İşletmeler önemli stratejik kararlar almak için yüksek kaliteli verilere güvenir. Son kullanıcılar, verilerin yanlış ve eksik olması durumunda verilere olan güvenlerini kaybederler ve bu da verilerin kullanımını kısıtlar.
İşletmeler, doğru ve eksiksiz olmasını sağlayarak veri kalitelerini artırmak için veri doğrulamayı kullanır. Veri doğrulama, veri ekiplerinin verilerinin kalitesini yüksek tutmak için kullandıkları yöntemler ve süreçler bütünüdür.
Şimdi, işletmelerin ve veri ekiplerinin verilerini neden doğrulamaları gerektiğini tartışalım. Ayrıca türleri, artıları ve eksileri hakkında da konuşacağız.
Veri doğrulama nedir?
Veri doğrulama, gereksinimleri karşılayan verilerin önceden oluşturulmuş veya tanımlanmış bir dizi kuralla karşılaştırılarak kontrol edilmesi sürecidir. Bu prosedür, kontrol rutinleri olarak bilinen bir dizi kontrolün gerçekleştirilmesini gerektirir. Basit kontroller doğum tarihinin yalnızca rakamlardan oluşmasını sağlarken, daha karmaşık kontroller yapılandırılmış koşullu kontrolleri içerir.
Verilerin doğrulanması, verilerin temiz, doğru ve kullanılabilir olmasını sağlar. Yalnızca doğrulanmış veriler içe aktarılmalı, kaydedilmeli veya kullanılmalıdır; aksi takdirde programlar çalışmayı durdurabilir, sonuçlar hatalı olabilir (örneğin, modeller kötü veriler üzerinde eğitilirse) veya diğer potansiyel olarak feci sorunlar ortaya çıkabilir.
Veri doğrulamanın önemi
Veri doğrulama, hataları daha hızlı bulmanıza yardımcı olabilir, böylece onları bulmak için kedi-fare oyunu oynamak zorunda kalmazsınız. Ayrıca daha sonra kötü verileri temizlerken size zaman kazandırabilir. Bunun yanı sıra, verilerin doğrulanması pek çok açıdan çok önemlidir. Bu bölümde, bunun en önemli yönlerinden bazılarını tartışacağız:
- Analistler, verilerini doğrulayarak ambarlarındaki hatalı veri miktarını sınırlayabilirler. Süreçten en iyi şekilde yararlanmak için kuruluşlar verileri doğrulamak üzere birlikte çalışmalıdır.
- Verilerin doğruluğunu, netliğini ve özgünlüğünü doğrulamak, herhangi bir proje sorununu gidermek için gereklidir. Verileri doğrulamadan yanlış, temsili olmayan verilere dayalı kararlar alma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
- Veri Doğrulama, ETL (Extraction, Translation, and Load) sürecinde ve veri ambarında kullanılır. Bir analistin veri çatışmalarının kapsamını daha iyi anlamasını sağlar.
- Veri modelinin test edilmesi de önemlidir. Veri modeli doğru bir şekilde kurulur ve yapılandırılırsa, veri dosyalarını farklı programlarda ve uygulamalarda kullanabilirsiniz.
- Verilerin doğrulanması, MS Excel gibi tek bir uygulamada bulunan veriler veya tek bir veri deposunda bir araya getirilmiş basit veriler dahil olmak üzere herhangi bir veri üzerinde de gerçekleştirilebilir.
Veri doğrulama türleri
Verilerin doğrulanması birçok şekilde gerçekleşir. Veri Doğrulama işlemlerinin çoğu, verileri veritabanında depolamadan önce bu kontrollerden bir veya daha fazlasını gerçekleştirir. Bunlar bazı yaygın veri doğrulama kontrolü türleridir:
- Veri türü kontrolü
Veri türü kontrolü, girilen veri türünün doğru olduğundan emin olunmasını sağlar. Örneğin, bir alan yalnızca sayısal verileri kabul edebilir. Bu durumda, sistem harfler veya özel semboller gibi diğer karakterleri içeren tüm verileri reddetmelidir.
- Kod kontrolü
Kod denetimi, bir alanın değerinin geçerli bir listeden gelmesini veya doğru biçimlendirilmesini sağlar. Örneğin, bir posta kodunu doğru kodların bulunduğu bir listeyle karşılaştırdığınızda doğru olup olmadığını anlamak daha kolaydır.
- Menzil kontrolü
Aralık kontrolleri, belirli bir aralığa girmesi gereken verileri doğrulamak için kullanılır. Makul değerler için tanımlanmış bir alt ve üst sınır vardır. Örneğin, bir ilkokul öğrencisi büyük olasılıkla 10 ila 14 yaşları arasındadır. Bilgisayar sadece 10’dan 14’e kadar olan sayıları alacak şekilde ayarlanabilir.
- Format kontrolü
Birçok veri türü önceden belirlenmiş bir formatı takip eder. YYYY-MM-DD veya DD-MM-YYYY gibi sabit bir formatta depolanan tarih sütunları yaygın bir örnektir. Tarihlerin doğru formatta olup olmadığını kontrol eden bir veri doğrulama süreci, verilerin ve zamanın tutarlı kalmasına yardımcı olur.
- Tutarlılık kontrolü
Tutarlılık kontrolü, girilen verilerin mantıklı olduğundan emin olmak için yapılan bir tür mantıksal kontroldür. Buna bir örnek, teslimat tarihinin sevkiyat tarihinden sonra olmasını sağlamaktır.
- Benzersizlik kontrolü
E-posta adresleri ve kimlikler, doğal olarak benzersiz olan iki veri örneğidir. Bu alanların bir veritabanında yalnızca bir girişi olmalıdır. Benzersizlik kontrolü, bir öğenin bir veritabanına birden fazla kez yerleştirilmemesini sağlar.
Veri doğrulamanın artıları ve eksileri
Doğrulama veri testi ile işletmeler veritabanlarının doğru ve geçerli olduğunu kontrol edebilir ve daha iyi kararlar alabilir. İşletmeniz için verileri doğrulamaya karar veriyorsanız, işte her birinin artıları ve eksileri:
- Artıları
Verilerin doğruluğunu kontrol edin
Verilerin doğrulanması, veri bütünlüğünü sağlamak için ağır işlerin çoğunu yapar. Doğrulama, verilerinizi değiştirmez veya iyileştirmez, ancak doğru şekilde ayarlandığı takdirde amacına hizmet etmesini sağlar.
Çoklu Veri Kaynaklarını Yönetmeye Yardımcı Olur
Veri kaynaklarının sayısı arttıkça veri doğrulama giderek daha önemli hale gelmektedir. Farklı kanallardan müşteri verilerini içe aktardığınızı varsayalım; tüm bu verileri aynı izleme stratejisine göre eş zamanlı olarak doğrulamanız gerekecektir. Aksi takdirde, veri kümeleri arasında çakışmalar ve hatalar ortaya çıkabilir.
Zaman Kazanın
Verileri doğrulamak zaman alır, ancak bir kez yapıldığında, girdileriniz veya gereksinimleriniz değişene kadar hiçbir şeyi değiştirmeniz gerekmez.
- Eksiler
Karmaşıklık
Doğrulama, birkaç karmaşık veri kaynağı ile zordur. Segment gibi birçok kurumsal platform, bu durumda yardımcı olabilecek büyük çok kaynaklı uygulamalar için güçlü doğrulama araçları içerir.
Veri Doğrulama Hataları
Bu doğrulama hatalara yol açabilir; tüm doğrulama yazılımları mükemmel değildir. Neredeyse kesin olarak, düzeltilmesi gereken doğrulama hataları olacaktır.
Değişen İhtiyaçlar
Verilerin doğrulanmasıyla ilgili en büyük sorunlardan biri, belirli değişiklikler yapıldıktan sonra yeniden doğrulanması gerekmesidir. Veri türleri ve girdiler sağlandıkça şema modelleri ve eşleme belgeleri güncellenmelidir.
Sonuç
Yukarıdaki konuşmadan veri doğrulama, önemi, türleri, artıları ve eksileri hakkında bilgi edindik. Verilerin doğrulanması, verilerin yönetilmesinde önemli bir adımdır ve genellikle veri temizliğinin bir parçası olarak yapılır. Verileri doğrulamanın amacı, verilerin yüksek kalitede olmasını ve güvenle kullanılabilmesini sağlamaktır.
QuestionPro, veri doğrulama sürecinizde size rehberlik edebilir. QuestionPro, anket soruları için veri türlerini, aralıkları, kalıpları ve zorunlu alanları ayarlamak da dahil olmak üzere çeşitli veri doğrulama özellikleri sunar.
Bu özellikler, anketler yoluyla elde edilen verilerin doğru, kesin ve tutarlı olmasını ve karar verme ve analiz için güvenilebilir olmasını sağlamada kullanıcılara yardımcı olur. Daha fazla bilgi edinmek için QuestionPro ile iletişime geçin veya ücretsiz bir demo isteyin.
