{"id":787464,"date":"2023-04-20T06:00:00","date_gmt":"2023-04-20T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=787464"},"modified":"2023-06-20T22:23:51","modified_gmt":"2023-06-20T22:23:51","slug":"validacion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/validacion-de-datos\/","title":{"rendered":"Validaci\u00f3n de datos: Qu\u00e9 es, importancia, tipos, ventajas y desventajas"},"content":{"rendered":"\n
La validaci\u00f3n de datos<\/strong> es el conjunto de m\u00e9todos y procesos que los equipos de datos utilizan para mantener alta la calidad de sus datos. Las empresas utilizan la validaci\u00f3n <\/strong>para mejorar su calidad asegur\u00e1ndose de que son correctos y completos. <\/p>\n\n\n\n Las empresas dependen de datos de alta calidad para tomar decisiones estrat\u00e9gicas importantes. Los usuarios finales pierden la confianza en los datos cuando son inexactos e incompletos, lo que limita su utilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Veamos ahora por qu\u00e9 las empresas y los equipos de datos necesitan validar sus datos. <\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos es el proceso de comprobar que los datos cumplen los requisitos compar\u00e1ndolos con un conjunto de reglas que ya se han establecido o definido. Este procedimiento implica realizar una serie de comprobaciones conocidas como rutinas de comprobaci\u00f3n. Las comprobaciones sencillas garantizan que una fecha de nacimiento s\u00f3lo tiene n\u00fameros, mientras que las m\u00e1s complejas incluyen comprobaciones condicionales estructuradas.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos garantiza que los datos est\u00e9n limpios y sean precisos y utilizables. S\u00f3lo deben importarse, guardarse o utilizarse datos validados; de lo contrario, los programas pueden dejar de funcionar, los resultados pueden ser err\u00f3neos o pueden surgir otros problemas potencialmente desastrosos.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos puede ayudarte a encontrar errores m\u00e1s r\u00e1pidamente, de modo que no tengas que jugar al gato y al rat\u00f3n para encontrarlos. Tambi\u00e9n puede ahorrarte tiempo m\u00e1s adelante a la hora de limpiar datos err\u00f3neos. Adem\u00e1s de esto, la validaci\u00f3n de datos es muy importante en muchos sentidos. En esta secci\u00f3n hablaremos de algunos de sus aspectos m\u00e1s importantes:<\/p>\n\n\n\n Los analistas pueden limitar la cantidad de datos inexactos en su almac\u00e9n validando sus datos. Las organizaciones deben colaborar en la validaci\u00f3n de los datos para sacar el m\u00e1ximo partido del proceso.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos se utiliza en el proceso ETL (extracci\u00f3n, traducci\u00f3n y carga) y en el almacenamiento de datos. Permite al analista comprender mejor el alcance de los conflictos de datos.<\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n es importante probar el modelo de datos. Si el modelo de datos est\u00e1 configurado y estructurado correctamente, se pueden utilizar los archivos de datos en diferentes programas y aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos tambi\u00e9n puede realizarse sobre cualquier dato, incluidos los datos contenidos en una \u00fanica aplicaci\u00f3n, como MS Excel, o datos simples mezclados en un \u00fanico almac\u00e9n de datos.<\/p>\n\n\n\n Conoce tambi\u00e9n todo sobre la manipulaci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos adopta muchas formas. La mayor\u00eda de los procesos de validaci\u00f3n 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 validaci\u00f3n de datos:<\/p>\n\n\n\n Una comprobaci\u00f3n del tipo de datos garantiza que el tipo de datos introducido es correcto. Por ejemplo, puede que un campo s\u00f3lo acepte datos num\u00e9ricos. En ese caso, el sistema rechazar\u00e1 cualquier dato que contenga otros caracteres, como letras o s\u00edmbolos especiales.<\/p>\n\n\n\n Una comprobaci\u00f3n de c\u00f3digo garantiza que el valor de un campo procede de una lista v\u00e1lida o tiene el formato correcto. Por ejemplo, es m\u00e1s f\u00e1cil saber si un c\u00f3digo postal es correcto si se compara con una lista de c\u00f3digos correctos.<\/p>\n\n\n\n Las comprobaciones de rango se utilizan para validar datos que deben estar dentro de un intervalo determinado. Existe un l\u00edmite inferior y superior definido para los valores razonables. Por ejemplo, lo m\u00e1s probable es que un alumno de primaria tenga entre 10 y 14 a\u00f1os. El ordenador puede configurarse para que s\u00f3lo acepte n\u00fameros del 10 al 14.<\/p>\n\n\n\n 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 validaci\u00f3n de datos que compruebe que las fechas tienen el formato correcto ayuda a mantener la coherencia de los datos y la hora.<\/p>\n\n\n\n Una comprobaci\u00f3n de coherencia es un tipo de comprobaci\u00f3n l\u00f3gica que garantiza que los datos introducidos tienen sentido. Un ejemplo es asegurarse de que la fecha de entrega es posterior a la fecha de env\u00edo.<\/p>\n\n\n\n Las direcciones de correo electr\u00f3nico y las identificaciones son dos ejemplos de datos que son naturalmente \u00fanicos. Estos campos s\u00f3lo deben tener una entrada en una base de datos. Una comprobaci\u00f3n de unicidad garantiza que un dato no se introduce en una base de datos m\u00e1s de una vez.<\/p>\n\n\n\n Conoce algunas de las t\u00e9cnicas de recolecci\u00f3n de datos<\/a> m\u00e1s populares.<\/p>\n\n\n\n Con las pruebas de validaci\u00f3n de datos, las empresas pueden comprobar que sus bases de datos son correctas y v\u00e1lidas y tomar mejores decisiones. Si te est\u00e1s decidiendo por la validaci\u00f3n de datos para tu empresa, aqu\u00ed tienes los pros y los contras de cada una:<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos realiza gran parte del trabajo pesado para garantizar la integridad de los datos. La validaci\u00f3n no cambiar\u00e1 ni mejorar\u00e1 los datos, pero garantizar\u00e1 que cumplen su prop\u00f3sito si se configuran correctamente.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos es cada vez m\u00e1s importante a medida que aumenta el n\u00famero de fuentes de datos<\/a>. Supongamos que est\u00e1s importando datos de clientes de diferentes canales; necesitar\u00e1s validar todos estos datos simult\u00e1neamente contra la misma estrategia de seguimiento. De lo contrario, podr\u00edan aparecer conflictos y errores entre los conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n\n Validar los datos lleva tiempo, pero una vez hecho, no tendr\u00e1s que cambiar nada hasta que cambien sus entradas o requisitos.<\/p>\n\n\n\n Estas son algunas de las desventajas de validar datos:<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n es dif\u00edcil con varias fuentes de datos complejas. Muchas plataformas empresariales incluyen potentes herramientas de validaci\u00f3n para grandes aplicaciones de m\u00faltiples fuentes, que pueden ayudar en esta situaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Esta validaci\u00f3n puede dar lugar a errores; no todos los programas de validaci\u00f3n son perfectos. Es casi seguro que habr\u00e1 errores de validaci\u00f3n que habr\u00e1 que corregir.<\/p>\n\n\n\n Uno de los mayores problemas de la validaci\u00f3n de datos es que hay que volver a validarlos despu\u00e9s de realizar ciertos cambios. Los modelos de esquema y la documentaci\u00f3n de asignaci\u00f3n deben actualizarse a medida que se introducen tipos de datos y entradas.<\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de datos es un paso importante en tu gesti\u00f3n, y a menudo se realiza como parte de la limpieza de datos. El objetivo de la validaci\u00f3n de datos es garantizar que sean de alta calidad y que se pueda confiar en ellos y utilizarlos con confianza.<\/p>\n\n\n\n QuestionPro puede guiarte en tu proceso de validaci\u00f3n de datos. QuestionPro ofrece diversas funciones de validaci\u00f3n de datos, incluida la configuraci\u00f3n de tipos de datos, rangos, patrones y campos obligatorios para preguntas de encuestas.<\/p>\n\n\n\n Estas funciones ayudan a los usuarios a garantizar que los datos adquiridos a trav\u00e9s de encuestas sean verdaderos, precisos y coherentes, y que se pueda confiar en ellos para la toma de decisiones y el an\u00e1lisis. 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Importancia de la validaci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n
Tipos de validaci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n del tipo de datos<\/h3>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n de c\u00f3digo<\/h3>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n de rango<\/h3>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n del formato<\/h3>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n de coherencia<\/h3>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n de unicidad<\/h3>\n\n\n\n
Ventajas y desventajas de la validaci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n
Pros<\/h3>\n\n\n\n
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Contras<\/h3>\n\n\n\n
Complejidad<\/h4>\n\n\n\n
Errores de validaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n
Necesidades cambiantes<\/h3>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
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