¿Alguna vez has generado un informe para darte cuenta de que la mayoría de las direcciones de correo electrónico de tus contactos no son válidas? Es un caso fallido de validación de datos.
Del mismo modo, las direcciones con códigos postales incompletos y los números de teléfono con códigos de ciudad incompletos son ejemplos de casos en los que los datos introducidos no son válidos y no se detectan durante la limpieza de datos o el proceso ETL.
¿Cómo evitar exactamente que ocurran estos hechos y cómo garantizar que la validación de datos forme parte de su flujo de trabajo?
Aquí tiene todo lo que necesita saber.
Vamos a sumergirnos.
¿Qué es la validación de datos y por qué es importante?
La confirmación de que sus datos son precisos, sin errores, claros y fiables es la validación de datos.
Sin la validación de los datos, siempre se correrá el riesgo de utilizar datos defectuosos, lo que dará lugar a informes inexactos, errores costosos y posibles infracciones de datos con fuertes sanciones. Puedes evitar que todo esto ocurra si tienes cuidado con los datos de entrada y eres consciente de los posibles problemas a los que pueden ser propensos tus conjuntos de datos.
Es inevitable que se produzcan errores durante el proceso de introducción de datos y, aunque los datos rara vez son perfectos al 100%, la validación de datos ayuda a minimizar que los datos erróneos no se descubran y se conviertan en un cuello de botella para sus proyectos de datos.
El objetivo final de la validación de datos es garantizar que se dispone de datos precisos, ya sea para un caso de negocio o para un proyecto de migración, la validación de datos es importante.
¿Cómo se validan los datos de entrada?
Hay múltiples soluciones de software de validación de datos disponibles para validar los datos de entrada, ayudando a las empresas a perfilar sus datos para evaluar el tipo de errores que plagan sus datos. Dicho esto, las empresas no deben depender totalmente de las soluciones informáticas para validar sus datos. Parte de la validación de datos también incluye el control de los datos de entrada para que no sean erróneos mediante la aplicación de reglas de validación de datos en los puntos de recogida de datos, como los formularios web y de aplicación.
Puedes asegurarte de que estos errores no se produzcan implementando reglas sobre cómo quieres que se almacenen y mantengan tus datos. Las reglas de validación ayudarán a su empresa a seguir las normas que harán más eficiente el trabajo con los datos. En el momento de realizar un informe o análisis crítico, no tendrá que preocuparse de si los datos son válidos o no.
Algunas de las reglas que puedes aplicar son:
- Definir el tipo de datos que contendrá su base de datos (entero, flotante, cadena, etc.)
- Definir el rango (por ejemplo, no más de 11 números para los números de teléfono)
- Singularidad de los datos
- Rechazo de todos los valores nulos
- Aceptar sólo correos electrónicos del trabajo o del dominio de la empresa
- Aceptar sólo números de teléfono con códigos de país y ciudad completos
Casos en los que la validez de los datos va más allá de los defectos básicos
El mayor reto de los datos no estriba en contrarrestar fallos básicos como las erratas o los errores de caracteres, sino que son los errores humanos y la manipulación de los datos los que plantean el reto más crítico.
Estos son los casos comunes en los que la validez de los datos se complica y puede causar problemas importantes si no se maneja con cuidado.
Presentación de datos erróneos
Hasta que la introducción manual de datos sea una práctica, la validez de los datos seguirá siendo un reto. No es raro que los usuarios envíen archivos erróneos al sistema. Por ejemplo, un usuario de un hospital que envía accidentalmente el informe de un hombre en el portal de pacientes de su esposa o el mismo usuario que envía el registro de pacientes diabéticos en lugar de los registros de pacientes con cáncer para su informe o análisis. Estos errores pueden conducir a posibles catástrofes si no se mantienen los controles.
Trabajar con registros obsoletos
Cuando una fuente de datos no se actualiza regularmente, se producen duplicados y otras redundancias que impiden a los usuarios acceder a los registros actualizados. Por ejemplo, un banco que se ve desbordado por los registros de transacciones de los clientes, que tiene que verificar manualmente las entradas cada vez que llega la hora de cerrar.
Datos duplicados que pasan desapercibidos
Los datos duplicados son un dolor de cabeza para la mayoría de las empresas. Hay tantos factores que provocan la duplicación de datos que evitarla es más bien un reto. Desde la introducción accidental de datos por parte del usuario hasta los errores del sistema o las fuentes de datos dispares, las causas de la duplicación de datos son infinitas. Lo más preocupante es que la mayoría de estos datos no se detectan. Incluso con el uso de identificadores únicos, los datos se duplican fácilmente.
Por ejemplo, un restaurante que pide a sus clientes que den su opinión. Un mismo cliente puede ser registrado varias veces en función de la calidad de sus datos personales. Algunos clientes pueden escribir su nombre completo la primera vez, la segunda vez puede ser sólo el nombre de pila, la tercera vez puede ser sólo un apodo. Cada vez que el cliente cambia alguno de sus datos personales, ya sea un número de teléfono, una dirección o un nombre, se crea un registro duplicado. Los protocolos básicos de validez de datos, en este caso, no serían aplicables. Las empresas necesitarían potentes soluciones de software de cotejo de datos para superar este reto de los registros duplicados y garantizar que sus datos permanezcan limpios y utilizables.
La validación de los datos no consiste únicamente en corregir las erratas o los errores básicos, sino en llevarlos al siguiente nivel, donde se garantizará su fiabilidad e integridad.
¿Cómo se realiza la validación de datos?
Hay dos maneras de realizar la validación de datos:
- Validación mediante scripts codificados manualmente: Si tienes grandes desarrolladores a bordo que son conscientes de los desafíos de tus datos, escribir un script puede ser una buena manera de realizar la validación de datos. Sin embargo, si elige este método, es posible que tenga que comprometer el tiempo y la precisión. Escribir scripts de validación de datos lleva meses, si no años, para obtener resultados, dependiendo de la complejidad y el tamaño de los datos. Para las empresas y los grandes negocios, el scripting no es un método viable de validación de datos.
- Validación por programas: La automatización es la necesidad del día. La validación puede lograrse utilizando programas de software que le permiten desarrollar sus propias reglas de validación, estandarizar sus datos, eliminar los duplicados y asegurarse de que sus datos son lo suficientemente buenos para su uso.
Tenga en cuenta que la validación de datos no es sólo un proceso de base de datos. Una doble capa de precaución consistiría en aplicar normas sobre la captura de datos, seguidas de controles de validez de los mismos antes de extraerlos para su uso.
Escala de datos para la validación de datos
Data Ladder, al ser un proveedor de soluciones completas de calidad de datos, incorpora la validación de datos como parte de sus múltiples funciones.
Por ejemplo, puede hacer un perfil de sus datos como primer paso de la comprobación de validación para verificar los problemas con los datos. Esto incluiría la comprobación de los campos de datos no válidos, nulos o sin valor, así como los campos con información inexacta o incorrecta. Además, también le ayudará a validar sus datos basándose en reglas empresariales predefinidas, como la validación de la información sobre el sexo de los contactos utilizando una regla de género predefinida en los datos.
Además, también puede hacer coincidir varios conjuntos de datos para eliminar los duplicados, lo que, según hemos visto, es uno de los retos más importantes a la hora de lograr la validación de datos. También puede utilizar la función de verificación y validación de direcciones, que valida las direcciones postales de su información de contacto con una base de datos gubernamental fiable. Para las empresas, la validación de direcciones sigue siendo un reto crucial que les cuesta millones de dólares en pérdidas de ingresos, reclamaciones de devolución y errores logísticos. La validación de datos, por lo tanto, es una función integral que necesitará para cada columna de datos de su conjunto de datos. Desde el nombre de la entidad hasta los números, pasando por las direcciones físicas y las de correo electrónico, todo conjunto de datos debe ser validado para comprobar su exactitud, integridad y validez antes de poder utilizarlo.
En una época en la que los errores en los datos pueden suponer la pérdida de miles de millones de dólares, ya es hora de que apliquemos directrices sobre la calidad de los datos en las distintas fases de nuestro flujo de trabajo; al fin y al cabo, la integridad de los datos garantiza la legitimidad de sus conclusiones.
