Bedrijven vertrouwen op gegevens van hoge kwaliteit om belangrijke strategische beslissingen te nemen. Eindgebruikers verliezen hun vertrouwen in gegevens wanneer deze onnauwkeurig en onvolledig zijn, waardoor het gebruik ervan wordt beperkt.
Bedrijven gebruiken gegevensvalidatie om de kwaliteit van hun gegevens te verbeteren door ervoor te zorgen dat ze correct en volledig zijn. Het valideren van gegevens is de verzameling methoden en processen die datateams gebruiken om de kwaliteit van hun gegevens hoog te houden.
Laten we nu eens bespreken waarom bedrijven en datateams hun gegevens moeten valideren. We zullen het ook hebben over de soorten, voor- en nadelen ervan.
Wat is gegevensvalidatie?
Datavalidatie is het proces waarbij gegevens die voldoen aan de vereisten worden gecontroleerd door ze te vergelijken met een reeks regels die al zijn opgesteld of gedefinieerd. Deze procedure omvat het uitvoeren van een reeks controles die bekend staan als controleroutines. Eenvoudige controles zorgen ervoor dat een geboortedatum alleen cijfers bevat, terwijl complexere controles gestructureerde voorwaardelijke controles omvatten.
Het valideren van gegevens zorgt ervoor dat gegevens schoon, nauwkeurig en bruikbaar zijn. Alleen gevalideerde gegevens mogen worden geïmporteerd, opgeslagen of gebruikt; anders kunnen programma’s stoppen met werken, resultaten foutief zijn (bijvoorbeeld als modellen worden getraind op slechte gegevens) of andere potentieel rampzalige problemen ontstaan.
Het belang van gegevensvalidatie
Met gegevensvalidatie kun je bugs sneller vinden, zodat je geen kat-en-muisspel hoeft te spelen om ze te vinden. Het kan je later ook tijd besparen bij het opschonen van slechte gegevens. Daarnaast is het valideren van gegevens op veel manieren heel belangrijk. In dit gedeelte bespreken we enkele van de belangrijkste aspecten ervan:
- Analisten kunnen de hoeveelheid onnauwkeurige gegevens in hun pakhuis beperken door hun gegevens te valideren. Organisaties moeten samenwerken om gegevens te valideren om het meeste uit het proces te halen.
- Het valideren van de nauwkeurigheid, duidelijkheid en specificiteit van gegevens is noodzakelijk om eventuele problemen met het project op te lossen. Je loopt het risico beslissingen te nemen op basis van onnauwkeurige, niet-representatieve gegevens zonder gegevens te valideren.
- Datavalidatie wordt gebruikt in het ETL-proces (Extraction, Translation en Load) en bij datawarehousing. Hierdoor kan een analist de reikwijdte van gegevensconflicten beter begrijpen.
- Het is ook belangrijk om het datamodel te testen. Als het gegevensmodel correct is opgezet en gestructureerd, kun je gegevensbestanden in verschillende programma’s en toepassingen gebruiken.
- Het valideren van gegevens kan ook worden uitgevoerd op alle gegevens, inclusief gegevens in een enkele toepassing, zoals MS Excel, of eenvoudige gegevens die zijn samengevoegd in een enkele gegevensopslag.
Soorten gegevensvalidatie
Het valideren van gegevens kan op vele manieren. De meeste Validerende gegevensprocessen voeren een of meer van deze controles uit voordat ze gegevens in de database opslaan. Dit zijn enkele veelvoorkomende soorten gegevensvalidatiecontroles:
- Gegevenstype controle
Een gegevenstypecontrole controleert of het ingevoerde gegevenstype correct is. Een veld kan bijvoorbeeld alleen numerieke gegevens accepteren. Als dit het geval is, moet het systeem gegevens weigeren die andere tekens bevatten, zoals letters of speciale symbolen.
- Code controleren
Een codecontrole zorgt ervoor dat de waarde van een veld uit een geldige lijst komt of correct is opgemaakt. Het is bijvoorbeeld gemakkelijker om te weten of een postcode correct is als je deze vergelijkt met een lijst met correcte codes.
- Bereik controleren
Bereikcontroles worden gebruikt om gegevens te valideren die binnen een bepaald bereik moeten vallen. Er is een gedefinieerde onder- en bovengrens voor redelijke waarden. Een basisschoolleerling is bijvoorbeeld waarschijnlijk tussen de 10 en 14 jaar oud. De computer kan zo worden ingesteld dat hij alleen getallen van 10 tot 14 aanneemt.
- Formaat controleren
Veel soorten gegevens volgen een formaat dat al is ingesteld. Datumkolommen die zijn opgeslagen in een vast formaat, zoals JJJJ-MM-DD of DD-MM-JJJJ, zijn een veelvoorkomend voorbeeld. Een datavalidatieproces dat controleert of datums de juiste notatie hebben, helpt om data en tijd consistent te houden.
- Consistentiecontrole
Een consistentiecontrole is een soort logische controle die ervoor zorgt dat de ingevoerde gegevens kloppen. Een voorbeeld is ervoor zorgen dat de afleverdatum na de verzenddatum ligt.
- Controle op uniekheid
E-mailadressen en ID’s zijn twee voorbeelden van gegevens die van nature uniek zijn. Deze velden mogen maar één keer voorkomen in een database. Een uniekheidscontrole zorgt ervoor dat een item niet meer dan eens in een database wordt gezet.
Voor- en nadelen van gegevensvalidatie
Met Validating Data Testing kunnen bedrijven controleren of hun databases correct en geldig zijn en betere beslissingen nemen. Als je besluit om gegevens voor je bedrijf te valideren, zijn hier de voor- en nadelen van beide:
- Voors
Controleer de nauwkeurigheid van de gegevens
Het valideren van gegevens is een zware taak om de integriteit van gegevens te waarborgen. Validatie zal je gegevens niet veranderen of verbeteren, maar het zal ervoor zorgen dat ze het beoogde doel dienen als ze correct zijn ingesteld.
Helpt bij het beheren van meerdere gegevensbronnen
Gegevensvalidatie wordt steeds belangrijker naarmate het aantal gegevensbronnen toeneemt. Stel dat je klantgegevens van verschillende kanalen importeert; dan moet je al deze gegevens tegelijkertijd valideren met dezelfde trackingstrategie. Anders zouden er conflicten en fouten tussen de datasets kunnen ontstaan.
Tijd besparen
Het valideren van gegevens kost tijd, maar als het eenmaal gedaan is, hoef je niets meer te veranderen totdat je input of vereisten veranderen.
- Nadelen
Complexiteit
Validatie is moeilijk met verschillende complexe gegevensbronnen. Veel bedrijfsplatforms, zoals Segment, bevatten krachtige validatietools voor grote multi-source applicaties, die in deze situatie kunnen helpen.
Fouten bij gegevensvalidatie
Deze validatie kan tot fouten leiden; niet alle validatiesoftware is perfect. Vrijwel zeker zullen er validatiefouten zijn die moeten worden hersteld.
Veranderende behoeften
Een van de grootste problemen met het valideren van gegevens is dat ze opnieuw moeten worden gevalideerd nadat bepaalde wijzigingen zijn aangebracht. Schemamodellen en mappingdocumentatie moeten worden bijgewerkt naarmate gegevenstypen en invoer worden geleverd.
Conclusie
We hebben meer geleerd over gegevensvalidatie, het belang, de soorten en de voor- en nadelen ervan. Het valideren van gegevens is een belangrijke stap in het beheren ervan en wordt vaak gedaan als onderdeel van het opschonen van gegevens. Het doel van het valideren van gegevens is om ervoor te zorgen dat ze van hoge kwaliteit zijn en met vertrouwen kunnen worden gebruikt.
QuestionPro kan je begeleiden bij het valideren van gegevens. QuestionPro biedt verschillende functies voor gegevensvalidatie, waaronder het instellen van gegevenstypen, bereiken, patronen en verplichte velden voor enquêtevragen.
Deze functies helpen gebruikers ervoor te zorgen dat de gegevens die via enquêtes worden verkregen, waarheidsgetrouw, nauwkeurig en consistent zijn en dat er op kan worden vertrouwd voor besluitvorming en analyse. Neem contact op met QuestionPro of vraag een gratis demo aan voor meer informatie.
