Что значит верификация данных: что это означает и какие методы существуют

Верификация введенных данных — Документация ИСТИНА (руководство пользователя) RU.2067089.4041701-03 32 01

Этот подраздел посвящён описанию методов верификации данных о результатах научной деятельности.

Методы верификации данных

В Системе реализованы три метода верификации данных:

1. автоматическая верификация части введенной информации путем сопоставления данных с имеющимися открытыми информационными ресурсами в сети Интернет;
2. автоматизированная верификация при вводе данных и при поиске дубликатов записей;
3. ручная верификация данных ответственными за сопровождение информации в Системе.

Автоматическая верификация публикаций в периодических изданиях

Корректность данных о публикациях в некоторых периодических изданиях может быть автоматически проверена путем сопоставления с информацией во внешних информационных ресурсах. В Системе реализован метод нечеткого поиска статей в зарубежных периодических изданиях по таким параметрам, как: год публикации, название, авторы, название журнала, том, номер, номера страниц. В случае успешного поиска рядом со статьей отображается голубая пиктограмма «глобус».

Автоматизированная верификация при вводе

В процессе ввода сведений о результатах научной и педагогической деятельности производится проверка наличия в Системе похожих объектов. В случае обнаружения семантически близких объектов нужного типа пользователю показывается список найденных объектов. Если пользователь принимает решение, что добавляемый результат деятельности является новым, то есть ни один из найденных Системой кандидатов не является описанием добавляемого результата деятельности, то процесс ввода данных продолжается в обычном порядке.

При добавлении результата деятельности с указанными авторами Система выполняет поиск наиболее вероятных кандидатов для авторов. Задача состоит в том, чтобы по указанным фамилиям авторов выбрать соответствующих им сотрудников. В частности, из множества зарегистрированных однофамильцев производится выбор наиболее вероятных кандидатов. Решение данной задачи основано на применении оригинальных алгоритмов и их программной реализации в Системе.

Ручная верификация данных ответственными

Средства, доступные для ответственных за сопровождение информации в Системе, позволяют просматривать данные персональных отчетов сотрудников и, в случае необходимости, вносить исправления или отмечать определенные записи как несоответствующие основному виду деятельности. Последняя ситуация возникает, когда пользователь по ошибке включает в свой годовой отчет работы, которые либо выполнялись в другой организации (но отражаются в персональном профиле сотрудника, так как он является автором этих результатов), либо не имеют отношения к научной или педагогической деятельности.

Основные задачи, выполняемые ответственным по подразделению, включают просмотр списка всех работ сотрудников подразделения и исключение работы из персонального отчета сотрудника и, соответственно, из сводного отчета структурного подразделения. Отметим, что работа может исключена на любом уровне иерархии структурного деления организации и работа, исключенная на одном уровне, не «видна» на более высоких уровнях организационной структуры.

Например, если работа была исключена ответственным по лаборатории, то на уровне отдела эта работа не отображается.

Для просмотра списка результатов научной деятельности на подтверждение необходимо перейти в раздел “Для ответственных” и выбрать пункты “Отчеты и рейтинги”, “Подтверждение данных”, “Подтверждение результатов научной деятельности”.

Рис. 5 Фрагмент страницы со списком результатов научной деятельности для подтверждения

Ответственный подтверждает не только корректность заполнения информации о результате научной деятельности, но и факт того, что результат относится к выбранному на странице подразделению. В случае, если информация о результате научной деятельности внесена в систему корректно и сам результат относится к выбранному подразделению, то ответственный нажимает на кнопку подтверждения (в виде зеленой галочки).

Если же хотя бы одно из указанных условий не выполнено, то ответственному необходимо нажать на кнопку отказа и в появившемся окне указать причину отказа. В дальнейшем пользователь, который добавлял результат научной деятельности в систему получит сообщения с текстом отказа и, при необходимости, сможет внести изменения в в результат научной деятельности в системе. Пример окна для ввода причины отказа представлен на скриншоте.

Рис. 6 Фрагмент страницы с полем для ввода причины отказа

что это такое, для чего нужна и основные принципы

Положительная репутация в поисковых системах без помех от недоброжелателей возможна с Семантикой!

Узнайте стоимость

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Верификация в интернете – это процесс подтверждения достоверности данных личности, которая является владельцем учетной записи.

Борис является владельцем сайта. Он хочет, чтобы его сайт был востребован – то есть хорошо индексировался поисковыми системами.

Роботы, которые проводят индексацию сайтов, формируют выдачу из тех ресурсов, которые больше всего соответствуют запросу по поисковому индексу. Существуют специальные сервисы, которые предоставляют детальную статистическую информацию о том, как функционирует сайт. Они предлагают варианты решения проблем, связанных с его работой. Владея этими данными, Борис может изучать и оценивать ситуацию, после чего применить определенные действия для управления сайтом и его продвижения. Информация, которую предоставляют ресурсы, является конфиденциальной, и просматривать ее имеет право только владелец сайта (веб-мастер) – вот для чего нужна верификация. Чтобы заручиться поддержкой такого помощника, Борису необходимо подтвердить право собственности.

В чем принцип верификации

Чтобы обезопасить пользователей интернета от разного рода мошенничества, компании Google и Яндекс предусмотрели процедуру верификации.

При регистрации аккаунта в социальных сетях программа предлагает пользователю пройти процедуру верификации, чтобы подтвердить его личность и реальное существование. Таким образом система перестраховывается от появления фейковых аккаунтов или работы ботов и не дает возможность вести какую-либо фальшивую медиа деятельность от имени другого человека.

Поисковые системы Google и Yandex предлагают инструменты, которые позволяют отслеживать статистические данные касательно работы каждого сайта. Но доступ к этим данным имеет право получить только владелец ресурса или его администратор. Чтобы пройти верификацию в любой поисковой системе, необходимо создать свой аккаунт или воспользоваться уже существующим.

Верификация в Яндекс

Чтобы получить доступ к Вебмастеру, нужно провести верификацию сайта в Яндексе.
Зайдите на сайт https://webmaster.yandex.ru/welcome/ и введите свой логин и пароль.
В верхнем левом углу нажмите +, затем в окне, которое открылось введите адрес своего сайта и нажать «Добавить».

Далее процесс верификации может происходить тремя способами: с помощью Мета-тега, HTML файла и DNS-записи.

• Чтобы пройти верификацию по Мета-тегу, необходимо добавить сгенерированный веб-мастером тег в разделглавной страницы своего сайта.
• Верификация с помощью HTML файла производится путем скачивания, выданного ресурсом HTML файла с последующим его размещением в корневой папке сайта.
• Для осуществления процесса с помощью DNS-записи необходимо разместить сформированную веб мастером TXT запись в DNS настройках на ресурсе, в котором было зарегистрировано доменное имя.

Независимо от выбранного варианта, следующим этапом, по которому проходит верификация сайта в Яндексе является клик по клавише «Проверить».

Верификация в Гугл

Чтобы получить доступ к Google Webmasters (Search Console), перейдите по ссылке https://www.google.com/webmasters/ и введите свои логин и пароль. Затем в открывшемся окне наберите название своего сайта и кликните в «Добавить ресурс».

Гугл предлагает рекомендуемый и альтернативные способы верификации.

Рекомендуемый, и самый простой способ, – верификация с помощью HTML файла.
Для этого нужно загрузить HTML файл по указанной ссылке в корневую папку своего сайта. После чего нажать «Подтвердить».

Альтернативные способы подразумевают верификацию с помощью тега- HTML, провайдера доменных имен, Google Analytics и Диспетчера тегов Google.

• Чтобы пройти верификацию, используя HTML, нужно скопировать указанный мета-тег на главную страницу своего сайта в разделеперед первым разделом body. После чего нажать кнопку «Проверить».
• Если использовать провайдер доменных имен, нужно выбрать регистратор доменных имен среди тех, которые предлагает ресурс. Если в этом списке нет нужного провайдера доменных имен, выбрать «Другое». После этого добавить предлагаемую ресурсом TXT запись в настройки DNS провайдера доменного имени и нажать «Подтвердить».
• Для использования такого способа подтверждения как Google Analytics, необходимо иметь ресурс в Google Analytics для сайта, который проходит верификацию. В разделе «Ресурс» нужно выбрать «Отслеживание» – «Код отслеживания», скопировать его и вставить в разделсайта.
• Чтобы использовать Диспетчер тегов Google, необходимо создать аккаунт Диспетчера тегов Google. Для этого нужно перейти по ссылке tagmanager.google.com, ввести название аккаунта, прописать в настройках контейнера название и выбрать, где он будет использоваться, в данном случае – веб сайт. После проделанных манипуляций нажать кнопку «Создать». Пройти соглашение об условиях использования ресурса, после чего скопировать выданный диспетчером тегов код и поместить его на сайт.

Где еще в интернете встречается верификация

При регистрации аккаунта в социальных сетях программа предлагает пользователю пройти процедуру верификации, чтобы подтвердить его личность и реальное существование. Таким образом система перестраховывается от появления фейковых аккаунтов или работы ботов и не дает возможность вести какую-либо фальшивую медиа деятельность от имени другого человека.

Также с процедурой верификации сталкивается каждый, кто пользуется электронными платежным системами. Данная процедура защищает владельцев электронных кошельков от финансовых махинаций. Чтобы стать участником программы, пользователю нужно ввести некоторые данные для подтверждения его личности. Верификация в платежных системах представляет сложную процедуру. Если обычно для верификации программа запрашивает email, телефонный номер или другую информацию, которая сохраняет анонимность пользователя, то для платежных систем может понадобится вводить личные данные типа номера паспорта, а иногда даже скан документа.

Верификация в интернете – это процедура, которой не стоит бояться. Её предназначение заключается в обеспечении этических, а иногда и экономических или политических норм.

Проверка данных и методы проверки данных

19 июля 2022 г. | Проектирование корпоративных данных и интеграция данных | 0 комментариев

В эпоху аналитики данных использование аналитики больше не предназначено для крупных, хорошо финансируемых предприятий. Данные и аналитика в настоящее время широко используются: 94 % экспертов по бизнес- и корпоративной аналитике заявляют, что они необходимы для инициатив цифровой трансформации их организаций. В доступной информации определенно нет недостатка. Тем не менее, есть еще значительные возможности для улучшения качества данных. Стоимость ошибочных данных для американских предприятий и организаций, согласно оценке IBM от 2016 года, составляла более 3 триллионов долларов в год. Эти затраты были связаны с такими обязанностями, как поиск и устранение проблем, а также проверка и проверка источников данных.

Четыре года спустя исследование показало, что низкое качество данных обходится предприятиям в 12,8 млн долларов в год. Излишне говорить, что в 2022 году это число значительно увеличилось.

Это проблематично, учитывая, как плохая производительность данных оказывает неблагоприятное влияние на несколько областей деятельности компании. Недостаток данных о клиентах или потенциальных клиентах, бесцельно потраченные маркетинговые и коммуникационные усилия, увеличение расходов и, как правило, более неэффективное принятие решений — вот некоторые из последствий. Как следствие, все фирмы должны уделять первостепенное внимание повышению качества данных. Говоря о качестве данных, мы часто используем термины «верификация данных» и «валидация данных» как синонимы. Однако эти два термина различны. Основное внимание в статье уделяется сравнению и противопоставлению двух и изучению нескольких различных методов использования.

Читайте также: 5 советов, как избежать утечки данных в сфере здравоохранения

ЧТО ТАКОЕ ПРОВЕРКА ДАННЫХ?

Независимо от того, собираете ли вы информацию на местах, оцениваете данные или готовитесь представить данные заинтересованным сторонам, проверка данных является важнейшим компонентом любого процесса обработки данных. Результаты не будут точными, если их данные неверны с самого начала. По той же причине данные должны быть проверены и проверены до подачи заявки. Хотя это важный этап в каждом рабочем процессе данных, проверка данных часто упускается из виду. Проверка данных может показаться фазой, замедляющей ваш рабочий процесс, но она имеет решающее значение, поскольку позволяет получить максимальные результаты. В настоящее время проверка данных может выполняться значительно быстрее, чем вы могли ожидать. Проверка данных теперь может восприниматься как неотъемлемая часть вашего рабочего процесса, а не как дополнительный шаг благодаря разработке платформ интеграции данных, которые могут включать и автоматизировать процессы проверки.

ПОЧЕМУ ПРОВЕРКА ДАННЫХ?

Чтобы устранить любые дефекты проекта, данные должны быть проверены на качество, ясность и конкретность. Без проверки данных вы рискуете сделать выводы, основанные на ошибочных данных, которые не точно отражают текущую ситуацию. Хотя очень важно подтвердить ввод данных и значения, сама модель данных также должна быть проверена. При попытке использовать файлы данных в различных программах и программном обеспечении вы столкнетесь с проблемами, если модель данных спроектирована или отформатирована неправильно. То, что вы можете делать с данными, будет зависеть от формата и содержимого файлов данных. Ситуации с входом и выходом мусора можно сократить, используя процедуры проверки для очистки данных перед применением. Обеспечение точности данных способствует достоверности ваших суждений.

МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ДАННЫХ

За довольно короткий период времени аналитика значительно продвинулась вперед. Это потенциально может помочь во многих различных аспектах операций и может изменить правила игры для многих фирм. Однако для достижения наилучших результатов предприятия должны понимать, как наилучшим образом использовать эту технологию, повышать качество своих данных и эффективно управлять ими. Вот несколько методов проверки данных, которые помогут вам гарантировать точность ваших данных.

• КОНТРОЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ИСХОДНОЙ СИСТЕМЫ

При таком подходе вы просматриваете свои предметные области на совокупной основе, чтобы убедиться, что данные соответствуют исходному источнику данных. Хотя это кажется простой процедурой проверки, предприятия редко используют ее. Это гарантирует, что соответствующие данные доступны для проверки данных в листах Excel, листах VBA или любом другом источнике данных. Этот метод является одним из лучших способов гарантировать полноту данных.

• ПРОДОЛЖАЕТСЯ ПРОВЕРКА ИСТОЧНИКОВ

Применяя этот метод, вы можете сравнивать аналогичную информацию на различных этапах жизненного цикла вашего бизнеса и проводить приблизительную проверку в нескольких исходных системах. Можно сравнить два источника данных, объединив данные вместе и изучив расхождения с помощью кода, такого как проверка данных SQL.

• ОТСЛЕЖИВАНИЕ ВЫПУСКА ДАННЫХ

Этот метод позволяет вам вести учет всех ваших проблем, включая избыточность, неточные данные, дублирование и неполную информацию, в одном месте с помощью автоматизированного инструмента отслеживания данных. Это позволяет выявлять повторяющиеся проблемы, определять области, представляющие повышенный риск, и обеспечивать принятие соответствующих мер предосторожности.

ЧТО ТАКОЕ ПРОВЕРКА ДАННЫХ

Проверка данных — это процесс проверки различных типов данных на согласованность и точность после переноса данных. В некоторых областях, таких как клинические исследования, он известен как проверка исходных данных (SDV). Данные должны быть проверены для обеспечения точности перед передачей из хранилища данных для использования в системе обработки больших данных. Большой проект данных может оказаться под угрозой из-за всего, от опечаток до неточных чисел и потери данных. Когда данные импортируются из одного источника в другой, являются исчерпывающими и поддерживают процедуры в новой системе, проверка данных помогает убедиться в том, что информация была точно переведена. Во время проверки может потребоваться параллельный запуск обеих систем, чтобы выявить области расхождений и предотвратить потерю данных.

ПОЧЕМУ ДАННЫЕ ПРОВЕРЯЮТСЯ?

Проверка данных гарантирует точность данных, которые вы храните в системе. Это имеет множество преимуществ для вашей компании, особенно с точки зрения продаж. Для создания и поддержания точного списка потенциальных клиентов и поиска продаж ваш отдел продаж рассчитывает на надежные данные. Плата за продажу не может быть точной, если вы постоянно звоните по отключенной линии или отправляете электронное письмо на недействительный адрес. Каждая секунда, потраченная на обновление файлов и звонки на неверные номера, — это время, которое можно использовать для совершения продаж. Неверные данные могут стоить вашей компании времени и привести к упущенным возможностям.

МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ДАННЫХ

Процессы валидации позволяют проверить достоверность, логичность и приемлемость данных. Безусловно, предпочтительнее иметь в базе данных как можно больше точных данных. Вот несколько методов проверки данных, которые помогут вам гарантировать точность ваших данных.

• ДВОЙНОЙ

Термин «двойная запись» подразумевает ввод данных дважды и сравнение результатов. Ярким примером, демонстрирующим это, является создание нового пароля. Чаще всего вам предлагается ввести пароль дважды при создании пароля. Это позволяет компьютеру подтвердить, что ввод данных был точным и безошибочным в обоих случаях. Сопоставляя их, первая и вторая записи проверяются друг против друга. Несмотря на то, что это может быть полезно при обнаружении нескольких ошибок, это нецелесообразно для больших объемов данных.

• ВЫЧИСЛЕНИЕ

Чтение письменной работы и выявление любых ошибок называется корректурой. Этот процесс требует тщательной проверки введенных данных, чтобы убедиться в отсутствии ошибок и точности.

Значение данных для бизнеса продолжает расти по мере развития методов управления данными и технологий. Он используется все большим числом предприятий для принятия решений, связанных с маркетингом, разработкой продуктов, финансами и другими областями. Использование данных все чаще становится вопросом сохранения конкурентоспособности, поскольку все больше предприятий получают от этого выгоду, а предприятия, которые игнорируют данные и связанные с ними технологии, рискуют отстать. Быстрое и упреждающее обнаружение и устранение возможных проблем являются наиболее важными элементами эффективного управления качеством данных. Те, кто сможет это сделать, будут далеко впереди конкурентов и будут иметь хорошие возможности для процветания в 2022 году и далее.

ПОЧЕМУ ВЫБРАТЬ INTONE?

Для принятия точных и обоснованных решений требуется доступ к высококачественным данным. Хотя все данные имеют некоторую степень «качества», уровень качества данных определяется рядом качеств и факторов. Одна ошибочная точка данных может создать хаос во всей системе, поскольку точность данных является важнейшим компонентом высококачественных данных. Руководители не могут доверять данным или делать обоснованные суждения без точности и надежности качества данных. Это может привести к увеличению эксплуатационных расходов и сбоям для пользователей, находящихся дальше по цепочке поставок.

Мы в Intone стремимся предоставить вам наилучшие услуги по интеграции данных, адаптированные к вашим потребностям и предпочтениям. Мы предлагаем вам:

• Граф знаний для всех интеграций данных 
• 600+ Разъемы данных, приложений и устройств
• Графическая платформа с низким кодом без кода.
• Распределенные операции в памяти, обеспечивающие 10-кратное ускорение операций с данными.
• Захват родословной на уровне атрибутов на каждой карте интеграции данных
• Шифрование данных на каждом этапе
• Централизованное управление паролями и соединениями
• Потоковая и пакетная обработка данных в режиме реального времени
• Поддерживает неограниченное количество комбинаций разнородных источников данных
• Привлекательный модуль мониторинга, предоставляющий обновления в режиме реального времени

Узнайте больше об RPA в банковском деле и RPA в здравоохранении.

Изображение Герда Альтманна из Pixabay

Источники:
https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/

https://www.gartner.com/en/documents/3986583

https://www.kdnuggets.com/2021/03/data-validation-data-verification-dictionary-machine-learning.html

https://influentialpoints.com/Training/data_verification-principles-properties-assumptions.htm

https://www.precisely.com/blog/data-quality/data-validation-vs-data-verification

Скачать
тематическое исследование

Проверка данных | Методы. Верификация и ошибки

Представление данных KS3 (14-16 лет)

• Редактируемая презентация урока в PowerPoint
• Редактируемые раздаточные материалы для пересмотра
• Глоссарий, который охватывает ключевые термины модуля
• Тематические карты памяти для визуализации3 ключевых концепций Карточки для распечатки, чтобы помочь учащимся активно вспоминать и повторять на основе уверенности
• Викторина с прилагаемым ключом к ответу для проверки знаний и понимания модуля

Посмотреть ресурсы представления данных KS3

A-Level Типы данных, структуры данных и алгоритмы (16-18 лет)

• Редактируемая презентация урока в PowerPoint модуль
• Тематические карты памяти для визуализации ключевых понятий
• Печатные карточки, помогающие учащимся активно вспоминать и повторять на основе уверенности
• Тест с прилагаемым ключом к ответу для проверки знаний и понимания модуля

Просмотр A-Level Типы данных, структуры данных и алгоритмы Ресурсы

1 Представление данных KS3 (14–16 лет)

2 A-Level Типы данных, структуры данных и алгоритмы (16–18 лет)

3 Данные Ошибки входа

3. 1 Ошибки транскрипции

3.2 Ошибки транспозиции

4 Проверка данных

4.1 Методы проверки

4.2 Дальнейшие показания:

ошибки ввода данных

ввод данных. Двумя наиболее распространенными из них являются ошибки транскрипции и ошибки транспозиции.

Ошибки транскрипции

Каждый раз, когда данные вручную вводятся в систему, существует вероятность совершения ошибки.

Ошибки, связанные с человеческим фактором, случаются, и существует множество различных причин их возникновения. Возможно, человек неправильно понял написанное или сказанное. Еще одна причина ошибки заключалась в том, что человек торопился и не уделял должного внимания деталям.

Длинные коды, не имеющие существенного значения для кодировщика, подвержены ошибкам.

Примером ошибки транскрипции может быть ввод слова «судьба» вместо «вера».

Ошибки транспонирования

Ошибки транспонирования возникают, когда кодировщик случайно перепутал порядок цифр или букв.

Например, 78 может быть введено как 87, или «вера» может быть введена как «вера».

Проверка данных

Процедуры проверки не могут гарантировать правильность введенных данных — они могут только проверять их рациональность, логичность и приемлемость. Очевидно, что в идеале иметь как можно больше точной информации в своей базе данных.

Можно выполнить проверку, чтобы убедиться, что данные в базе данных содержат как можно меньше ошибок. Другой способ сформулировать это, сказав, что проверка выполняется, чтобы убедиться, что введенные данные равны данным из исходного источника.

Под верификацией понимается проверка того, что данные из исходного документа точно совпадают с данными, которые вы ввели в систему.

Методы проверки

Двойная запись  – это означает ввод данных дважды и сравнение двух записей.

• Классический пример — при создании нового пароля. Вас часто просят ввести пароль дважды. Это позволяет компьютеру убедиться, что данные вводятся одинаково для обоих экземпляров и что ошибок не было. Первая запись сверяется со второй записью путем их сопоставления.
• Хотя это может быть полезно для выявления многих ошибок, это нецелесообразно для больших объемов данных. Вот некоторые недостатки двойной записи:
• Кодировщику потребовалось бы много времени, чтобы ввести данные дважды. Это удваивает нагрузку и стоимость.
• Кодер может ввести одну и ту же ошибку дважды, и это не будет отмечено как ошибка.
• Существует возможность наличия двух (правильных) версий одних и тех же данных, и двойная запись не может объяснить эту возможность.

Вычитка данных — Этот процесс требует, чтобы другой человек сверял введенные данные с исходным документом. Это утомительно и затратно.

Сравнение данных на экране с оригинальным бумажным документом — Это может помочь выявить ошибки транскрипции и транспозиции. Это также экономит время по сравнению с методом двойной записи. Тем не менее, трудно постоянно переводить взгляд с монитора на распечатку и обратно, и эта трудность может усугубить человеческий фактор, такой как усталость и размытость глаз, что приводит к пропущенным ошибкам.

Распечатка копии данных и сравнение распечатки с исходным бумажным документом . Вероятно, это самый простой метод проверки, поскольку вы можете положить обе копии рядом и отсканировать обе на наличие ошибок. Однако это может быть утомительно, если необходимо проверить большое количество данных. Кроме того, при слишком быстром сканировании ошибки вполне могут быть пропущены.

Протяни руку помощи — Если вы проверяете данные с членом команды, то один из хороших способов выявления ошибок — чтение коллегой входных данных, пока вы сверяете их с исходным документом. Это может занять много времени, и в нем задействованы два человека, поэтому, является ли это хорошим решением для любой конкретной ситуации, зависит от того, насколько важны данные по сравнению с затраченным временем и другими ресурсами (например, деньги). Рекомендуется, чтобы второй человек читал входные данные вместо вас, потому что велика вероятность того, что вы совершите одну и ту же ошибку дважды; например, при переносе числа.