Gegevensverificatie is een niet te onderschatten proces in een wereld waarin gegevens steeds meer de belangrijkste bron van besluitvorming worden. Gegevens worden gebruikt voor veel aspecten van organisatorische activiteiten, waaronder klantrelaties, dienstverlening en strategische ontwikkeling.
Gegevensverificatie houdt een bevestiging in dat de verzamelde, ingevoerde of verwerkte gegevens geldig zijn en geen fouten bevatten ergens in het hele proces. Dit betekent dat de verzamelde gegevens worden gecontroleerd aan de hand van de bron om te voldoen aan het nauwkeurigheidscriterium.
Het belangrijkste bij verificatie is het identificeren van de technieken die van toepassing zijn op de vereiste gegevensverificatie. Dit zijn de typen gegevensverificatie die vaak worden gebruikt:
Wat zijn de effectieve methoden voor gegevensverificatie?
Het is ook belangrijk om een aantal veelgebruikte methoden voor gegevensverificatie te kennen. Afhankelijk van de grootte van de dataset en het type informatie, kunnen bedrijven een of een combinatie van deze methoden gebruiken:
Bij deze methode worden gegevens gecontroleerd door ze kruiselings te vergelijken in verschillende systemen of media. Op deze manier is er consistentie, waardoor het gemakkelijk is om verschillen tussen de ene dataset en de andere op te merken.
Een detailhandelsbedrijf kan bijvoorbeeld de bestelgegevens van de klant die door het verkoopteam zijn verstrekt, controleren met de gegevens van de verzendafdeling om te bevestigen dat de adressen van de klanten niet van elkaar verschillen.
Regelgebaseerde validatie zoekt naar patronen in gegevens en controleert deze vervolgens aan de hand van vooraf ingestelde regels of beperkingen. Deze regels worden ingesteld op basis van de eisen van de organisatie en kunnen van alles inhouden, van de wetenschap dat het e-mailaccount aan een bepaald patroon moet voldoen tot de wetenschap dat een bepaald cijfer in de financiële gegevens hoger is dan het geldige bereik.
Een bank kan bijvoorbeeld een beperking definiëren als een regel die betrekking heeft op rekeningnummers die even lang moeten zijn; een e-commerce bedrijf kan controleren op een voorwaarde dat de prijs van zijn producten altijd meer dan nul moet zijn.
Het probleem van duplicatie bestaat meestal in de meeste datasets en is een belangrijke bron van het beheer van onjuiste rapporten en organisatorische disfuncties. De detectie van duplicaten van records wordt gebruikt om records te verwijderen die vergelijkbare gegevens hebben, zodat de database alleen nog uit unieke records bestaat.
Een marketingafdeling kan bijvoorbeeld een campagne uitvoeren op een lijst met klantcontacten en als er geen mogelijkheid is om dubbele records te verwijderen, kan de klant meerdere e-mails ontvangen, wat een slechte klantervaring oplevert.
Dataprofilering houdt in dat gegevens worden onderzocht om kwaliteitsproblemen te definiëren, lacunes of onjuiste indelingen op te sporen of de inhoud tussen velden te vergelijken. Het is een eerste en nuttige manier voor commerciële organisaties om enig inzicht te krijgen in de status van bepaalde gegevens voordat er strengere controles op worden uitgevoerd.
Het is bijvoorbeeld mogelijk om profielen van patiëntendossiers te definiëren waarbij profielcontroles elk record identificeren dat een veld mist en elk veld dat op een onjuiste manier is ingevuld, zoals velden voor naam en leeftijd die respectievelijk karakter- en numerieke gegevens moeten bevatten.
Gegevensverificatie wordt op veel gebieden toegepast om de geloofwaardigheid van gegevens te garanderen en het functioneren van bedrijven te vergemakkelijken. Hier volgt een overzicht van hoe sectoren verificatiemethoden gebruiken.
De controle van gegevens is een kritisch onderdeel dat helpt bij de geloofwaardigheid van gegevens die een organisatie bezit. Toch zijn er veel technieken voor gegevensverificatie beschikbaar, zoals handmatige controle en geautomatiseerde tools. Afhankelijk van de grootte en de niet-aanpasbare parameters van de gegevens die worden geverifieerd, kunnen bedrijven de geschikte kiezen. Met methoden voor gegevensverificatie kunnen bedrijven dure fouten vermijden en de juiste beslissingen nemen.