A validação de dados é o conjunto de métodos e processos que as equipas de dados utilizam para manter a qualidade dos seus dados elevada. As empresas utilizam a validação para melhorar a sua qualidade, assegurando que são corretos e completos.
As empresas dependem de dados de alta qualidade para tomar decisões estratégicas importantes. Os utilizadores finais perdem a confiança nos dados quando estes são imprecisos e incompletos, limitando a sua utilização.
Vejamos agora porque é que as empresas e as equipas de dados precisam de validar os seus dados.
O que é a validação de dados?
A validação de dados é o processo de verificar se os dados cumprem os requisitos em relação a um conjunto de regras que já foram estabelecidas ou definidas. Este procedimento envolve a realização de uma série de verificações conhecidas como rotinas de verificação. As verificações simples garantem que uma data de nascimento tem apenas números, enquanto as verificações mais complexas incluem verificações condicionais estruturadas.
A validação de dados garante que os dados são limpos, exactos e utilizáveis. Apenas os dados validados devem ser importados, armazenados ou utilizados; caso contrário, os programas podem deixar de funcionar, os resultados podem ser erróneos ou podem surgir outros problemas potencialmente desastrosos.
Importância da validação de dados
A validação de dados pode ajudar-te a encontrar erros mais rapidamente, para que não tenhas de jogar ao gato e ao rato para os encontrar. Também te pode poupar tempo mais tarde quando se trata de limpar dados errados. Para além disso, a validação de dados é muito importante em muitos aspectos. Nesta secção, vamos discutir alguns dos seus aspectos mais importantes:
Os analistas podem limitar a quantidade de dados incorrectos no seu armazém através da validação dos dados. As organizações devem colaborar na validação dos dados para tirar o máximo partido do processo.
A validação da exatidão, clareza e especificidade dos dados é necessária para resolver qualquer problema de projeto. Se não validares os dados, arriscas-te a tomar decisões com base em dados imprecisos e pouco representativos.
A validação de dados é utilizada no processo ETL (extrair, traduzir e carregar) e no armazenamento de dados. Permite ao analista compreender melhor o âmbito dos conflitos de dados.
Também é importante testar o modelo de dados. Se o modelo de dados estiver configurado e estruturado corretamente, os ficheiros de dados podem ser utilizados em diferentes programas e aplicações.
A validação de dados também pode ser efectuada em quaisquer dados, incluindo dados contidos numa única aplicação, como o MS Excel, ou dados únicos fundidos num único armazém de dados.
Tipos de validação de dados
A validação de dados assume muitas formas. A maioria dos processos de validação de dados efectua uma ou mais destas verificações antes de armazenar os dados na base de dados. Apresentamos a seguir alguns tipos comuns de verificações de validação de dados:
Verificação do tipo de dados
Uma verificação do tipo de dados garante que o tipo de dados introduzido está correto. Por exemplo, um campo pode aceitar apenas dados numéricos. Nesse caso, o sistema rejeitará quaisquer dados que contenham outros caracteres, como letras ou símbolos especiais.
Verificação do código
Uma verificação de código garante que o valor de um campo provém de uma lista válida ou está no formato correto. Por exemplo, é mais fácil saber se um código postal está correto se for comparado com uma lista de códigos corretos.
Verificação do alcance
As verificações de intervalo são utilizadas para validar dados que devem estar dentro de um determinado intervalo. Existe um limite inferior e superior definido para valores razoáveis. Por exemplo, é mais provável que um aluno da escola primária tenha entre 10 e 14 anos de idade. O computador pode ser configurado para aceitar apenas números de 10 a 14.
Verificação do formato
Muitos tipos de dados seguem um formato estabelecido. As colunas de datas que são armazenadas num formato fixo, como AAAA-MM-DD ou DD-MM-AAAA, são um exemplo comum. Um processo de validação de dados que verifica se as datas estão no formato correto ajuda a manter os dados e o tempo consistentes.
Verificação da coerência
Uma verificação de consistência é um tipo de verificação lógica que garante que os dados introduzidos fazem sentido. Um exemplo é garantir que a data de remessa seja posterior à data de expedição.
Verificação de exclusividade
Os endereços de correio eletrónico e os IDs são dois exemplos de dados que são naturalmente únicos. Estes campos só devem ter uma entrada numa base de dados. Uma verificação de exclusividade garante que um item de dados não é introduzido numa base de dados mais do que uma vez.
Aprende sobre algumas das técnicas de recolha de dados mais populares.
Vantagens e desvantagens da validação de dados
Com os testes de validação de dados, as empresas podem verificar se as suas bases de dados estão corretas e válidas e tomar melhores decisões. Se estás a decidir sobre a validação de dados para a tua empresa, aqui estão os prós e os contras de cada um:
Prós
- Verifica a exatidão dos dados
A validação de dados faz grande parte do trabalho pesado para garantir a integridade dos dados. A validação não altera nem melhora os dados, mas garante que estes servem o seu objetivo se forem corretamente configurados.
- Ajuda a gerir várias fontes de dados
A validação de dados está a tornar-se cada vez mais importante à medida que o número de fontes de dados aumenta. Suponhamos que estás a importar dados de clientes de diferentes canais; terás de validar todos estes dados simultaneamente em relação à mesma estratégia de rastreio. Caso contrário, podem surgir conflitos e erros entre os conjuntos de dados.
- Poupa tempo
A validação dos dados leva tempo, mas uma vez concluída, não terás de alterar nada até que as tuas entradas ou requisitos mudem.
Contras
Estas são algumas das desvantagens da validação de dados:
Complexidade
A validação é difícil com várias fontes de dados complexas. Muitas plataformas empresariais incluem ferramentas de validação poderosas para grandes aplicações com várias fontes, o que pode ajudar nesta situação.
Erros de validação de dados
Esta validação pode dar origem a erros; nem todos os programas de validação são perfeitos. É quase certo que haverá erros de validação que terão de ser corrigidos.
Mudança de necessidades
Um dos maiores problemas da validação de dados é o facto de os dados terem de ser revalidados depois de terem sido feitas determinadas alterações. Os modelos de esquemas e a documentação de mapeamento devem ser actualizados à medida que são introduzidos tipos e entradas de dados.
Conclusão
A validação de dados é um passo importante na tua gestão e é frequentemente realizada como parte da limpeza de dados. O objetivo da validação de dados é garantir que os dados são de elevada qualidade e que podem ser utilizados com confiança.
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