Wenn es um Informationsqualität geht, Begriffe wie Verifizierung und Datenvalidierung. Beide Methoden tragen dazu bei, Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit aller verfügbaren Informationen, und die Anwendung der beiden Techniken ist auch dann notwendig, wenn, das Datenvalidierung ist tendenziell etwas komplexer.
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Warum Datenvalidierung nicht so einfach ist wie Verifizierung
Zuerst, Der wesentliche Grund für diesen Unterschied ist die Tatsache, dass eine Überprüfung der in einer Datenbank enthaltenen Daten kann durchgeführt werden, ohne auf andere Elemente zurückgreifen zu müssen. Die einzige Ausnahme wären Fälle, in denen keine Metadatenspezifikationen oder Geschäftsregeln enthalten sind.
Aber trotzdem, Datenvalidierung benötigt zwingend externe Referenzen auf die Datenbank. Und hier kommt ein weiterer Aspekt, der ein Verfahren dieser Art noch komplexer macht, seit In diesem Vergleich der Informationen mit denen aus externen Quellen, Sie müssen die Daten basierend auf untersuchen:
- Objektive Kriterien: die die Frage beantworten, ob ein Datenelement den für das Modell vorgesehenen Aspekt der realen Welt korrekt darstellt.
- Subjektive Kriterien: sind diejenigen, die verwendet werden, um die Bewertung der Eignung der Daten für einen bestimmten Zweck.
Dies bedeutet, dass, es ist nicht nur notwendig zu wissen, wie man das richtige Werkzeug auswählt, um die Datenvalidierung, aber auch Es wird notwendig sein, die Profile zu haben, die dazu beitragen können, dass das Endergebnis mehr Wert schafft, dass sie nicht anders sind als:
- Informationen Benutzer: deren Beitrag wird in jedem Fall sehr nützlich sein, insbesondere bei der Datenvalidierung in allen Aspekten, die den subjektiven Aspekt der Validierung betreffen.
- Die Dateneigentümer: die verwendet werden können, wenn bestimmte objektive Bewertungskriterien vorliegen.
Best Practices für die Datenvalidierung
In der Praxis, beim Starten eines Verfahrens Datenvalidierung folgende Empfehlungen sind zu beachten:
- Die Verwendung eines identischen Messverfahrens zum Original zur Validierung einer Messung garantiert nicht die gleiche Präzision und Zuverlässigkeit wie bei der Wahl einer alternativen Methode..
- Das gleiche gilt für Schriftarten, seit Datenvalidierung es ist notwendig, mit vielen verschiedenen zu kontrastieren, und tun Sie es als Teil der Validierungsroutine.
- Expertenurteile sollten als letztes Mittel zur Validierung angesehen werden., insbesondere wenn es die einzige Validierungsquelle für einen Datenwert ist.
- Die Validierung sollte als aufwendiger angesehen werden, als nur Datenwerte mit anderen bekannten Werten zu vergleichen.. Die Transformationen der Daten selbst müssen validiert werden, um sicherzustellen, dass das Ergebnis die erwartete Qualität hat..
Schließlich, es ist praktisch ausreichende Dokumentation und Informationen über das Verfahren aufnehmen (sowie die verwendeten Tools und die daran beteiligten Personen) um zukünftige Bedürfnisse zu decken, die auftreten können.
