повышению удовлетворенности и удержанию клиентов.

 

Выявляет неточности

Точные данные необходимы предприятиям для принятия обоснованных решений, но их может быть трудно получить без проверки данных. Проверка данных помогает выявлять и исправлять неточности в данных, благодаря чему бизнес-решения основываются на надежных доказательствах. Таким образом можно избежать дорогостоящих ошибок и предприятия смогут работать с большей эффективностью, меньшими рисками и повышенной прибыльностью.

Возьмем, к примеру, данные о продажах: проверка данных может обнаружить дубликаты или недостающие записи, что позволяет компаниям лучше понимать эффективность своих продаж и принимать решения, ведущие к росту.

Повышает удовлетворенность клиентов

Используя точные и надежные данные, предприятия могут предоставлять более качественные продукты и услуги, что в конечном итоге приводит к увеличению удовлетворенность клиентов. Когда предприятия принимают решения на основе точных и надежных данных, они могут лучше понять потребности и предпочтения своих клиентов и предоставлять продукты и услуги, которые их удовлетворяют. Это приводит к повышению лояльности клиентов и увеличению количества повторных заказов.

Типы проверки данных

Хранилище данных стандарты различаются в зависимости от компании. Базовые процедуры проверки данных могут помочь вашему бизнесу обеспечить организованность и эффективность данных. Перед сохранением данных в базе данных большинство методов проверки данных выполняют одну или несколько таких проверок. Вот распространенные типы проверки:

Проверка типа данных

Проверка типа данных проверяет, что данные, помещенные в поле, имеют соответствующий тип данных. Поле может содержать только числа. Система должна отклонять данные с буквами или специальными символами и выдавать сообщение об ошибке.

Проверка кода

Проверки кода гарантируют, что поля выбраны из допустимых списков или что стандарты форматирования соблюдены. Сравнение почтового индекса со списком действительных кодов упрощает проверку. Более того, НАИКС отраслевые коды и коды стран можно рассматривать аналогично.

Проверка диапазона

Проверки диапазона позволяют оценить, соответствуют ли входные данные диапазону. Например, в географических данных используются широта и долгота, а долгота должна быть -180, а широта - 90. За пределами этого диапазона значения недействительны.

Проверка формата

Форматируется несколько типов данных. Проверки формата проверяют формат данных. Поля даты записываются в формате «ГГГГ-ММ-ДД» или «ДД-ММ-ГГГГ». В результате любая другая форма будет отклонена. Номер национального страхования — LL 99 99 99 L, где L — любая буква, а 9 — любое число.

Проверка согласованности

Проверка согласованности гарантирует, что данные вводятся правильно. Одним из примеров является мониторинг даты доставки посылки после отправки.

Проверка уникальности

Такая информация, как идентификаторы и адреса электронной почты, гарантированно будет единственной в своем роде. Эти поля базы данных должны содержать уникальные записи. Проверки уникальности предотвращают дублирование в базах данных.

Проверка присутствия

Проверки присутствия не позволяют важным полям оставаться пустыми. Если поле пустое, появится уведомление об ошибке, и пользователь не сможет продолжить или сохранить введенные данные. Большинство баз данных запрещают пустые ключевые поля.

Проверка длины

Проверка длины гарантирует, что поле содержит правильное количество символов. Поэтому он проверяет длину строки символов. Рассмотрите возможность введения пароля длиной не менее восьми символов. Проверка длины проверяет, что поле содержит восемь символов.

Искать

Поиск уменьшает количество ошибок в полях с ограниченным значением. Таблица определяет допустимые значения. Список потенциальных ценностей ограничен, поскольку, например, в неделе всего семь дней.

Проблемы, влияющие на проверку данных

Чтобы обеспечить проверку данных, важно понимать основные принципы проверки данных. Вот некоторые факторы, которые вам необходимо проверить:

1. Формат: важно обеспечить единообразие формата данных. Ошибки формата обычно случаются с датами. В некоторых местах используется формат дд/мм/гг, а в других — мм/дд/гг.
2. Диапазон: Диапазоны данных должны находиться в разумных пределах. Например, важно проверить, находится ли температура в определенных пределах или возраст находится в пределах логического диапазона.
3. завершенность: Допустим, вы провели опрос, и многие кандидаты не указали свои адреса электронной почты или эти адреса электронной почты и номера телефонов были неполными. Поэтому вам также необходимо проверить свои данные на полноту. Опрос, проведенный Конвертер, платформа привлечения клиентов, пришла к выводу, что 1 из 4 потенциальных клиентов, которые проходят обработку, классифицируются как недействительные, потому что 27 процентов имеют вымышленные имена, 28 процентов имеют неверный адрес электронной почты и 30 процентов имеют неправильные номера телефонов.
4. Согласованность: ваши данные должны быть согласованными в разных частях набора данных или между разными наборами данных. Например, вам необходимо убедиться, что имена клиентов пишутся одинаково.
5. Ссылочная целостность: Ссылочная целостность гарантирует сохранение связей между данными в разных таблицах или базах данных и отсутствие ссылок на отсутствующие или несуществующие данные.
6. Уникальность: В наборе данных уникальность означает, что каждый фрагмент данных отличается от всех остальных и нет повторов или дубликатов одного и того же значения. Уникальность часто имеет решающее значение при использовании данных в качестве идентификаторов или ключей в базах данных, особенно при связывании различных фрагментов информации или обеспечении надежных связей между данными.
7. Зависимость атрибута: неточность, вызванная тем, что значение поля зависит от другого поля. Например, точность данных о продуктах зависит от информации, связанной с поставщиками. Следовательно, ошибки в данных поставщика отразятся и на данных о продукте.
8. Недействительные значения: Если в наборах данных есть известные значения, такие как «M» для мужчин и «F» для женщин, изменение этих значений может сделать данные недействительными.
9. Отсутствующие значения: Наличие пустых или пустых значений в наборе данных.
10. Размножение: Повторение данных - обычное явление в организациях, где данные собираются из нескольких каналов в несколько этапов.
11. Орфографические ошибки: Неправильное написание

Методы проверки данных

Вы можете проверить данные одним из трех способов:

Сценарии

Проверка данных часто выполняется путем разработки сценариев на языке сценариев, например Python. Например, вы можете создать XML-файл с именами целевой и исходной базы данных, именами столбцов и таблицами для сравнения.

Сценарий Python может читать XML и оценивать результаты. Тем не менее, это может занять много времени, поскольку необходимо написать сценарии и проверить результаты вручную.

Корпоративные инструменты

Проверка данных возможна с помощью инструменты проверки корпоративных данных. Astera Centerprise, например, может проверять и исправлять данные. Инструменты интеграции данных являются более надежным и безопасным вариантом, поскольку они оснащены множеством функций.

Инструменты с открытым исходным кодом

Облачные инструменты с открытым исходным кодом доступны по цене и могут снизить затраты на инфраструктуру. Тем не менее, для оптимального использования они по-прежнему требуют опыта и ручного кодирования. Инструменты с открытым исходным кодом включают SourceForge и OpenRefine.

Общие проблемы проверки данных

Учитывая важность проверки данных, имеет смысл только то, что она должна быть неотъемлемой частью каждой организации, и так должно быть. Тогда почему ошибки все еще случаются, особенно в таких организациях, как НАСА и Samsung, которые не могут позволить себе игнорировать проверку данных.

Одна из причин, по которой ошибки все еще происходят, заключается в том, что проверка данных не так проста, как кажется, особенно в современном контексте, когда объем и разнообразие данных значительно возросли. Вот некоторые из распространенных проблем, которые можно ожидать при реализации проверки данных:

1. Несколько источников: Одной из самых больших проблем обеспечения достоверности данных является множество источников. Сегодня данные поступают из социальных сетей, POS-систем, датчиков, веб-сайтов, и точное объединение этих данных требует надежного подхода. управление качеством данных.
2. Изменение данных: Данные могут со временем меняться из-за обновлений, удалений или модификаций. Внедрение контроля версий и журналов аудита помогает отслеживать изменения, сохраняя при этом проверку данных.
3. Неструктурированные данные: Сегодня 80% данных неструктурированы, то есть представлены в виде текста или изображений. Он предполагает использование передовых методов, таких как обработка естественного языка или распознавание изображений, для извлечения значимой информации для проверки.
4. Конфиденциальность и безопасность данных: Проверка данных важна, но не менее важна и конфиденциальность данных. Допустим, вы работаете с идентификационными номерами или номерами кредитных карт, и вам необходимо их проверить. При работе с такими наборами данных сохранение конфиденциальности может быть немного сложной задачей.
5. Устаревшие системы: Многие компании до сих пор используют устаревшие системы, расположенные в локальных базах данных. Интеграция проверки в старые системы может быть сложной из-за проблем совместимости.
6. Межсистемная проверка: Данные, перемещающиеся между различными системами, требуют проверки на каждом этапе, чтобы обеспечить последовательный и точный поток информации.

Важность автоматизации при проверке данных

Современные проблемы требуют современных решений, и, следовательно, единственный способ смягчить эти проблемы, связанные с проверкой данных, — это использовать инструмент проверки данных. Инструмент проверки данных предназначен для того, чтобы процессы проверки могли обрабатывать растущие объемы данных без ущерба для точности и эффективности. Автоматизация является краеугольным камнем этих инструментов. Это оптимизирует повторяющиеся задачи, снижает риск человеческой ошибки и ускоряет процесс проверки.

A инструмент управления данными, Такие, как Astera, поддерживает проверку данных через встроенный профилирование данных, правила качества данных и очистка данных преобразования. Вы можете использовать готовые соединители инструмента в графическом пользовательском интерфейсе для интеграции, преобразования и проверки данных из нескольких источников.

Проверка данных в действии

Давайте рассмотрим простой сценарий, когда компания ABC объединяет данные о своих клиентах в файл Excel, чтобы оптимизировать свои маркетинговые усилия и каналы доходов. Однако в собранных ими данных было несколько ошибок. Поэтому они решают проверить свои данные с помощью Astera Centerprise.

На рис. 2 показан поток данных, который требует Excel источник в качестве входных данных, профилирует его для анализа исходных данных, очищает его для удаления недопустимых записей и применяет правила качества данных для выявления ошибок в очищенных данных перед их записью в место назначения разделенный .

Результат Профиль данных преобразование показывает детали данных на уровне поля. Это позволяет организации понять данные и обеспечить:

• Достоверность данных: После анализа данных аномалии и дублирование могут быть устранены для обеспечения надежности данных. Это также помогает организации выявлять проблемы с качеством и определять информацию, необходимую для принятия мер, для оптимизации бизнес-процессов.
• Более быстрое принятие решений: Он создает точную картину исходных данных, позволяя организации быстрее принимать решения.
• Практическое антикризисное управление: Профилированные данные могут предотвратить превращение мелких ошибок в критические проблемы.

Ассоциация Очистка данных преобразование используется для исправления двух проблем с исходными данными:

1. Он удаляет конечные и ведущие пробелы из записей.
2. Он определяет записи, содержащие «.co», и заменяет его на «.com». Это исправляет ошибочные записи в Адрес электронной почты.

Очищенные данные после удаления лишних пробелов и неправильного формата адреса электронной почты можно увидеть в правой половине рис.5.

Используя эти чистые данные, организация может:

• Улучшение маркетинговых усилий по электронной почте: Создавая чистую и безошибочную версию данных о клиентах, организация гарантирует, что эти данные могут быть использованы для получения максимальной отдачи от электронного маркетинга.
• Увеличить доход: Использование правильных адресов электронной почты гарантирует более высокий процент ответов, что, в свою очередь, приводит к увеличению конверсий и шансов продаж.

Далее, Правила качества данных применяются к очищенным данным для идентификации записей в Эл. адрес Адрес поле недопустимого формата.

Результат можно увидеть на следующем скриншоте. Применение Правила качества данных позволяет организации:

• Получите согласованные данные: Исправляя адреса электронной почты, организация гарантирует, что все отделы имеют доступ к согласованной и правильной информации.
• Облегчить масштабируемость: Имея надежную инфраструктуру качества, организация может легко масштабироваться, не беспокоясь о надежности и надежности своих данных.

Ошибки, выявленные Правила качества данных записываются в файл журнала, а очищенные данные записываются в разграниченный .

Упростите проверку данных с помощью Astera Centerprise

Автоматизация проверки данных может значительно сэкономить время и оптимизировать бизнес-процессы в современном корпоративном мире, где важные решения принимаются на основе данных. Среда без кода Astera Centerprise позволяет автоматизировать проверку данных как часть потока данных или рабочего процесса. Кроме того, обновления данных могут быть условными, в зависимости от успеха проверочных тестов, чтобы гарантировать надежность данных вашего предприятия.

Чтобы узнать, как упростить и автоматизировать задачи проверки данных с помощью комплексного решения без кода, загрузите Пробная версия of Astera Centerprise.