Datenvalidierung
Unter Datenvalidierung versteht man die Überprüfung der Integrität, Genauigkeit und Struktur von Daten, bevor sie für einen Geschäftsvorgang verwendet werden. Die Ergebnisse der Datenvalidierung können Daten liefern, die für Datenanalysen, Business Intelligence (BI) oder das Training eines Machine-Learning-Modells verwendet werden. Sie können auch verwendet werden, um die Integrität von Daten für die Finanzbuchhaltung oder die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Daten können im Rahmen eines Validierungsprozesses auf verschiedene Weise untersucht werden, zum Beispiel Datentyp, Einschränkungen, Struktur, Konsistenz und Code. Jede Art der Datenvalidierung soll sicherstellen, dass die Daten die Anforderungen erfüllen, um nützlich zu sein.
Datenvalidierung ist mit Datenqualität verbunden. Datenvalidierung kann eine Komponente zur Messung der Datenqualität sein, die sicherstellt, dass ein bestimmter Datensatz mit Informationsquellen versorgt wird, die von höchster Qualität, verlässlich und genau sind.
Datenvalidierung wird auch als Teil von Anwendungs-Workflows verwendet, einschließlich Rechtschreibprüfung und Regeln für die Erstellung sicherer Kennwörter.
Warum muss man Daten validieren?
Für Datenwissenschaftler, Datenanalysten und andere Anwender, die mit Daten arbeiten, ist die Validierung von Daten wichtig. Das Ergebnis eines Systems kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen dessen Prozesse basieren. Zu diesen Prozessen können Modelle für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz, Datenanalyseberichte und Business Intelligence Dashboards gehören. Datenvalidierung stellt sicher, dass die Daten korrekt sind, was bedeutet, dass alle Systeme, die sich auf einen validierten Datensatz stützen, ebenfalls korrekt sind.
Datenvalidierung ist auch wichtig, damit die Daten für ein Unternehmen oder für einen bestimmten Anwendungsbereich nützlich sind. Wenn die Daten beispielsweise nicht das richtige Format haben, um von einem System genutzt zu werden, können sie nicht oder nur schwer verwendet werden.
Wenn Daten von einem Ort zum anderen wandern, ergeben sich je nach dem Kontext, in dem die Daten verwendet werden, unterschiedliche Anforderungen an die Daten. Datenvalidierung stellt sicher, dass die Daten für bestimmte Kontexte korrekt sind. Die richtige Art der Datenvalidierung macht die Daten nützlich.
Was sind die verschiedenen Arten der Datenvalidierung?
Es gibt mehrere Arten der Datenvalidierung, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten verwendet werden. Zu den gängigsten Arten der Datenvalidierung gehören:
- Datentypvalidierung ist weit verbreitet und bestätigt, dass die Daten in jedem Feld, jeder Spalte, Liste, jedem Bereich oder jeder Datei einem bestimmten Datentyp und Format entsprechen.
- Die Validierung von Einschränkungen (Constraint Validation) prüft, ob die Eingabe eines bestimmten Datenfeldes einer bestimmten Anforderung innerhalb bestimmter Bereiche entspricht. So wird beispielsweise überprüft, ob ein Datenfeld eine Mindest- oder Höchstzahl von Zeichen enthält.
- Die Validierung der Struktur stellt sicher, dass die Daten mit einem bestimmten Datenformat, einer Struktur oder einem Schema übereinstimmen.
- Die Konsistenzvalidierung stellt sicher, dass die Datenformate konsistent sind. Sie bestätigt beispielsweise, dass alle Werte mit zwei Dezimalstellen angegeben werden.
- Die Codevalidierung ähnelt einer Konsistenzvalidierung und bestätigt, dass die für verschiedene Dateneingaben verwendeten Codes korrekt sind. Sie prüft beispielsweise einen Ländercode.
Wie validiert man Daten?
Eine der grundlegendsten und gebräuchlichsten Arten, wie Daten verwendet werden, ist die Verwendung in einem Tabellenkalkulationsprogramm wie Microsoft Excel oder Google Sheets. Sowohl in Excel als auch in Sheets ist Datenvalidierung eine integrierte Funktion. Sowohl in Excel als auch in Sheets gibt es einen Menüpunkt mit der Bezeichnung Daten > Datenüberprüfung. Durch Auswahl des Menüpunkts kann ein Benutzer den spezifischen Datentyp (zum Beispiel Ganze Zahl oder Datum) sowie die Beschränkungen auswählen, die für eine bestimmte Datei oder einen Datenbereich erforderlich ist.
ETL- (Extract, Transform, Load) und Datenintegrations-Tools integrieren in der Regel Datenvalidierungsrichtlinien, die ausgeführt werden, wenn Daten aus einer Quelle extrahiert und dann in eine andere geladen werden. Beliebte Open-Source-Tools wie dbt enthalten ebenfalls Optionen zur Datenvalidierung und werden häufig für die Datentransformation verwendet.
Datenvalidierung kann auch programmatisch in einem Anwendungskontext für einen Eingabewert durchgeführt werden. Wenn beispielsweise eine Eingabevariable wie ein Kennwort gesendet wird, kann sie von einem Skript überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie die Einschränkungen für die richtige Länge erfüllt.
