التحقق من صحة البيانات هو ممارسة التحقق من سلامة البيانات ودقتها وبنيتها قبل استخدامها في عملية تجارية واحدة أو أكثر. يمكن أن توفر نتائج عملية التحقق من صحة البيانات بيانات مفيدة وقابلة للتنفيذ يمكن استخدامها بعد ذلك تحليلات البيانات أو استخبارات الأعمال التطبيقات أو للتدريب التعلم الآلي النماذج. في كثير من الأحيان، يتم التحقق من صحة البيانات لضمان سلامتها للمحاسبة المالية أو الامتثال التنظيمي.
لماذا التحقق من صحة البيانات؟
ل علماء البياناتبالنسبة لمحللي البيانات وغيرهم ممن يعملون بالبيانات ويتطلبون نتائج دقيقة، فإن التحقق من صحة البيانات عملية مهمة للغاية. بالنسبة لهؤلاء المستخدمين، لا يمكن أن تكون مخرجات الأنظمة التي يستخدمونها جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي تستند إليها العمليات. يمكن أن تتضمن هذه العمليات نماذج التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي وتقارير تحليل البيانات و لوحات معلومات ذكاء الأعمال.
يضمن التحقق من صحة البيانات دقة البيانات، مما يعني أن جميع الأنظمة التي تعتمد على مجموعة بيانات تم التحقق من صحتها ستكون دقيقة أيضًا.
كما تضمن عملية التحقق من صحة البيانات اتساق البيانات ودقتها واكتمالها، خاصة إذا تم نقل البيانات أو ترحيلها بين المواقع أو إذا تم دمج البيانات من مصادر مختلفة. ومع انتقال البيانات من موقع إلى آخر، تنشأ احتياجات مختلفة للبيانات بناءً على كيفية استخدام البيانات.
يضمن التحقق من صحة البيانات صحة البيانات في سياقات محددة. إن النوع الصحيح من التحقق من صحة البيانات يجعل البيانات مفيدة لمؤسسة أو لعملية تطبيقية محددة. إن ضمان صحة ومعنى مجموعة البيانات يسهل إجراء تحليلات مفيدة لمجموعة واسعة من التطبيقات. كما يمنع المشكلات المتعلقة بعدم تناسق البيانات أو تلفها. على سبيل المثال، إذا لم تكن البيانات بالتنسيق الصحيح لاستخدامها بواسطة نظام معين، فلن يمكن استخدام البيانات بسهولة – أو على الإطلاق – نظرًا لأن النظام قد لا يتمكن من قراءتها.
غالبًا ما يرتبط التحقق من صحة البيانات أيضًا بـ جودة البياناتيمكن استخدام عملية التحقق لقياس جودة البيانات، مما يضمن تزويد مجموعة بيانات معينة بمصادر معلومات ليست فقط من أعلى مستويات الجودة، بل وأيضًا موثوقة ودقيقة. تعمل البيانات الأعلى جودة والمُتحققة من صحتها على إزالة الحاجة إلى تنقية البيانات والتكاليف المرتبطة بها، والتي يمكن أن تكون مرتفعة للغاية إذا تم إجراؤها لاحقًا في عملية تعتمد على البيانات أو تعتمد عليها.
أخيرًا، يتم التحقق من صحة البيانات أيضًا كجزء من العديد من تطبيقات الأعمال سير العملتتضمن الأمثلة عمليات التحقق من التهجئة وإعداد القواعد لإنشاء كلمات مرور قوية للنظام والحسابات والتطبيقات ومواقع الويب. في هذه الأنواع من سير العمل، يؤدي استخدام أنظمة التحقق التلقائي من البيانات إلى التخلص من الحاجة إلى التدخل البشري، وبالتالي تسريع سير العمل وتحسين اتساق النتائج ومنع الأخطاء.
ما هي أنواع التحقق من صحة البيانات المختلفة؟
يمكن فحص البيانات كجزء من عملية التحقق من الصحة بعدة طرق، بما في ذلك نوع البيانات والقيود والبنية والاتساق والتحقق من صحة الكود. تم تصميم كل نوع للتأكد من أن البيانات تلبي متطلبات محددة لتكون مفيدة.
- نوع البيانات التحقق من الصحة أمر شائع ويؤكد أن البيانات الموجودة في كل حقل أو عمود أو قائمة أو نطاق أو ملف تطابق نوع بيانات وتنسيقًا محددين.
- تتحقق عملية التحقق من صحة القيود لمعرفة ما إذا كان إدخال حقل بيانات معين يناسب متطلبًا محددًا ضمن نطاقات معينة. على سبيل المثال، يمكنها التحقق من أن حقل البيانات يحتوي على الحد الأدنى أو الأقصى لعدد الأحرف.
- يضمن التحقق من صحة الهيكل أو الهيكل التنظيمي أن البيانات متوافقة مع تنسيق أو هيكل أو تنسيق بيانات محدد. مخطط.
- يضمن التحقق من الاتساق أن تكون أنماط البيانات متسقة. على سبيل المثال، يمكنه التأكد من أن جميع القيم مدرجة حتى نقطتين عشريتين.
- إن التحقق من صحة الكود يشبه التحقق من الاتساق ويؤكد صحة الرموز المستخدمة في مدخلات البيانات المختلفة. على سبيل المثال، يمكنه التحقق من صحة رمز الدولة أو رمز نظام تصنيف الصناعة لأمريكا الشمالية.
كيفية التحقق من صحة البيانات
تتضمن إحدى الطرق الأساسية والشائعة للتحقق من صحة البيانات استخدام برنامج جدول بيانات مثل مايكروسوفت اكسل أو جداول بيانات جوجلفي هذه التطبيقات، تكون عملية التحقق من صحة البيانات عبارة عن ميزة مباشرة ومتكاملة. يحتوي كل من Excel وSheets على عنصر قائمة مدرج باسم البيانات > التحقق من صحة البيانات. من خلال تحديد الميزة، يمكن للمستخدمين اختيار نوع البيانات المحدد أو التحقق من صحة القيد المطلوب لملف أو نطاق بيانات معين.
يدعم Excel التحقق من صحة العديد من أنواع البيانات المختلفة:
- الأعداد الصحيحة.
- الأعداد العشرية.
- بلح.
- وقت.
- طول النص.
يمكن للمستخدمين أيضًا إدراج صيغ مخصصة أو جعل Excel يختار البيانات من قائمة منسدلة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم تحديد القيم المسموح بها للبيانات، وإدراج رسالة إدخال تظهر عند تحديد خلية وإنشاء تنبيه خطأ مخصص يظهر في حالة وجود محاولة لإدخال بيانات غير صالحة.
يمكن أيضًا إجراء التحقق من صحة البيانات برمجيًا في سياق التطبيق لقيمة إدخال. على سبيل المثال، عند إرسال متغير إدخال، مثل كلمة المرور، يمكن للبرنامج النصي التحقق للتأكد من أنه يلبي التحقق من صحة القيد للطول الصحيح.
أدوات التحقق من صحة البيانات
العديد منها مقابل رسوم و مفتوح المصدرتتوفر أدوات التحقق من صحة البيانات، أو التي يمكن مشاركتها بحرية، للتحقق من صحة مجموعات البيانات وإصلاحها والتأكد من أنها تتوافق مع القواعد أو المعايير المحددة مسبقًا. وتتضمن بعض الأدوات الأكثر شيوعًا وفقًا للخبراء ما يلي:
- ألتريكس.
- داتاماير.
- إدارة البيانات الرئيسية متعددة المجالات من Informatica.
- البنية التحتية لسحابة أوراكل كتالوج البيانات.
- بدقة.
- حوكمة البيانات الرئيسية في SAP.
- كتالوج بيانات Talend.
من خلال أتمتة بعض أو كل أجزاء عملية التحقق من صحة البيانات، تعمل هذه الأدوات على تقليل العديد من التحديات الشائعة التي لوحظت مع التحقق اليدوي، والتي تتضمن ما يلي:
- قد يستغرق التحقق من صحة مجموعات كبيرة من البيانات وقتًا طويلاً.
- قد تظل البيانات غير ذات الصلة أو القديمة موجودة في مجموعة البيانات.
- عدم الوضوح فيما يتعلق بمتطلبات التحقق.
- معدل الفشل مرتفع.
- ارتفاع خطر الخطأ.
التحقق من صحة البيانات واستخراجها وتحميلها
استخراج وتحويل وتحميل و تكامل البيانات تدمج الأدوات عادةً سياسات التحقق من صحة البيانات التي سيتم تنفيذها أثناء استخراج البيانات من مصدر واحد ثم تحميلها إلى هدف، مثل مستودع البياناتتتضمن عملية التحقق من صحة ETL عادةً الخطوات التالية:
- حدد عينة بيانات من مجموعة البيانات وحدد معدل الخطأ المقبول.
- تأكد من أن مجموعة البيانات تحتوي على كافة البيانات المطلوبة.
- تحقق مما إذا كانت قيم البيانات المصدر وبنيتها وتنسيقها تتطابق مع مخطط الوجهة.
- تحديد القيم المكررة أو غير المكتملة أو غير المتسقة أو غير الصحيحة من مجموعة البيانات وإزالتها.
أدوات مفتوحة المصدر شائعة، مثل دي بي تي — أداة بناء البيانات — تتضمن أيضًا خيارات التحقق من صحة البيانات وتستخدم عادةً تحويل البيانات.
يعد إعداد البيانات جزءًا أساسيًا من تطبيقات التحليلات، ولكنه أمر معقد. استكشف التحديات الشائعة التي يمكن أن تؤدي إلى خروج عملية إعداد البيانات عن المسار الصحيح.
