Datavalidatie is een proces dat ervoor zorgt dat gegevens nauwkeurig, volledig en bruikbaar zijn, meestal door opgeslagen gegevens automatisch te vergelijken met betrouwbare bronnen. Het datavalidatieproces wordt vaak uitgevoerd voordat een dataset wordt gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals leadgeneratie, marketing en meer.
Wat is het doel van gegevensvalidatie?
Het belangrijkste doel is om onjuiste gegevensinvoer te elimineren en ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens geschikt zijn voor gebruik en geen fouten veroorzaken. Voorbeelden van fouten die kunnen optreden zijn onjuiste contactgegevens (e-mails of telefoonnummers) voor marketingcampagnes, onjuiste inkomsten voor het analyseren van de bedrijfsgroei, GDPR-gerelateerde problemen, enz.
Wat zijn de gevolgen als gegevens niet worden gevalideerd?
Als gegevens niet worden gevalideerd, is de kans groter dat ze fouten, onnauwkeurigheden en inconsistenties bevatten, wat leidt tot slechte beslissingen, onjuiste analyses, systeemfouten en tijd- en geldverspilling voor uw organisatie.
Geautomatiseerde en handmatige manieren om gegevensvalidatie uit te voeren
Hier volgt een uitsplitsing van hoe datavalidatie meestal werkt:
- Geautomatiseerde tools
Geautomatiseerde datavalidatie omvat de toepassing van verschillende algoritmen, tools en scripts om de stappen die nodig zijn voor validatie te vergemakkelijken. Dit is zeer geschikt voor validatie van grote gegevens waarbij het handmatig voltooien van de procedure veel tijd en moeite zou kosten.
Deze tools worden voornamelijk gebruikt om de gegevens te verifiëren door aspecten als duplicatie, ontbrekende waarden en fouten te markeren. Ze kunnen met verschillende gegevensformaten werken en kunnen worden aangepast.
Voorbeelden: IMPROVE app, Bedrijfsinformatie API, en andere relevante gespecialiseerde software. Bekijk hier al onze datavalidatiediensten. - Handmatige controle
Waar automatisering er niet in slaagt om te peilen, kunnen mensen het validatieproces aanvullen door de gegevens steekproefsgewijs te controleren of te beoordelen op extra gevoeligheid. Hierbij worden mensen ingezet die de gegevens handmatig controleren. Deze methode is geschikt voor kleine datasets of wanneer geautomatiseerde procedures ontoereikend zijn.
Het is een van de belangrijkste stappen in data-analyse waarbij verschillende entiteiten van data worden onderzocht om een dieper inzicht te krijgen in hun formaat, inhoud en correlatiepatronen. Dit is een goede eerste stap voordat de regels voor gegevensvalidatie worden toegepast.
Algemene soorten gegevensvalidatie
- Formaatvalidatie
Zorgt ervoor dat gegevens het juiste formaat hebben, bijvoorbeeld dat telefoonnummers niet te kort zijn, dat e-mailadressen overeenkomen met het webdomein van het bedrijf of dat de gegevens niet verouderd of onrealistisch zijn. - Bereikvalidatie
Zorgt ervoor dat waarden numeriek zijn en controleert of ze binnen een redelijk waardenbereik liggen. Leeftijd moet bijvoorbeeld tussen 0-120 liggen. - Validatie op uniekheid
Helpt problemen te voorkomen zoals een record met meer dan één link naar dezelfde URL of dubbele klant-ID of e-mailadres.
Elk type gegevensvalidatie garandeert de juiste documentatie van gegevens voor de bedrijfsprocessen.
Hoe bereid je je voor op gegevensvalidatie en hoe voer je deze uit?
Validatieregels kunnen binnen een systeem worden gebruikt om gegevens te valideren. Andere mogelijkheden zijn geautomatiseerde validatiesoftware en aangepaste scripts die zijn ontworpen om gegevens te vergelijken met bepaalde criteria.
Hier volgen praktische stappen om een succesvol datavalidatiesysteem op te zetten:
- Stel in een vroeg stadium duidelijke regels op
Zoek zo nauwkeurig mogelijk uit wat gegevens ''geldig'' maakt, of geschikt voor je bedrijf. Dit kunnen beperkingen zijn zoals formaat, bereik of vereisten waaraan moet worden voldaan, zoals de vereiste om bepaalde velden in te vullen. - Gebruik de juiste tools
Sommige software is ontworpen met ingebouwde oplossingen voor gegevensvalidatie. Voor formuliervalidatie in realtime, dagelijkse, wekelijkse en maandelijkse gegevens, of zelfs voor batchgegevenscontroles, selecteert u de juiste tools voor gegevensvalidatie die bij u passen. - Test regelmatig
Het valideren van je processen helpt om te controleren of ze operationeel zijn zoals gepland en om te controleren of er misschien een kans is die je over het hoofd hebt gezien.
Uitdagingen
De validatie van gegevens, die even belangrijk is, heeft zo zijn problemen. De meest voor de hand liggende uitdaging is de hoeveelheid gegevens waarmee moet worden omgegaan, vooral wanneer de verzamelde gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd. Het is mogelijk om gegevens te valideren op één gebied, maar niet voor nieuwe, mes,y, gestructureerde gegevens die uit andere bronnen komen.
Het bestaan van nieuwe en veranderende nalevingskwesties is het andere probleemgebied. Validatieregels moeten na verloop van tijd worden aangepast omdat verschillende wetten en regels, zoals GDPR of CCPA, na verloop van tijd kunnen worden gewijzigd.
Conclusie
Goede datavalidatie is een van de cruciale factoren in elk bedrijfsplan waarin gegevens een rol spelen. Ja, het gaat om het opsporen van fouten, maar er komt nog veel meer bij kijken. Het gaat erom dat elk stukje informatie wordt voorbereid om het beoogde gebruik te vervullen, of het nu gaat om het helpen van een klant, het ondersteunen van een financiële beslissing of het voldoen aan wettelijke vereisten.
De beste managementpraktijken zorgen ervoor dat bedrijven het proces controleren op foutindicatoren en deze toepassen om het bedrijf te automatiseren om tot nauwkeurige resultaten te komen, waardoor de operationele efficiëntie toeneemt terwijl kostbare fouten worden vermeden.
Vind hier goede voorbeelden van gegevensvalidatie.
Reacties