La validación de datos es el conjunto de métodos y procesos que los equipos de datos utilizan para mantener alta la calidad de sus datos. Las empresas utilizan la validación para mejorar su calidad asegurándose de que son correctos y completos.
Las empresas dependen de datos de alta calidad para tomar decisiones estratégicas importantes. Los usuarios finales pierden la confianza en los datos cuando son inexactos e incompletos, lo que limita su utilización.
Veamos ahora por qué las empresas y los equipos de datos necesitan validar sus datos.
¿Qué es la validación de datos?
La validación de datos es el proceso de comprobar que los datos cumplen los requisitos comparándolos con un conjunto de reglas que ya se han establecido o definido. Este procedimiento implica realizar una serie de comprobaciones conocidas como rutinas de comprobación. Las comprobaciones sencillas garantizan que una fecha de nacimiento sólo tiene números, mientras que las más complejas incluyen comprobaciones condicionales estructuradas.
La validación de datos garantiza que los datos estén limpios y sean precisos y utilizables. Sólo deben importarse, guardarse o utilizarse datos validados; de lo contrario, los programas pueden dejar de funcionar, los resultados pueden ser erróneos o pueden surgir otros problemas potencialmente desastrosos.
Importancia de la validación de datos
La validación de datos puede ayudarte a encontrar errores más rápidamente, de modo que no tengas que jugar al gato y al ratón para encontrarlos. También puede ahorrarte tiempo más adelante a la hora de limpiar datos erróneos. Además de esto, la validación de datos es muy importante en muchos sentidos. En esta sección hablaremos de algunos de sus aspectos más importantes:
Los analistas pueden limitar la cantidad de datos inexactos en su almacén validando sus datos. Las organizaciones deben colaborar en la validación de los datos para sacar el máximo partido del proceso.
Validar la exactitud, claridad y especificidad de los datos es necesario para solucionar cualquier problema del proyecto. Si no se validan los datos, se corre el riesgo de tomar decisiones basadas en datos inexactos y poco representativos.
La validación de datos se utiliza en el proceso ETL (extracción, traducción y carga) y en el almacenamiento de datos. Permite al analista comprender mejor el alcance de los conflictos de datos.
También es importante probar el modelo de datos. Si el modelo de datos está configurado y estructurado correctamente, se pueden utilizar los archivos de datos en diferentes programas y aplicaciones.
La validación de datos también puede realizarse sobre cualquier dato, incluidos los datos contenidos en una única aplicación, como MS Excel, o datos simples mezclados en un único almacén de datos.
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Tipos de validación de datos
La validación de datos adopta muchas formas. La mayoría de los procesos de validación de datos realizan una o varias de estas comprobaciones antes de almacenarlos en la base de datos. Estos son algunos tipos comunes de comprobaciones de validación de datos:
Comprobación del tipo de datos
Una comprobación del tipo de datos garantiza que el tipo de datos introducido es correcto. Por ejemplo, puede que un campo sólo acepte datos numéricos. En ese caso, el sistema rechazará cualquier dato que contenga otros caracteres, como letras o símbolos especiales.
Comprobación de código
Una comprobación de código garantiza que el valor de un campo procede de una lista válida o tiene el formato correcto. Por ejemplo, es más fácil saber si un código postal es correcto si se compara con una lista de códigos correctos.
Comprobación de rango
Las comprobaciones de rango se utilizan para validar datos que deben estar dentro de un intervalo determinado. Existe un límite inferior y superior definido para los valores razonables. Por ejemplo, lo más probable es que un alumno de primaria tenga entre 10 y 14 años. El ordenador puede configurarse para que sólo acepte números del 10 al 14.
Comprobación del formato
Muchos tipos de datos siguen un formato ya establecido. Las columnas de fecha que se almacenan en un formato fijo, como AAAA-MM-DD o DD-MM-AAAA, son un ejemplo habitual. Un proceso de validación de datos que compruebe que las fechas tienen el formato correcto ayuda a mantener la coherencia de los datos y la hora.
Comprobación de coherencia
Una comprobación de coherencia es un tipo de comprobación lógica que garantiza que los datos introducidos tienen sentido. Un ejemplo es asegurarse de que la fecha de entrega es posterior a la fecha de envío.
Comprobación de unicidad
Las direcciones de correo electrónico y las identificaciones son dos ejemplos de datos que son naturalmente únicos. Estos campos sólo deben tener una entrada en una base de datos. Una comprobación de unicidad garantiza que un dato no se introduce en una base de datos más de una vez.
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Ventajas y desventajas de la validación de datos
Con las pruebas de validación de datos, las empresas pueden comprobar que sus bases de datos son correctas y válidas y tomar mejores decisiones. Si te estás decidiendo por la validación de datos para tu empresa, aquí tienes los pros y los contras de cada una:
Pros
- Comprobar la exactitud de los datos
La validación de datos realiza gran parte del trabajo pesado para garantizar la integridad de los datos. La validación no cambiará ni mejorará los datos, pero garantizará que cumplen su propósito si se configuran correctamente.
- Ayuda a gestionar múltiples fuentes de datos
La validación de datos es cada vez más importante a medida que aumenta el número de fuentes de datos. Supongamos que estás importando datos de clientes de diferentes canales; necesitarás validar todos estos datos simultáneamente contra la misma estrategia de seguimiento. De lo contrario, podrían aparecer conflictos y errores entre los conjuntos de datos.
- Ahorra tiempo
Validar los datos lleva tiempo, pero una vez hecho, no tendrás que cambiar nada hasta que cambien sus entradas o requisitos.
Contras
Estas son algunas de las desventajas de validar datos:
Complejidad
La validación es difícil con varias fuentes de datos complejas. Muchas plataformas empresariales incluyen potentes herramientas de validación para grandes aplicaciones de múltiples fuentes, que pueden ayudar en esta situación.
Errores de validación de datos
Esta validación puede dar lugar a errores; no todos los programas de validación son perfectos. Es casi seguro que habrá errores de validación que habrá que corregir.
Necesidades cambiantes
Uno de los mayores problemas de la validación de datos es que hay que volver a validarlos después de realizar ciertos cambios. Los modelos de esquema y la documentación de asignación deben actualizarse a medida que se introducen tipos de datos y entradas.
Conclusión
La validación de datos es un paso importante en tu gestión, y a menudo se realiza como parte de la limpieza de datos. El objetivo de la validación de datos es garantizar que sean de alta calidad y que se pueda confiar en ellos y utilizarlos con confianza.
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