Het datavalidatieproces is een rigoureus proces dat is ontwikkeld om ervoor te zorgen dat invoergegevens nauwkeurig en volledig zijn en consistent op het moment dat ze worden gebruikt voor een bepaalde analyse of bewerking.
Hieronder volgt een beschrijving van de belangrijkste stadia van het datavalidatieproces en de technieken die in elk stadium worden gebruikt.
Stap 1: Validatieregels definiëren
Het eerste deel van gegevensvalidatie is het correct definiëren van de validatieregels volgens de behoeften van je bedrijf. Deze regels schrijven voor wat aanvaardbare gegevens zijn voor elk van de velden.
Stap 2: Gegevensverzameling
Gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen via ingevulde formulieren, databases en applicaties van derden. In dit stadium is het belangrijk dat de gegevens die in het programma worden ingevoerd zo nauwkeurig mogelijk zijn.
Stap 3: Gegevens opschonen
Wanneer gegevens worden verzameld, bevatten ze altijd fouten of contrasterende informatie. Het opschonen van gegevens kan worden beschouwd als een stap waarbij sommige van deze problemen worden opgelost om gegevens klaar te maken voor validatie.
Enkele van deze processen zijn ontdubbeling, waarbij records met vergelijkbare gegevens worden gewist, en standaardisatie, waarbij records met vergelijkbare gegevens in verschillende formaten worden gewist (bijv. New York en NY).
Stap 4: Validatiecontroles
Nadat de gegevens zijn opgeschoond, worden ze gevalideerd aan de hand van de set regels en beweringen. In deze stap wordt bepaald welke gegevens niet voldoen aan het bovengenoemde criterium.
Stap 5: Foutafhandeling en rapportage
Verder is het bij het uitvoeren van de validatiecontroles aan te raden om een foutenafhandelingsproces aan te bieden, evenals feedback aan de gebruikers of het personeel dat de gegevens invoert.
Stap 6: Gegevensopslag en -integratie
Volgens deze definitie moeten gevalideerde gegevens worden opgeslagen op veilige locaties en klaar zijn voor gebruik in analytische en operationele systemen.
Stap 7: Monitoring en evaluatie
Over het algemeen is gegevensvalidatie een periodiek proces, hoewel periodieke evaluatie van de resultaten noodzakelijk is voor verbetering. Het is ook gebruikelijk dat er periodiek kritisch wordt gekeken naar de validatieregels en de procedures om deze aan te passen aan de gegevensvereisten.
Conclusie
Het datavalidatieproces (dat deel uitmaakt van de datavalidatieservice) is cruciaal voor het verkrijgen van kwaliteitsgegevens waarmee organisaties moeten werken. Door datavalidatiemethoden en -regelste implementeren , gegevens te verzamelen en op te schonen, validatiecontroles uit te voeren, fouten te beheren en de kwaliteit van gegevens te controleren, kunnen bedrijven garanderen dat ze werken met kwaliteitsgegevens voor de besluitvorming. Al deze toewijding aan gegevensintegriteit verhoogt de effectiviteit van de organisatie en wekt vertrouwen bij de belanghebbenden.
Reacties