什么是数据验证？

1998 年，美国宇航局发射了火星气候探测器，该探测器耗资 125 亿美元建造，用于研究火星气候。在运行 10 个月后，由于公制单位中的一个小错误，该太空探测器燃烧并破碎成碎片。

喷气推进实验室 (JPL) 的导航小组使用毫米和米的公制单位进行计算，而负责制造和建造航天器的丹佛洛克希德马丁宇航公司则使用英寸、英尺和磅的英制单位提供必要的加速度数据。

如果数据在使用之前经过验证，那么这个错误就可以很容易地避免。 该示例显示了数据验证的重要性及其可能产生的后果，尤其是在当今整个世界都严重依赖数据的情况下。

什么是数据验证？

简单来说，数据验证就是重新检查数据的准确性、缺失值、异常和差异。 数据集成 流程，然后才能用于决策。 本质上，这就像对您的数据进行彻底的健康检查。 数据验证可确保您使用的数据值得信赖且适合您的分析。

数据验证的主要目的是检查其是否适合预期用途。 例如，您正在针对青少年开展营销活动，并且您的营销活动基于您收集的调查结果。 然而，在你发起活动后，你意识到你收集的数据不是青少年，而是二十多岁的人。 因此，您的数据可能是准确的，但可能无效。

为什么数据验证不容忽视

2018年，韩国三星证券的一名工作人员犯了一个巨大的错误，将货币（韩元）与公司股票混淆。 该员工没有支付每股 1,000 韩元的股息，而是意外地授予了 向员工赠送1,000股三星证券股票。 这一错误给公司造成了高达 300 亿美元的巨额财务损失。

任何组织如果缺乏保护自身的协议，都容易犯类似的错误。 以三星证券为例，实施涉及自动数据验证的保证流程本来可以防止错误。

这只是数据验证在其中发挥的关键作用的一个例子 数据管理。它不仅在节省组织时间和成本方面发挥着至关重要的作用，而且在维持合规性方面也至关重要，特别是对于医疗保健和金融行业。

这不仅仅是一个谨慎的问题； 对于任何重视准确性、效率和风险缓解的组织来说，无论是金融机构、医疗保健提供商还是技术公司，这都是当务之急。

数据验证的好处

数据验证检查收集到的数据 数据质量 分析和处理之前的准确性。 它验证您的所有信息是否存在且正确。 然而，验证数据是一个耗时的过程，可能会严重延迟分析。 那么，问题就来了：数据验证值得延迟吗？

让我们看看数据验证的一些最重要的好处。

提高数据效率

数据验证可确保数据集在分析前准确且完整，从而获得未来研究或所需的无错误数据 机器学习模型训练，最终节省时间和资源。

但数据验证的价值不仅仅是提高数据分析的效率。 对于企业来说，可靠的数据对于做出明智的决策是必要的，从而实现增长和增加利润。 拥有准确的信息意味着公司可以根据准确的见解和趋势做出决策，从而产生更好的结果。

数据验证不仅可以节省时间和资源，甚至可以帮助避免因数据不正确而导致的错误。 通过及早发现错误，企业可以防止错误恶化，并在为时已晚之前做出重大改变。

揭示新的数据见解

数据验证可帮助企业发现数据中以前可能被忽视的隐藏模式和关系。 这可以让他们更全面地了解自己的运营以及推动其成功的因素。 有了这些知识，企业就可以做出更好的决策来实现增长和盈利。

例如，数据验证可能会显示以前未知的客户人口统计数据和购买习惯之间的相关性。 这些信息可以帮助企业定制其产品和服务，以更好地满足目标市场的需求，从而提高客户满意度和保留率。

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识别不准确之处

准确的数据对于企业做出明智的决策至关重要，但如果没有数据验证，就很难实现。 数据验证有助于识别和修复数据中的不准确之处，以便业务决策基于可靠的证据。 这样，就可以避免代价高昂的错误，企业可以提高运营效率、降低风险并提高盈利能力。

以销售数据为例：数据验证可以检测重复或缺失的条目，使企业能够更好地了解其销售业绩并做出促进增长的决策。

提高客户满意度

通过使用准确可靠的数据，企业可以提供更好的产品和服务，最终带来更大的收益 客户满意度。 当企业根据准确可靠的数据做出决策时，他们可以更好地了解客户的需求和偏好，并提供满足他们的产品和服务。 这会提高客户忠诚度和回头客。

数据验证的类型

数据存储 每个公司的标准各不相同。 基本的数据验证程序可以帮助您的企业保持数据有序且高效。 在将数据存储到数据库之前，大多数数据验证方法都会执行一项或多项检查。 以下是常见的验证类型：

数据类型检查

数据类型检查验证放入字段的数据是否具有适当的数据类型。 字段只能包含数字。 系统应拒绝带有字母或特殊符号的数据并提供错误消息。

代码检查

代码检查可确保从合法列表中选择字段或满足格式标准。 将邮政编码与有效代码列表进行比较可以简化验证。 而且， 北美产业分类体系 行业代码和国家代码可以类似地处理。

范围检查

范围检查评估输入数据是否符合范围。 例如，地理数据使用纬度和经度，经度应为-180，纬度为90。超出此范围无效。

格式检查

多种数据类型被格式化。 格式检查验证数据格式。 日期字段的记录方式类似于“YYYY-MM-DD”或“DD-MM-YYYY”。 因此，任何其他形式都将被拒绝。 国民保险号码为 LL 99 99 99 L，其中 L 是任意字母，9 是任意数字。

一致性检查

一致性检查确保数据输入正确。 监控包裹发货后的交货日期就是一个例子。

唯一性检查

ID 和电子邮件地址等信息保证是独一无二的。 这些数据库字段应包含唯一的条目。 唯一性检查可防止数据库中出现重复项。

存在检查

存在检查可防止重要字段为空。 如果该字段为空，则会出现错误通知，并且用户无法继续或保存其输入。 大多数数据库禁止空白键字段。

长度检查

长度检查保证字段具有正确的字符数。 因此，它检查字符串的长度。 考虑要求密码至少包含八个字符。 长度检查验证该字段是否有八个字符。

抬头

查找减少了有限值字段中的错误。 表格确定可接受的值。 潜在值的列表是有限的，例如，一周只有 XNUMX 天。

影响数据验证的问题

为了确保数据验证，了解数据验证的支柱非常重要。 以下是您需要检查的一些因素：

1. 格式：确保数据格式一致非常重要。格式错误通常发生在日期上。有些地方使用 dd/mm/yy 格式，而其他地方可能使用 mm/dd/yy 格式。
2. 范围：数据范围应在合理范围内。 例如，检查温度是否在一定限度内或年龄是否在合理范围内非常重要。
3. 完备性：假设您完成了一项调查，但许多申请人没有填写他们的电子邮件地址，或者这些电子邮件地址和电话号码不完整。 因此，您还需要检查数据的完整性。 一项调查由 转换器客户获取平台推断，四分之一的正在接受处理的销售线索被归类为无效销售线索，因为 1% 的销售线索有假名，4% 的销售线索有无效的电子邮件地址，27% 的销售线索有不正确的电话号码。
   此外，利用 人物搜索API 可以提供有关个人的更多信息，例如他们的电话号码、家庭住址、电子邮件地址、工作地点、网站等。
4. 持续一致：您的数据在数据集的不同部分或不同数据集之间必须保持一致。 例如，您需要确保客户姓名的拼写方式始终相同。
5. 参照完整性：引用完整性可确保维护不同表或数据库中的数据之间的关系，并且不会引用丢失或不存在的数据。
6. 唯一：在数据集中，唯一性表示每条数据都与其他数据不同，并且不存在相同值的重复或重复。 当使用数据作为数据库中的标识符或键时，唯一性通常至关重要，特别是在链接不同的信息或确保可靠的数据关系时。
7. 属性依赖：由于一个字段的值依赖于另一个字段而导致的不准确。 例如，产品数据的准确性取决于与供应商相关的信息。 因此，供应商数据中的错误也会反映在产品数据中。
8. 无效值： 如果数据集具有已知值，例如“M”代表男性，“F”代表女性，则这些值的更改可能会导致数据无效
9. 缺失值： 数据集中存在空值或空白值。
10. 复制： 在多个阶段从多个渠道收集数据的组织中，数据重复是很常见的情况。
11. 拼写错误： 拼写错误

导致无效数据的因素（来源：QuantDare）

数据验证方法

您可以使用以下三种方式之一来验证数据：

脚本

数据验证通常通过使用 Python 等脚本语言开发脚本来进行。 例如，您可以使用目标和源数据库名称、列名称和表构建一个 XML 文件以进行比较。

Python 脚本可以读取 XML 并评估结果。 然而，这可能很耗时，因为必须编写脚本，并且必须手动验证结果。

企业工具

数据验证可以通过 企业数据验证工具. Astera 例如，数据管道可以验证和修复数据。 数据集成工具 由于功能齐全，因此更可靠、更安全。

开源工具

基于云的开源工具价格实惠，可以降低基础设施成本。 尽管如此，它们仍然需要专业知识和手动编码才能实现最佳使用。 开源工具包括 SourceForge 和 OpenRefine。

常见的数据验证挑战

鉴于数据验证的重要性，它应该成为每个组织的重要组成部分才有意义，而且必须如此。 那么为什么错误仍然会发生，尤其是在美国宇航局和三星等不能忽视数据验证的组织中。

错误仍然发生的原因之一是数据验证并不像看起来那么容易，特别是在当今数据量和种类显着增加的情况下。 以下是实施数据验证时可以预见的一些常见挑战：

1. 多种来源： 确保数据有效性的最大挑战之一是来源过多。 如今，数据来自社交媒体、POS 系统、传感器、网站，准确地组合这些数据需要强大的 数据质量管理.
2. 更改数据：数据可能会随着时间的推移因更新、删除或修改而发生变化。 实施版本控制和审计跟踪有助于跟踪更改，同时维护数据验证。
3. 非结构化数据：如今，80% 的数据是非结构化的，即以文本或图像等形式出现。 它涉及使用自然语言处理或图像识别等先进技术来提取有意义的信息进行验证。
4. 数据隐私与安全：数据验证很重要，但数据隐私也很重要。 假设您正在使用身份证号码或信用卡号码，并且需要验证它们。 处理此类数据集时，维护隐私可能有点困难
5. 旧版系统：许多企业仍在使用本地数据库上的遗留系统。 由于兼容性问题，将验证集成到旧系统中可能会很复杂。
6. 跨系统验证：跨不同系统移动的数据需要在每个步骤进行验证，以确保一致、准确的信息流。

数据验证自动化的重要性

现代挑战需要现代解决方案，因此，缓解与数据验证相关的这些挑战的唯一方法是采用数据验证工具。数据验证工具旨在处理不断增加的数据量，而不会牺牲准确性或效率。自动化是这些工具的基石。它简化了重复性任务，降低了人为错误的风险，并加快了验证过程。

A 数据管理工具，如 Astera 数据管道，通过内置支持数据验证 资料分析、数据质量规则，以及 数据清理 转变。 您可以在图形 UI 中使用该工具的开箱即用连接器来集成、转换和验证来自多个源的数据。

数据验证的最佳实践

1. 定义明确的验证规则

为数据格式、范围和必填字段设置明确的规则。确保验证规则与业务逻辑一致，以保持数据集之间的一致性。

2. 实施多级验证

使用分层方法——在输入点、处理过程中和存储之前验证数据。结合客户端和服务器端验证可防止错误溜走。

3. 自动化数据验证

利用自动验证工具减少人工工作量并最大程度地减少人为错误。 Astera的数据验证功能简化了大型数据集的处理流程。

4. 维护全面的错误日志

保留验证失败的详细日志，以诊断重复出现的问题。清晰的错误消息可帮助用户快速识别和修复错误输入。

5. 根据外部数据源进行验证

与外部系统或参考数据库交叉检查数据以确保准确性。例如，根据邮政数据库验证地址可以防止输入错误。

6.使用检查约束和参照完整性

在数据库级别强制执行约束以防止无效数据输入。使用外键和唯一约束有助于维护关系数据的完整性。

7. 结合统计和异常检测

使用统计方法或人工智能驱动的异常检测来标记仅靠基于规则的验证可能无法发现的异常值或不一致性。

8. 定期进行数据审核

安排定期审查以确定验证差距并根据不断变化的数据趋势完善规则。持续改进可确保长期数据质量。

9.确保用户友好的错误处理

提供可操作的错误消息，引导用户正确输入，而不是直接拒绝输入。流畅的用户体验有助于提高数据质量。

10.平衡绩效和严谨性

过于复杂的验证会降低系统速度。优化验证规则以在彻底性和处理效率之间保持平衡。

实际数据验证

让我们考虑一个简单的场景，ABC 公司将其客户数据合并到 Excel 文件中，以简化其营销工作和收入渠道。 然而，他们收集的数据有几个错误。 因此，他们决定使用以下方法验证他们的数据 Astera 数据管道。

图 2 显示了数据流 Excel 源作为输入，对其进行分析以分析源数据，清理它以删除无效记录，并应用数据质量规则来识别清理数据中的错误，然后再将其写入目标 定界的 文件中。

结果 数据资料 转换显示数据的字段级详细信息。 这使组织能够理解数据并确保：

• 数据可信度： 分析数据后，可以消除异常和重复，以确保数据的可靠性。 这进一步帮助组织识别质量问题并确定可操作的信息以简化业务流程。
• 更快的决策： 它创建了源数据的准确图像，使组织能够更快地做出决策。
• 实践危机管理： 分析数据可以防止小错误变成严重问题。

这个 数据清理 转换用于修复源数据中的两个问题：

1. 它从记录中删除尾随和前导空格。
2. 它识别包含“.co”的记录并将其替换为“.com”。 这修复了错误记录 电子邮件地址。

删除多余空格和不正确的电子邮件地址格式后的清理数据如图 5 的右半部分所示。

使用这些干净的数据，组织可以：

• 改进电子邮件营销工作：通过创建干净且无错误的客户数据版本，该组织确保可以利用这些数据来获得电子邮件营销的最大回报。
• 增加收入：使用正确的电子邮件地址可以保证更高的回复率，从而提高转化率和销售机会。

接下来， 数据质量规则 应用于清理后的数据以识别记录 电子邮件 门店地址 格式无效的字段。

结果可以在下一个屏幕截图中看到。 正在申请 数据质量规则 使组织能够：

• 获得一致的数据： 通过更正电子邮件地址，组织可确保所有部门都能访问一致且正确的信息。
• 促进可扩展性：有了健全的质量基础设施，组织可以轻松扩展规模，而无需担心数据的可信度和可靠性。

所识别的错误 数据质量规则 被写入日志文件，而清理后的数据被写入 分隔 文件中。

简化数据验证 Astera 数据管道

在现代企业界，数据验证自动化可以大大节省时间并简化业务流程，因为重要决策都源自数据。 Astera 数据管道 使您能够将数据验证作为数据流或工作流程的一部分进行自动化。 此外，数据更新可以有条件地进行，具体取决于验证测试的成功，以确保企业数据的可信度。

要了解如何使用无代码端到端解决方案简化和自动化数据验证任务，请下载 试用版 of Astera 数据管道。