Tools voor gegevensvalidatie

Bedrijven in het tijdperk van big data hebben datavalidatie nodig om aan te tonen dat de informatie die ze gebruiken correct, tijdig en rechtmatig is. Als organisaties er niet in slagen toegang te krijgen tot de juiste bronnen, kunnen ze enorme verliezen lijden, hun productiviteit verlagen en juridische gevolgen krijgen. In deze gids presenteren we een aantal tools voor datavalidatie die als basis kunnen worden beschouwd en die het proces van datavalidatie vereenvoudigen en automatiseren.

Wat zijn datavalidatietools?

Datavalidatietools worden gedefinieerd als softwareoplossingen die gericht zijn op het controleren van de consistentie en kwaliteit van gegevens door de gegevens te vergelijken met voorgeschreven regels. Deze tools zijn belangrijk bij het verwerken van grote gegevensverzamelingen omdat ze helpen bij het opsporen van fouten, duplicaties en inconsistenties in de gegevens die van invloed zijn op de besluitvorming of analyse.

improve.app

De IMPROVE app maakt gegevensvalidatie eenvoudig en efficiënt. Je kunt bestanden met je bedrijfsgegevens uploaden en een uitgebreid rapport ontvangen over de nauwkeurigheid ervan. Terwijl gebruikers klantenlijsten, bedrijfsgegevens of leveranciersgegevens valideren, doet IMPROVE het meeste werk van het opschonen, formatteren, toevoegen van ontbrekende gegevens en het standaardiseren van de gegevens. Bezoek de applicatie op: https://improve.infobelpro.com/en

Belangrijkste functies van IMPROVE App:

• Eenvoud van bestandsupload
  Dit betekent dat je met deze datavalidatietool met je gegevens kunt werken door eenvoudig en intuïtief je bestanden te slepen.
• Uitgebreide controles
  IMPROVE scant uw gegevens op nauwkeurigheid, gegevensintegriteit en geschikt formaat om aan de bedrijfsbehoeften te voldoen en zet ze vervolgens in.
• Aanpasbare regels
  Afhankelijk van uw specifieke bedrijfsbehoeften kunt u met IMPROVE specificeren wat het betekent dat gegevens geldig zijn, zodat ze kunnen worden gebruikt volgens uw behoeften voor uw bedrijf.
• Batchvalidatie
  Automatiseer de controle van duizenden records tegelijk en verkort de tijd die nodig is om de records op te schonen.

Voorbeeld

Enkele van de tools voor gegevensvalidatie die een logistiek bedrijf kan gebruiken in zijn activiteiten zijn IMPROVE, een oplossing waarmee een logistiek bedrijf leveranciersgegevens kan uploaden en contactinformatie, logistieke adressen en logistieke contractdata regelmatig kan valideren om een vertraagde logistieke keten te garanderen.

Company Information API

Een ander krachtig hulpmiddel voor gegevensvalidatie is de Company Information API, waarmee meer dan 460 soorten informatie over één organisatie kunnen worden gecontroleerd. Deze API is eenvoudig in te passen in je bestaande omgeving om realtime validatie mogelijk te maken, zonder je workflow te verstoren. Meer informatie over deze API: https://www.infobelpro.com/nl/gegevens-apis/bedrijfsinformatie-api

• Voorbeeld
  De API kan worden gebruikt door marketingafdelingen om de juistheid van campagnegegevens te controleren, bijvoorbeeld om te bevestigen dat de klantsegmentatie correct is voordat campagnes worden gelanceerd, of door bedrijven voor factureringsdoeleinden om te controleren of het bedrijf bestaat, of voor achtergrondcontroles.

TIBCO Clarity

TIBCO Clarity is een hulpmiddel voor datavoorbereiding dat wordt gebruikt om gegevens te valideren en op te schonen. Het is eenvoudig te gebruiken en zelfs mensen met weinig of geen technische achtergrond kunnen gemakkelijk grote hoeveelheden gegevens valideren.

• Belangrijkste kenmerken:
  Webgebaseerde tool die kan worden gebruikt voor eenvoudige en complexe datavalidatietaken binnen een organisatie TIBCO Claritation.
• Voorbeeld
  Deze datavalidatietool kan worden gebruikt door een callcenter om te controleren of contactgegevens (telefoon, e-mail, social media-adressen) up-to-date zijn.

Data Ladder

Data Ladder biedt specifieke datavalidatietools voor het opschonen, samenvoegen en opschonen van gegevens. Het is handig voor organisaties die dubbele gegevens in verschillende platforms moeten consolideren en verwijderen.

• Belangrijkste kenmerk:
  Geavanceerde fuzzy matching-technieken die worden gebruikt in het proces garanderen een hoge mate van nauwkeurigheid bij het combineren van gegevens uit meerdere bronnen.
• Voorbeeld
  Data Ladder kan worden gebruikt door een non-profitorganisatie om de nauwkeurigheid van donateursdatabases voor fondsenwervingscampagnes te controleren en dubbele invoer te elimineren.

Experian Data Quality

Experian's tool biedt een breed scala aan validatiediensten met een speciale nadruk op klantgegevens. Met de datakwaliteitssuite kunnen organisaties e-mailadressen, telefoonnummers en fysieke adressen verifiëren en zo fouten in klantendatabases minimaliseren.

• Belangrijkste kenmerk:
  De validatie van klantgegevens terwijl de gegevens worden ingevoerd in een formulier of op het moment van aankoop.
• Voorbeeld
  Een e-commercebedrijf kan de validatietool van Experian gebruiken om de verzendgegevens van klanten te controleren om het aantal mislukte leveringen tot een minimum te beperken.

Search.app Global Company Finder

Search.app is een soort Google maar dan voor bedrijven, dus het gedraagt zich als een zoekmachine waar je actuele en geldige informatie over wereldwijde bedrijven kunt vinden. Je kunt eenvoudig hun geavanceerde zoekfunctie gebruiken om bedrijfsinformatie te vinden (en tegelijkertijd te valideren): https://search.infobelpro.com/nl/

Google Sheets Data Validation

Belangrijkste functie: Met dit hulpprogramma voor gegevensvalidatie kunnen gebruikers het type gegevens beperken dat in een bepaalde cel kan worden ingevoerd, of het bereik van waarden dat mogelijk is, zoals datums, getallen of alleen tekst, of een lijst waaruit kan worden geselecteerd, en nog veel meer.

• Voorbeeld
  Een projectmanager maakt een lijst met statussen in Google Sheets als vervolgkeuzelijst voor taken, bijvoorbeeld “Niet gestart”, “In uitvoering” en “Gereed”. De datavalidatie maakt het ook mogelijk voor teamleden om één waarde uit de keuzelijst te kiezen, zodat verkeerde of onregelmatige waarden niet worden ingevoerd.

Excel Data Validation

Belangrijkste kenmerk: Het heeft een eenvoudige en effectieve Microsoft Excel-functie waarmee gebruikers invoervalidaties, indelingen (datums, getallen) of waarden kunnen maken die in een cel moeten worden ingevoerd.

• Voorbeeld
  In de Excel-omgeving maakt een gebruiker een beperking die de invoer in een bepaalde kolom beperkt tot een getal tussen één en honderd. Wanneer een waarde buiten dit bereik wordt ingevoerd, geeft Excel een foutmelding aan de gebruiker zodat alleen de juiste gegevens kunnen worden ingevoerd.

DataCleaner

Dit hulpmiddel voor gegevensvalidatie helpt bij het vaststellen van de kwaliteit van de gegevens, bijvoorbeeld dubbele gegevens, ontbrekende waarden of zelfs ongeschikt formaat.

• Belangrijkste kenmerken:
  Het is een open-source tool voor datavalidatie ontwikkeld voor het profileren, opschonen en analyseren van big data.
• Voorbeeld
  Een zorgverlener gebruikt DataCleaner om de dossiers van verschillende klinieken te controleren vanuit het perspectief van een patiënt. De tool verwijdert alle records met vergelijkbare patiënt ID's en wijst op afwijkende formaten in data om hun records consistent te maken binnen hun database.

Apache NiFi

Apache NiFi-gegevensvalidatietool helpt bij het valideren van gegevens als realtimegegevens door de aanvaardbare waarden te definiëren die moeten worden ingevoerd.

• Belangrijkste kenmerken:
  Het is een gegevensvalidatietool die wordt gebruikt bij gegevensintegratie waarbij gegevens kunnen worden gecontroleerd op geldigheid en getransformeerd tijdens het passeren van de gegevensstroom.
• Voorbeeld
  Een logistiek bedrijf gebruikt Apache NiFi om telemetriegegevens van vrachtwagens in realtime uit te lezen en te verifiëren. NiFi controleert de binnenkomende gegevens aan de hand van de gedefinieerde setpoints (bijv. temperatuurwaarden) en sluit gegevens die buiten het ingestelde bereik vallen uit van de realtime monitoringsystemen.

De juiste tool voor gegevensvalidatie kiezen

De beslissing welk hulpmiddel voor gegevensvalidatie je moet gebruiken, hangt af van het type, de grootte en de aard van de gegevens waarmee je werkt. Hier is een korte handleiding om je te helpen beslissen:

• Gegevensvolume
  Als je bedrijf dagelijks grote hoeveelheden gegevens verwerkt, zijn tools met realtime validatie of batch cruciaal.
• Integratie
  Als je al met bepaalde CRM- of ERP-systemen werkt, heb je een validatietool nodig die compatibel is met deze systemen.
• Wereldwijd vs. lokaal
  Voor organisaties die grensoverschrijdend werken, zijn er producten met mogelijkheden voor het opschonen van gegevens in meerdere landen.
• Gebruiksvriendelijke opties
  Voor teams met minder technische expertise zijn er tools met eenvoudige interfaces.

Conclusie

Datavalidatie is geen luxe, maar een noodzaak voor elk bedrijf dat schone, nauwkeurige en betrouwbare gegevens nodig heeft. Of je nu werkt met een paar records of miljoenen records, datavalidatietools zoals onze IMPROVE app en Company Information API geven je de nodige vrijheid en kracht om je gegevens accuraat te houden.

Door datavalidatie in je processen te integreren, bereik je niet alleen proceseffectiviteit, maar ook wettelijke vereisten. De juiste tool voor de juiste taak voorkomt fouten, beschermt uw bedrijf tegen kostbare blunders en verbetert de besluitvorming.

Wanneer u begint met IMPROVE en de Company Information API, hebt u de basis voor nauwkeurige, gevalideerde data en wanneer u andere tools bekijkt, zoals Informatica of Talend, kunt u een validatieplan opstellen dat met uw bedrijf meegroeit.