A validação de dados é o conjunto de métodos e processos que as equipes de dados utilizam para garantir a alta qualidade das informações. As empresas aplicam isso para melhorar a precisão e a completude dos dados.
Empresas dependem de dados de alta qualidade para tomar decisões estratégicas importantes. Dados imprecisos e incompletos podem fazer com que os usuários finais percam a confiança nas informações, limitando sua utilização.
Agora, vamos explorar por que as empresas e as equipes de dados precisam validar seus dados.
O que é validação de dados?
É o processo de verificar se os dados atendem aos requisitos, comparando-os com um conjunto de regras previamente estabelecidas. Esse procedimento envolve a execução de uma série de verificações, conhecidas como rotinas de verificação.
As verificações simples garantem que, por exemplo, a data de nascimento contenha apenas números, enquanto verificações mais complexas podem incluir verificações condicionais estruturadas.
Isso assegura que as informações sejam limpas, precisas e utilizáveis. Apenas os dados validados devem ser importados, armazenados ou utilizados; caso contrário, programas podem parar de funcionar, resultados podem ser incorretos ou outros problemas potencialmente graves podem surgir.
Importância da validação de dados
Ela pode ajudá-lo a encontrar erros mais rapidamente, evitando o trabalho de procurar e corrigir problemas de forma ineficiente. Isso também pode economizar tempo mais tarde, ao limpar dados incorretos. Além disso, a validação de dados é crucial em vários aspectos. Nesta seção, abordaremos alguns dos mais importantes:
Os analistas podem limitar a quantidade de dados imprecisos em seu armazém validando as informações. As organizações devem colaborar na validação de dados para aproveitar ao máximo o processo.
Validar a precisão, clareza e especificidade dos dados é essencial para resolver qualquer problema do projeto. Se os dados não forem validados, há o risco de tomar decisões com base em informações imprecisas e não representativas.
A validação de dados é utilizada no processo ETL (extrair, transformar e carregar) e no armazenamento de dados. Ela permite ao analista entender melhor a extensão dos conflitos de dados.
Também é importante testar o modelo de dados. Se o modelo estiver configurado e estruturado corretamente, os arquivos de dados poderão ser utilizados em diferentes programas e aplicações.
Tipos de validação de dados
A maioria dos processos de validação de dados realiza uma ou mais dessas verificações antes de armazenar as informações no banco de dados. Aqui estão alguns tipos comuns de verificações de validação de dados:
Verificação de tipo de dados
Uma verificação do tipo de dados garante que o tipo de dado inserido esteja correto. Por exemplo, um campo pode aceitar apenas dados numéricos. Nesse caso, o sistema rejeitará qualquer dado que contenha letras ou símbolos especiais.
Verificação de código
Uma verificação de código assegura que o valor de um campo venha de uma lista válida ou esteja no formato correto. Por exemplo, é mais fácil verificar se um CEP está correto comparando-o com uma lista de códigos válidos.
Verificação de intervalo
As verificações de intervalo são usadas para validar dados que devem estar dentro de um determinado intervalo. Existe um limite inferior e superior definido para valores razoáveis. Por exemplo, um aluno do ensino fundamental provavelmente tem entre 10 e 14 anos. O sistema pode ser configurado para aceitar apenas números entre 10 e 14.
Verificação de formato
Muitos tipos de dados seguem um formato estabelecido. Colunas de data armazenadas em um formato fixo, como AAAA-MM-DD ou DD-MM-AAAA, são um exemplo comum. Um processo de validação que verifica se as datas estão no formato correto ajuda a manter a consistência dos dados.
Verificação de consistência
Uma verificação de consistência é um tipo de verificação lógica que garante que os dados inseridos façam sentido. Por exemplo, garantir que a data de entrega seja posterior à data de envio.
Verificação de exclusividade
Endereços de e-mail e IDs são exemplos de dados naturalmente únicos. Esses campos devem ter apenas uma entrada em um banco de dados. Uma verificação de exclusividade garante que os dados não sejam inseridos mais de uma vez.
Vantagens e desvantagens da validação de dados
Com os testes de validação de dados, as empresas podem verificar se seus bancos de dados estão corretos e válidos, permitindo uma tomada de decisão mais precisa. Se você está considerando a validação de dados para sua empresa, aqui estão os prós e contras de cada um:
Prós
- Ela faz grande parte do trabalho pesado para garantir a integridade das informações. Embora não altere nem melhore os dados, ela assegura que eles cumpram seu propósito se configurados corretamente.
- Se torna cada vez mais importante à medida que aumenta o número de fontes de dados. Por exemplo, se você estiver importando dados de clientes de diferentes canais, precisará validar todos esses dados simultaneamente com base na mesma estratégia de rastreamento. Caso contrário, podem surgir conflitos e erros entre os conjuntos de dados.
- Embora a validação de dados leve tempo, uma vez realizada, você não precisará alterá-la até que suas entradas ou requisitos mudem.
Contras
- A validação pode ser desafiadora com múltiplas fontes de dados complexas. Muitas plataformas empresariais oferecem ferramentas de validação poderosas para aplicativos grandes e de várias fontes, o que pode ajudar a mitigar esse problema
- Ela pode levar a erros, pois nem todos os programas de validação são perfeitos. É quase certo que surgirão erros que precisarão ser corrigidos.
- Um dos maiores desafios da validação de dados é que você precisará revalidá-los após fazer certas alterações. Os modelos de esquema e a documentação de mapeamento devem ser atualizados à medida que novos tipos de dados e entradas são introduzidos.
Conclusão
A validação de dados é uma etapa crucial no gerenciamento de dados e geralmente faz parte do processo de limpeza de dados. O objetivo é garantir que os dados sejam de alta qualidade, confiáveis e utilizáveis com segurança.
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