Data validation là gì? Các loại data validation

Khái niệm Data Validation là gì?

Data validation là xác thực dữ liệu đề cập đến quá trình đảm bảo tính chính xác và chất lượng của các dữ liệu. Nó được thực hiện bằng cách xây dựng một số bài kiểm tra để vào một hệ thống hoặc một báo cáo để đảm bảo tính nhất quán logic của dữ liệu đầu vào và các dữ liệu được lưu trữ.

Trong các hệ thống tự động, dữ liệu được nhập vào với sự giám sát tối thiểu hoặc hoàn toàn không cần giám sát bởi con người. Do đó, cần phải đảm bảo rằng dữ liệu đưa vào hệ thống là chính xác và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng mong muốn.

Dữ liệu sẽ ít được sử dụng nếu dữ liệu không được nhập đúng cách và có thể tạo ra các vấn đề lớn hơn về báo cáo triển khai. Dữ liệu phi cấu trúc, ngay cả khi được nhập vào chính xác, cũng vẫn sẽ phát sinh ra nhiều loại chi phí liên quan để làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ.

Các loại Data Validation xác thực dữ liệu

Có nhiều loại Data Validation - xác thực dữ liệu. Hầu hết các quy trình xác thực dữ liệu sẽ thực hiện một hoặc nhiều kiểm tra này để đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác trước khi lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các loại kiểm tra xác thực dữ liệu phổ biến bao gồm:

Kiểm tra kiểu dữ liệu

Kiểm tra kiểu dữ liệu xác nhận rằng dữ liệu đã nhập vào có đúng kiểu dữ liệu hay không. Ví dụ: một trường có thể chỉ chấp nhận dữ liệu số. Nếu là trường hợp này, thì bất kỳ dữ liệu nào chứa các ký tự khác như chữ cái hoặc ký hiệu đặc biệt sẽ bị hệ thống từ chối.

Kiểm tra mã

Kiểm tra mã đảm bảo rằng một trường được chọn từ danh sách giá trị hợp lệ hoặc tuân theo các quy tắc định dạng nhất định. Ví dụ: việc xác minh rằng mã bưu chính hợp lệ sẽ dễ dàng hơn bằng cách kiểm tra mã đó với danh sách các mã hợp lệ. Khái niệm tương tự có thể được áp dụng cho các mục khác như mã quốc gia và mã ngành.

Kiểm tra phạm vi

Kiểm tra phạm vi sẽ xác minh xem dữ liệu đầu vào có nằm trong phạm vi được xác định trước hay không. Ví dụ, vĩ độ và kinh độ thường được sử dụng trong dữ liệu địa lý. Giá trị vĩ độ phải nằm trong khoảng từ -90 đến 90, trong khi giá trị kinh độ phải nằm trong khoảng từ -180 đến 180. Mọi giá trị nằm ngoài phạm vi này đều không hợp lệ.

Kiểm tra định dạng

Nhiều loại dữ liệu tuân theo một định dạng đã được xác định trước. Trường hợp sử dụng phổ biến là các cột ngày được lưu trữ ở định dạng cố định như “YYYY-MM-DD” hoặc “DD-MM-YYYY”. Quy trình xác thực dữ liệu đảm bảo ngày ở định dạng phù hợp giúp duy trì tính nhất quán giữa dữ liệu và theo thời gian.

Kiểm tra tính nhất quán

Kiểm tra tính nhất quán là một loại kiểm tra logic xác nhận dữ liệu được nhập theo cách nhất quán về mặt logic. Một ví dụ là kiểm tra xem ngày giao hàng của một bưu kiện có chính xác hay không.

Kiểm tra tính duy nhất

Một số dữ liệu như ID hoặc địa chỉ email là duy nhất về bản chất. Một cơ sở dữ liệu có thể có các mục duy nhất trên các trường này. Kiểm tra tính duy nhất đảm bảo rằng một mục không được nhập nhiều lần vào cơ sở dữ liệu.

Kiểm tra độ dài

Kiểm tra độ dài đảm bảo rằng số lượng ký tự phù hợp được nhập vào trường. Nó xác minh rằng chuỗi ký tự đã nhập không quá ngắn cũng không quá dài. Ví dụ như khi đặt mật khẩu phải dài ít nhất 8 ký tự. Kiểm tra độ dài đảm bảo rằng trường được điền chính xác có 8 ký tự.

Kiểm tra hiện diện

Kiểm tra hiện diện đảm bảo rằng tất cả các trường bắt buộc không bị bỏ trống. Nếu ai đó cố gắng để trống trường này, thông báo lỗi sẽ hiển thị và họ sẽ không thể tiếp tục bước tiếp theo hoặc lưu bất kỳ dữ liệu nào khác mà họ đã nhập. 

Cách thực hiện xác thực dữ liệu

Xác thực bằng Script

Tùy thuộc vào mức độ thông thạo ngôn ngữ lập trình của bạn, việc viết tập lệnh có thể là một tùy chọn để thực hiện xác thực dữ liệu. Bạn có thể so sánh các giá trị và cấu trúc dữ liệu với các quy tắc đã xác định của mình để xác minh rằng tất cả thông tin cần thiết đều nằm trong các tham số chất lượng được yêu cầu. Tùy thuộc vào độ phức tạp và kích thước của tập dữ liệu bạn đang xác thực, phương pháp xác thực dữ liệu này có thể mất khá nhiều thời gian.

Xác thực bởi các chương trình

Nhiều chương trình phần mềm có thể được sử dụng để thực hiện xác thực dữ liệu cho bạn. Phương pháp xác thực này rất đơn giản vì các chương trình này đã được phát triển để hiểu được các quy tắc của bạn và cấu trúc tệp mà bạn đang làm việc. Công cụ lý tưởng là công cụ cho phép bạn xây dựng quy trình xác thực vào mọi bước trong quy trình làm việc của mình mà không yêu cầu hiểu biết sâu về định dạng cơ bản.

Ưu điểm của xác thực dữ liệu

• Đảm bảo rằng Dữ liệu sạch và không có lỗi: Xác thực dữ liệu đảm bảo được tính toàn vẹn của dữ liệu. Quy trình này không biến đổi dữ liệu và làm phong phú thêm dữ liệu của bạn, quá trình xác thực sẽ đảm bảo rằng nó tuân thủ mục đích sử dụng dự kiến, với điều kiện là nó được định dạng cấu hình đúng cách.
• Trợ giúp với nhiều nguồn dữ liệu: Bạn càng sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thì việc xác thực dữ liệu càng trở nên quan trọng. Giả sử bạn đang nhập dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh – bạn sẽ cần xác thực tất cả dữ liệu đó cùng với một kế hoạch theo dõi. Mặt khác, có thể có sự chênh lệch và sai sót giữa các bộ dữ liệu khác nhau.
• Tiết kiệm thời gian: Mặc dù việc xác thực dữ liệu có thể tốn nhiều thời gian, nhưng sau khi thực hiện, bạn sẽ không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào cho đến khi đầu vào hoặc yêu cầu của mình thay đổi. Điều này tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc.
• Phương pháp tiếp cận chủ động: Xác thực dữ liệu là quy trình chủ động; nó cố gắng giải quyết tất cả các vấn đề trước khi dữ liệu đi vào các hệ thống phức tạp hơn. Bằng cách xác thực dữ liệu trước khi bạn sử dụng dữ liệu theo bất kỳ cách nào, người dùng đang đảm bảo chức năng của tất cả các hệ thống đều hoạt động tốt trong hiện tại và có thể cả trong tương lai.

Nhược điểm của xác thực dữ liệu

• Độ phức tạp: Khi xử lý nhiều nguồn dữ liệu phức tạp, việc xác thực là một nhiệm vụ phức tạp. Các công cụ tự động trợ giúp ở đây và nhiều nền tảng đi kèm với các công cụ xác thực mạnh mẽ của riêng chúng sẽ cần sử dụng cho các ứng dụng đa nguồn lớn.
• Lỗi: Xác thực dữ liệu có thể tạo ra lỗi và không phải tất cả phần mềm xác thực đều chính xác 100%. Có khả năng sẽ có lỗi xác thực phải được giải quyết.
• Thời gian: Bạn có thể muốn từ bỏ xác thực dữ liệu khi thời gian là điều cốt yếu. Bạn cũng có thể bỏ qua việc xác thực dữ liệu trong các ứng dụng có vẻ đơn giản nhưng hãy nhớ rằng những ứng dụng đó có thể mở rộng vào một thời điểm nào đó trong tương lai.
• Nhu cầu thay đổi: Một trong những nhược điểm quan trọng nhất của xác thực dữ liệu là dữ liệu sẽ phải được xác thực lại sau khi các thay đổi cụ thể được thực hiện đối với dữ liệu. Các mô hình lược đồ và tài liệu ánh xạ sẽ phải được cập nhật khi các loại dữ liệu và đầu vào mới được thêm vào.

Xác thực dữ liệu và ETL

Các quy trình ETL thường sẽ thực hiện một số xác thực dữ liệu cho bạn trong quá trình chuyển đổi, nhưng bất kỳ dữ liệu được chuyển đổi nào cũng phải được kiểm tra tính hợp lệ để đảm bảo rằng các giá trị đã nhập khớp với các giá trị dự kiến ​​– mặc dù điều này nên được thực hiện trước khi bất kỳ dữ liệu nào được di chuyển. Xác thực dữ liệu trong ETL thường diễn ra trong giai đoạn thử nghiệm.

Giai đoạn kiểm tra ETL bao gồm kiểm tra dữ liệu trùng lặp để đảm bảo rằng nhiều hàng và cột không có cùng các tổ hợp giá trị, xác thực dữ liệu theo các tài liệu hoặc quy tắc ánh xạ, xác thực các trường dựa trên một số kiểm tra được liệt kê ở trên và kiểm tra dữ liệu so với định dạng tập tin dự kiến.

Xác thực dữ liệu: 2 cách tiếp cận

Có 2 cách tiếp cận rộng rãi để xác nhận:

Viết kịch bản

Dữ liệu có thể được xác thực bằng cách sử dụng các tập lệnh được viết bằng ngôn ngữ lập trình. Ở đây, một ví dụ chính là các tính năng xác thực kích hoạt gợi ý kiểu trong Python, cho phép các nhà phát triển xem các lỗi xác thực trong thời gian chạy.

Ví dụ: Pydantic thực thi các gợi ý và hỗ trợ rất nhiều trong việc xác thực, cho phép các nhà phát triển kiểm tra xem có bất kỳ dữ liệu nào được cung cấp khớp với mô hình lược đồ được xác định trước hay không. Đây là một cách tuyệt vời để đảm bảo tính hợp lệ của dữ liệu trong thời gian chạy và dữ liệu cũng có thể được kế thừa từ các mô hình khác và tuân theo cùng một xác thực.

Công cụ tự động

Nếu bạn cần xác thực khối lượng lớn dữ liệu được nhập từ nhiều nguồn, các công cụ tự động hiện đại sẽ cung cấp xác thực chính xác trên quy mô lớn và trên một loạt các đầu vào. Ví dụ: Giao thức của Phân đoạn xác thực các sự kiện và thuộc tính dựa trên kế hoạch theo dõi được xác định trước. Sau đó, dữ liệu không hợp lệ hoặc không phù hợp có thể được xử lý, ví dụ: các biện pháp cưỡng chế.

Trên đây là nội dung Data validation là gì và các cách để phân loại dữ liệu. Khi xác thực dữ liệu sẽ đảm bảo được tính toàn vẹn chính xác của dữ liệu trong quá trình xem xét và nghiên cứu, sử dụng chúng. Công cụ này hiện được sử dụng rất phổ biến ở nhiều đơn vị doanh nghiệp, tổ chức.