企業は、重要な戦略的意思決定を行うために、高品質のデータに依存しています。 エンドユーザーは、データが不正確で不完全だと信頼を失い、その活用が制限されます。
企業は、データ検証を利用して、データが正しく完全であることを確認し、データの品質を向上させます。 データの検証とは、データチームがデータの品質を高く保つために使用する一連の手法やプロセスのことです。
では、なぜ企業やデータチームがデータの検証を行う必要があるのかについて説明します。 また、その種類や長所、短所についても合わせてお話しします。
データバリデーションとは何ですか？
データバリデーションとは、要件を満たすデータを、すでに設定または定義された一連のルールと比較することでチェックするプロセスです。 この手順では、チェックルーチンと呼ばれる一連のチェックが行われます。 生年月日が数字だけであることを確認する簡単なチェックから、構造化された条件チェックなど、より複雑なチェックを行うことができます。
データの検証は、データがきれいで、正確で、使用可能であることを確認します。 検証済みのデータのみをインポート、保存、または使用する必要があります。そうでない場合は、プログラムが動作しなくなったり、結果が間違っていたり（例えば、モデルが悪いデータでトレーニングされた場合）、その他の潜在的に悲惨な問題が発生する可能性があります。
データバリデーションの重要性
データバリデーションは、バグをより早く見つけることができるので、バグを見つけるために猫とネズミのゲームをする必要がありません。 また、後で悪いデータをクリーンアップする際の時間を短縮することができます。 このほかにも、データの検証はいろいろな意味で非常に重要です。 この項では、その中でも特に重要な点について説明します：
- アナリストは、データの検証を行うことで、ウェアハウス内の不正確なデータの量を制限することができます。 組織で協力してデータの検証を行い、プロセスを最大限に活用する必要があります。
- データの正確さ、明確さ、具体性を検証することは、プロジェクトの問題を解決するために必要なことです。 データを検証することなく、不正確で代表的でないデータに基づいて意思決定する危険性があります。
- データバリデーションは、ETL（Extraction, Translation, and Load）プロセスやデータウェアハウスで使用されます。 アナリストがデータのコンフリクトの範囲をよりよく理解することができます。
- また、データモデルをテストすることも重要です。 データモデルが正しく設定され、構造化されていれば、さまざまなプログラムやアプリケーションでデータファイルを使用することができます。
- また、データの検証は、MS Excelのような単一のアプリケーションに含まれるデータや、単一のデータストアに混在する単純なデータなど、あらゆるデータに対して実行することができます。
データバリデーションの種類
データの検証は、さまざまな形で行われます。 ほとんどのValidating dataプロセスは、データベースにデータを格納する前に、これらのチェックを1つ以上実行します。 これらは、データ検証チェックの一般的なタイプです：
- データ型チェック
データ型チェックは、入力されたデータの型が正しいかどうかを確認するものです。 例えば、あるフィールドは数値データしか受け付けないかもしれません。 この場合、文字や特殊記号など、他の文字を含むデータは拒否されるはずです。
- コードチェック
コードチェックは、フィールドの値が有効なリストからのものであること、または正しくフォーマットされていることを保証します。 例えば、郵便番号が正しいかどうかは、正しい郵便番号のリストと比較するとわかりやすい。
- レンジチェック
範囲チェックは、ある範囲に収まっていなければならないデータを検証するために使用します。 合理的な値の下限と上限が定義されています。 例えば、小学生は10歳から14歳であることがほとんどです。 コンピューターは、10～14までの数字だけを受け付けるように設定することができます。
- フォーマットチェック
多くの種類のデータは、すでに設定されたフォーマットに従っています。 YYYY-MM-DDやDD-MM-YYYのような固定フォーマットで保存される日付カラムは、一般的な例です。 日付が正しい形式であることをチェックするデータ検証プロセスにより、データと時間の一貫性を保つことができます。
- 整合性チェック
整合性チェックは、入力されたデータが意味を持つかどうかを確認する論理チェックの一種です。 一例として、納品日が発送日の後になるようにすることが挙げられます。
- 一意性チェック
メールアドレスやIDは、自然にユニークになるデータの例です。 これらのフィールドは、データベースで1つの項目しか持ってはならない。 一意性チェックは、アイテムが2回以上データベースに入れられないことを保証します。
データバリデーションの長所と短所
Validating data testingにより、企業はデータベースが正しく、有効であることを確認し、より良い意思決定を行うことができます。 もし、あなたがビジネスのためにデータの検証を決定するのであれば、それぞれの長所と短所を紹介します：
- 長所
データの正確性を確認する
データの検証は、データの整合性を確保するために、多くの重労働を伴います。 バリデーションは、データを変更したり改善したりするものではありませんが、正しく設定されていれば、本来の目的を果たすことができるようになります。
複数のデータソースを管理することができます。
データソースの数が増えれば増えるほど、データバリデーションの重要性は増していきます。 異なるチャネルから顧客データをインポートする場合、同じトラッキング戦略に対して、すべてのデータを同時に検証する必要があります。 そうでなければ、データセット間で矛盾やエラーが生じる可能性があります。
時間を節約する
データの検証には時間がかかりますが、一度やってしまえば、入力や要件が変わるまで何も変更する必要はありません。
- 短所
複雑さ
複雑なデータソースがいくつもあると、バリデーションが大変です。 Segmentのような多くのエンタープライズプラットフォームには、大規模なマルチソースアプリケーションのための強力な検証ツールが含まれており、このような状況に対応することができます。
データバリデーションエラー
この検証はエラーにつながる可能性があり、すべての検証ソフトウェアが完璧というわけではありません。 ほぼ間違いなく、修正が必要なバリデーションエラーが発生します。
ニーズの変化
データのバリデーションの最大の問題点は、ある種の変更を加えた後に再度バリデーションを行う必要があることです。 スキーマモデルやマッピングドキュメントは、データ型や入力の提供に合わせて更新する必要があります。
結論
データバリデーションについて、その重要性、種類、長所・短所を上記の講演から学びました。 データの検証は、データを管理する上で重要なステップであり、データクレンジングの一部として行われることが多い。 データの検証の目的は、そのデータが高品質であることを確認し、信頼し、自信を持って使用できるようにすることである。
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