Ограничение используемое для проверки правильности ввода данных: Ограничение ввода данных с помощью правил проверки

Содержание

2. Компоненты ms Access.

База данных в МS Access представляет собой совокупность средств для ввода, хранения, просмотра, выборки и управления информацией. К этим средствам относятся таблицы, формы, отчеты, запросы и модули.

Для создания форм и отчетов используются конструкторы, поэтому эти компоненты часто называют конструкторами. Конструкторские объекты являются составными объектами, то есть состоят из более мелких объектов (таких как поля, кнопки, диаграммы, рамки и т.д.), которые называются элементами управления. К элементам управления относятся:

Надписи;
Прямоугольники и линии;
Поля и списки;
Кнопки;
Переключатели, выключатели и флажки;
Графические объекты;
ОLЕ-объекты и т.
д.

Таблица является основой вашей базы данных. В MS Access вся информация содержится в таблицах.

Формы используются для ввода и просмотра таблиц в окне формы. Формы позволяют ограничить объем информации, отображаемой на экране и представить ее в требуемом виде. С помощью мастера можно создать форму, поместив в нее поля исходной таблицы, расположенные в соответсвии с одним из заранее созданных шаблонов. С помощью конструктора форм можно создавать формы любой степени сложности.

Отчеты используются для отображения информации, содержащейся в базе данных. С помощью конструктора отчетов можно разработать собственный отчет, включающий группировку данных, групповые и вычисляемые поля, и оформить их соответствующим образом.

Запрос является средством извлечения информации из базы данных, причем данные могут быть распределены среди нескольких таблиц.

В MS Ассеss для формирования запросов используется способ, получивший название запроса по образцу. Используя это средство, на основании визуальной информации можно извлечь нужные данные из одной или нескольких таблиц.

Макросы предназначены для автоматизации часто выполняемых операций. Каждый макрос содержит одну или несколько макрокоманд, каждая из которых выполняет определенное действие, например открывает форму или печатает отчет.

Имя поля — определяет, как следует обращаться к данным этого поля. Должно быть уникальным, желательно таким, чтобы функция поля узнавалась по его имени;

Тип поля — определяет тип данных, которые содержаться в данном поле;

Размер поля — определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле;

Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю;

Маска ввода — определяет форму, в которой вводятся данные в поле;

Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля. Если не указана, то в качестве заголовка используется имя поля;

Значение по умолчанию — значение, которое вводится в ячейки поля автоматически;

Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных;

Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных;

Обязательное поле — определяет обязательность заполнения поля данными;

Пустые строки — разрешает ввод пустых строковых данных;

Индексированное поле — позволяет ускорять все операции, связанные с поиском или сортировкой данных этого поля. Можно также задать проверку на наличие повторов для этого поля, чтобы исключить дублирование данных.

Свойства полей базы данных — Информатика, информационные технологии

Поля базы данных не просто определяют структуру базы — они еще определяют групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей. Ниже перечислены основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access.

• Имя поля — определяет, как следует обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в качестве заголовков столбцов таблиц).

• Тип поля — определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

• Размер поля — определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

• Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю.

• Маска ввода — определяет форму, в которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).

• Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).

• Значение по умолчанию — то значение, которое вводится в ячейки поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).

• Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

• Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных (проверка ошибочности выполняется автоматически, если задано свойство Условие на значение).

• Обязательное поле — свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы;

• Пустые строки — свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свойства Обязательное поле отличается тем, что относится не ко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).

• Индексированное поле — если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значения в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.

Здесь мы должны обратить особое внимание читателя на то, что поскольку в разных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Так, например, список вышеуказанных свойств полей относится в основном к полям текстового типа. Поля других типов могут иметь или не иметь эти свойства, но могут добавлять к ним и свои. Например для данных, представляющих действительные числа, важным свойством является количество знаков после десятичной запятой. С другой стороны, для полей, используемых для хранения рисунков, звукозаписей, видеоклипов и других объектов OLE, большинство вышеуказанных свойств не имеют смысла.

Типы данных

С основными типами данных мы уже знакомы. Так, например, при изучении электронных таблиц Microsoft Excel мы видели, что они работают с тремя типами данных: текстами, числами и формулами. Таблицы баз данных, как правило, допускают работу с гораздо большим количеством разных типов данных. Так, например, базы данных Microsoft Access работают со следующими типами данных (рис. 13.2).

Рис. 13.2. Таблица с полями некоторых типов

Текстовый — тип данных, используемый для хранения обычного неформатированного текста ограниченного размера (до 255 символов).

Поле Мемо — специальный тип данных для хранения больших объемов текста (до 65 535 символов). Физически текст не хранится в поле. Он хранится в другом месте базы данных, а в поле хранится указатель на него, но для пользователя такое разделение заметно не всегда.

Числовой — тип данных для хранения действительных чисел.

Дата/время — тип данных для хранения календарных дат и текущего времени.

Денежный — тип данных для хранения денежных сумм. Теоретически, для их записи можно было бы пользоваться и полями числового типа, но для денежных сумм есть некоторые особенности (например, связанные с правилами округления), которые делают более удобным использование специального типа данных, а не настройку числового типа.

Счетчик — специальный тип данных для уникальных (не повторяющихся в поле) натуральных чисел с автоматическим наращиванием. Естественное использование — для порядковой нумерации записей.

• Логический — тип для хранения логических данных (могут принимать только два значения, например Да или Нет).

• Поле объекта OLE — специальный тип данных, предназначенный для хранения объектов OLE, например мультимедийных. Реально, конечно, такие объекты в таблице не хранятся. Как и в случае полей MEMO, они хранятся в другом месте внутренней структуры файла базы данных, а в таблице хранятся только указатели на них (иначе работа с таблицами была бы чрезвычайно замедленной).

• Гиперссылка — специальное поле для хранения адресов URL Web-объектов Интернета. При щелчке на ссылке автоматически происходит запуск броузера и воспроизведение объекта в его окне.

• Мастер подстановок — это не специальный тип данных. Это объект, настройкой которого можно автоматизировать ввод в данных поле так, чтобы не вводить их вручную, а выбирать из раскрывающегося списка.

Объекты базы данных

Мы уже упомянули о том, что кроме таблиц база данных может содержать и другие типы объектов. Привести полную классификацию возможных объектов баз данных затруднительно, поскольку каждая система управления базами данных может реализовать свои типы объектов. Однако основные типы объектов мы можем рассмотреть на примере СУБД Microsoft Access. В версии Microsoft Access 2000 эта СУБД позволяет создавать и использовать объекты семи различных типов.

Таблицы.Как мы уже говорили, это основные объекты любой базы данных. Во-первых, в таблицах хранятся все данные, имеющиеся в базе, а во-вторых, таблицы хранят и структуру базы (поля, их типы и свойства).

Запросы.Эти объекты служат для извлечения данных из таблиц и предоставления их пользователю в удобном виде. С помощью запросов выполняют такие операции как отбор данных, их сортировку и фильтрацию. С помощью запросов можно выполнять преобразование данных по заданному алгоритму, создавать новые таблицы, выполнять автоматическое наполнение таблиц данными, импортированными из других источников, выполнять простейшие вычисления в таблицах и многое другое.

Начинающие пользователи не сразу понимают роль запросов, поскольку все те же операции можно делать и с таблицами. Да, действительно, это так, но есть соображения удобства (в первую очередь быстродействия) и соображения безопасности.

Из соображений безопасности, чем меньше доступа к базовым таблицам имеют конечные пользователи, тем лучше. Во-первых, снижается риск того, что неумелыми действиями они повредят данные в таблицах. Во-вторых, предоставив разным пользователям разные запросы, можно эффективно разграничить их доступ к данным в строгом соответствии с кругом персональных обязанностей. В банках, например, одни сотрудники имеют доступ к таблицам данных о клиентах, другие — к их расчетным счетам, третьи — к таблицам активов банка. Если и есть специальные службы, имеющие доступ ко всем информационным ресурсам банка (с целью контроля и анализа), то они лишены средств для внесения изменений — все сделано так, чтобы один человек не мог совершить фиктивную операцию, независимо от того, какую должность он занимает. В базе данных, имеющей правильно организованную структуру, для совершения противоправных действий необходим сговор нескольких участников, а такие действия пресекаются не программными, а традиционными средствами обеспечения безопасности.

Особенность запросов состоит в том, что они черпают данные из базовых таблиц и создают на их основе временную результирующую таблицу. Если хотят подчеркнуть факт «временности» этой таблицы, то ее еще называют моментальным снимком. Когда мы работаем с основными таблицами базы, мы физически имеем дело с жестким диском, то есть с очень медленным устройством (напомним, что это связано с особенностью сохранения данных, описанной выше). Когда же на основании запроса мы получаем результирующую таблицу, то имеем дело с электронной таблицей, не имеющей аналога на жестком диске, — это только образ отобранных полей и записей. Разумеется, работа с «образом» происходит гораздо быстрее и эффективнее — это еще одно основание для того, чтобы широко использовать запросы.

Когда в главе 1 мы обсуждали основные структуры данных, то отметили, что недостатком упорядоченных табличных структур является сложность их обновления, поскольку при внесении новых записей нарушается упорядоченность — приходится переделывать всю таблицу. В системах управления базами данных и эта проблема решается благодаря запросам.

Основной принцип состоит в том, что от базовых таблиц никакой упорядоченности не требуется. Все записи в основные таблицы вносятся только в естественном порядке по мере их поступления, то есть в неупорядоченном виде. Если же пользователю надо видеть данные, отсортированные или отфильтрованные по тому или иному принципу, он просто использует соответствующий запрос (рис. 13.3). Если нужного запроса нет, он обращается к проектировщику и просит его такой запрос сделать и предоставить.

Рис. 13.3. Два запроса, сформированные на основе одной таблицы

Формы.Если запросы — это специальные средства для отбора и анализа данных, то формы — это средства для ввода данных. Смысл их тот же — предоставить пользователю средства для заполнения только тех полей, которые ему заполнять положено. Одновременно с этим в форме можно разместить специальные элементы управления (счетчики, раскрывающиеся списки, переключатели, флажки и прочие) для автоматизации ввода. Преимущества форм раскрываются особенно наглядно, когда происходит ввод данных с заполненных бланков. В этом случае форму делают графическими средствами так, чтобы она повторяла оформление бланка — это заметно упрощает работу наборщика, снижает его утомление и предотвращает появление печатных ошибок. На сопроводительном рисунке приведен пример простейшей формы для ввода данных.

С помощью форм данные можно не только вводить, но и отображать. Запросы тоже отображают данные, но делают это в виде результирующей таблицы, не имеющей почти никаких средств оформления. При выводе данных с помощью форм можно применять специальные средства оформления (рис. 13.4).

Рис. 13.4. Форма для оформленного вывода данных

Отчеты.По своим свойствам и структуре отчеты во многом похожи на формы, но предназначены только для вывода данных, причем для вывода не на экран, а на печатающее устройство (принтер). В связи с этим отчеты отличаются тем, что в них приняты специальные меры для группирования выводимых данных и для вывода специальных элементов оформления, характерных для печатных документов (верхний и нижний колонтитулы, номера страниц, служебная информация о времени создания отчета и т. п.) (рис. 13.5).

Рис. 13.5. Пример простейшего отчета

Страницы.Это специальные объекты баз данных, реализованные в последней версии СУБД Microsoft Access (Access 2000). Правда, более корректно их называть страницами доступа к данным. Физически это особый объект, выполненный в коде HTML, размещаемый на Web-странице и передаваемый клиенту вместе с ней. Сам по себе этот объект не является базой данных, но содержит компоненты, через которые осуществляется связь переданной Web-страницы с базой данных, остающейся на сервере. Пользуясь этими компонентами, посетитель Web-узла может просматривать записи базы в полях страницы доступа (рис. 13.6). Таким образом, страницы доступа к данным осуществляют интерфейс между клиентом, сервером и базой данных, размещенной на сервере. Эта база данных не обязательно должна быть базой данных Microsoft Access. Страницы доступа, созданные средствами Microsoft Access, позволяют работать также с базами данных Microsoft SQL Server.

Рис. 13.6. Пример простейшей страницы доступа

Макросы и модули.Эти категории объектов предназначены как для автоматизации повторяющихся операций при работе с системой управления базами данных, так и для создания новых функций путем программирования. В СУБД Microsoft Access макросы состоят из последовательности внутренних команд СУБД и являются одним из средств автоматизации работы с базой. Модули создаются средствами внешнего языка программирования, в данном случае языка Visual Basic for Applications. Это одно из средств, с помощью которых разработчик базы может заложить в нее нестандартные функциональные возможности, удовлетворить специфические требования заказчика, повысить быстродействие системы управления, а также уровень ее защищенности.

Статьи к прочтению:

Свойства полей, их назначение (ms access).
Связь компьютера с периферийными устройствами

Свойства функции

Что такое проверка данных?: Принципы работы и важность упрощения 101 — Узнайте

Целостность данных становится все более важной, поскольку все больше B2B-компаний используют методы, основанные на данных, для увеличения доходов и повышения операционной эффективности. Неспособность доверять бизнес-данным, собранным из различных источников, может саботировать усилия организации по достижению важнейших бизнес-целей. Огромный объем данных может быть ошеломляющим для бизнеса. Стандарты данных, разнородные системы данных, отсутствие управления данными, ручные процессы и т. д. — все это проблемы, с которыми они сталкиваются.

Предприятия получают данные о своих клиентах посредством внутренних процессов, а также внешних взаимодействий, включая демографическую, технографическую, фирмографическую и финансовую информацию. Однако собранная информация часто необработана и изобилует ошибками, что затрудняет выводы. В результате этой невозможности доверять данным требуется проверка данных. Проверка данных позволяет предприятиям быть более уверенными в своих данных.

В этой статье вы получите информацию о Проверка данных . Вы также получите целостное представление о важности проверки данных, типах и методах проверки данных, шагах по выполнению проверки данных, а также о ее преимуществах и ограничениях. Прочтите, чтобы узнать подробную информацию о Data Validation .

Содержание

Что такое проверка данных?
Почему важна проверка данных?
Какие существуют типы проверки данных?
Каковы методы проверки данных?
- Проверка с помощью сценариев
- Проверка с помощью программ
  - Инструменты с открытым исходным кодом
  - Инструменты предприятия
Каковы шаги для выполнения проверки данных?
- Определение выборки данных
- Проверка базы данных
- Проверка формата данных
Каковы преимущества проверки данных?
Каковы ограничения проверки данных?
Заключение

Что такое проверка данных?

Проверка данных — это процесс проверки точности и высокого качества исходных данных перед их использованием, импортом или другой обработкой. В зависимости от ограничений или целей назначения могут выполняться различные типы проверки. Валидация — это тип очистки данных.

При переносе и объединении данных очень важно убедиться, что данные из различных источников и хранилищ соответствуют бизнес-правилам и не повреждены из-за несоответствий типа или контекста. Цель состоит в том, чтобы генерировать согласованные, точные и полные данные, чтобы избежать потери данных и ошибок во время перемещения.

Почему важна проверка данных?

Источник изображения

Проверка точности, ясности и специфичности данных необходима для устранения любых недостатков проекта. Без проверки данных вы рискуете принимать решения, основанные на несовершенных данных, которые не точно отражают текущую ситуацию. Структуры и содержимое в наборах данных определяют результаты процесса, а методы проверки очищают и удаляют из него ненужные файлы, а также обеспечивают соответствующую структуру набора данных для достижения наилучших результатов.

Проверка данных используется в хранилище данных, а также в процессе ETL (извлечение, преобразование и загрузка). Это облегчает аналитику понимание масштабов конфликтов данных. Хотя очень важно проверять входные данные и значения, также необходимо проверять саму модель данных. Если модель данных неправильно структурирована или построена, вы столкнетесь с проблемами при попытке использовать файлы данных в различных приложениях и программном обеспечении.

Проверка данных также может выполняться для любых данных, включая данные в одном приложении, таком как MS Excel, или простые данные, смешанные вместе в одном хранилище данных.

Hevo Data, полностью управляемая платформа Data Pipeline, может помочь вам автоматизировать, упростить и обогатить процесс репликации данных несколькими щелчками мыши. Благодаря широкому выбору коннекторов и невероятно быстрых конвейеров данных Hevo вы можете извлекать и загружать данные из более чем 100 источников данных прямо в свое хранилище данных или любые базы данных. Для дальнейшей оптимизации и подготовки ваших данных к анализу вы можете обрабатывать и обогащать необработанные детализированные данные с помощью надежного и встроенного уровня преобразования Hevo без написания единой строки кода!

Начните работу с Hevo бесплатно

Hevo — это самая быстрая, простая и надежная платформа для репликации данных, которая многократно сэкономит ваши инженерные ресурсы и время. Попробуйте нашу 14-дневную бесплатную пробную версию с полным доступом сегодня, чтобы испытать полностью автоматизированную беспроблемную репликацию данных!

Какие существуют типы проверки данных?

Каждая организация имеет собственный набор правил хранения и обслуживания данных. Установка основных правил проверки данных поможет вашей компании поддерживать организованные стандарты, которые сделают работу с данными более эффективной. Большинство процедур проверки данных запускают одну или несколько таких проверок, чтобы убедиться, что данные верны, прежде чем они будут сохранены в базе данных.

Ниже приведены общие типы проверки данных:

Проверка типа данных
Проверка кода
Проверка диапазона
Проверка. Вверх

1) Проверка типа данных

Проверка типа данных гарантирует, что введенные в поле данные имеют правильный тип данных. Поле, например, может принимать только числовые данные. После этого система должна отклонить любые данные, содержащие другие символы, такие как буквы или специальные символы, и должно появиться сообщение об ошибке.

2) Проверка кода

Проверка кода обеспечивает выбор поля из допустимого списка значений или соблюдение определенных правил форматирования. Например, легче проверить правильность почтового индекса, сравнив его со списком допустимых кодов. Таким же образом можно подходить и к другим элементам, таким как коды стран и отраслевые коды НАИКС.

3) Проверка диапазона

A Проверка диапазона определяет, попадают ли входные данные в заданный диапазон. Широта и долгота, например, часто используются в географических данных. Широта должна быть между -90 и 90, а долгота должна быть между -180 и 180. Любые значения за пределами этого диапазона считаются недействительными.

4) Проверка формата

Многие типы данных имеют предопределенный формат. Проверка формата гарантирует, что данные имеют правильный формат. Поля даты, например, хранятся в фиксированном формате, таком как «ГГГГ-ММ-ДД» или «ДД-ММ-ГГГГ». Если дата введена в любом другом формате, она будет отклонена. Номер национального страхования выглядит так: LL 99 99 99 L, где L может быть любой буквой, а 9может быть любое число.

5) Проверка непротиворечивости

A Проверка непротиворечивости — это тип логической проверки, обеспечивающий логическую непротиворечивость ввода данных. Одним из примеров является проверка того, является ли дата доставки посылки более поздней, чем дата отправки.

6) Проверка уникальности

Некоторые данные, такие как идентификаторы или адреса электронной почты, изначально уникальны. Эти поля в базе данных, скорее всего, должны иметь уникальные записи. Проверка уникальности гарантирует, что элемент не будет введен в базу данных более одного раза.

7) Проверка присутствия

Проверка присутствия гарантирует, что все обязательные поля не останутся пустыми. Если кто-то попытается оставить это поле пустым, появится сообщение об ошибке, и он не сможет перейти к следующему шагу или сохранить какие-либо другие данные, которые он ввел. Ключевое поле, например, нельзя оставлять пустым в большинстве баз данных.

8) Проверка длины

Проверка длины обеспечивает ввод в поле соответствующего количества символов. Он проверяет, не является ли введенная строка символов ни слишком короткой, ни слишком длинной. Рассмотрите пароль, который должен быть не менее 8 символов. Проверка длины гарантирует, что поле заполнено ровно 8 символами.

9) Поиск

Поиск помогает сократить количество ошибок в поле с ограниченным набором значений. Он сверяется с таблицей, чтобы найти приемлемые значения. Например, тот факт, что в неделе может быть только 7 возможных дней, гарантирует, что список возможных значений ограничен.

Предоставление высококачественного решения ETL может оказаться сложной задачей, если у вас большой объем данных. Автоматизированная платформа Hevo без кода предоставляет вам все необходимое для бесперебойной репликации данных.

Узнайте, что делает Hevo удивительным:

Полностью управляемый : Hevo не требует управления и обслуживания, поскольку это полностью автоматизированная платформа.
Преобразование данных : Hevo предоставляет простой интерфейс для совершенствования, изменения и обогащения данных, которые вы хотите передать.
Faster Insight Generation : Hevo предлагает репликацию данных почти в реальном времени, поэтому у вас есть доступ к генерированию аналитических данных в реальном времени и более быстрому принятию решений.
Управление схемой : Hevo может автоматически определять схему входящих данных и сопоставлять ее со схемой назначения.
Масштабируемая инфраструктура : Hevo имеет встроенную интеграцию для более чем 100 источников (с более чем 40 бесплатными источниками), которые могут помочь вам масштабировать вашу инфраструктуру данных по мере необходимости.
Поддержка в режиме реального времени : команда Hevo доступна круглосуточно, чтобы предоставить исключительную поддержку своим клиентам через чат, электронную почту и звонки в службу поддержки.

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получить 14-дневную бесплатную пробную версию!

Какие существуют методы проверки данных?

Доступны различные методы проверки данных, и каждый метод включает в себя определенные функции для наилучшего процесса проверки данных.

Эти методы проверки данных следующие:

Проверка с помощью сценариев
Проверка с помощью программ

1) Проверка с помощью сценариев

В этом методе проверка выполняется с использованием языка сценариев. как Python, который используется для написания всего сценария процесса проверки. Чтобы убедиться, что вся необходимая информация соответствует требуемым параметрам качества, вы можете сравнить значения данных и структуру с определенными вами правилами. Этот метод проверки данных может занять много времени в зависимости от сложности и размера проверяемого набора данных.

2) Проверка с помощью программ

Существует множество программ, которые помогут вам проверить данные. Поскольку эти программы были разработаны для понимания ваших правил и файловых структур, с которыми вы работаете, этот метод проверки очень прост. Идеальный инструмент позволит вам включить проверку на каждом этапе вашего рабочего процесса, не требуя глубокого понимания основного формата.

Можно использовать следующие программы:

Инструменты с открытым исходным кодом
Инструменты для предприятий

A) Инструменты с открытым исходным кодом

Поскольку варианты с открытым исходным кодом являются экономически эффективными, разработчики могут сэкономить деньги, если они основаны на облачных технологиях. Однако для эффективного завершения процесса этот метод требует обширных знаний и ручного кодирования. OpenRefine и SourceForge — два превосходных примера инструментов с открытым исходным кодом.

B) Инструменты предприятия

Для процесса проверки данных доступны различные инструменты предприятия. Корпоративные инструменты безопасны и стабильны, но требуют инфраструктуры и стоят дороже, чем инструменты с открытым исходным кодом. Например, инструментальная область FME используется для восстановления и проверки данных.

Каковы шаги для проверки данных?

Для проверки данных выполняются следующие действия:

Определение выборки данных
Проверка базы данных
Проверка формата данных

Шаг 1. Определение выборки данных

Если требуется проверить большой объем данных , вам понадобится образец, а не весь набор данных. Чтобы обеспечить успех проекта, вы должны сначала понять и определиться с объемом выборки данных, а также с частотой ошибок.

Шаг 2: Проверка базы данных

В процессе проверки базы данных необходимо убедиться, что все требования к существующей базе данных выполнены. Для сравнения исходных и целевых полей данных необходимо определить уникальные идентификаторы и количество записей.

Шаг 3. Проверка формата данных

Определите общие возможности данных и варианты, требующие исходных данных для целевой проверки, а затем выполните поиск несоответствий, повторяющихся данных, неправильных форматов и пустых значений полей.

Каковы преимущества проверки данных?

Вот некоторые из преимуществ проверки данных:

Это рентабельно, поскольку позволяет сэкономить необходимое количество времени и денег за счет сбора наборов данных.
Поскольку он устраняет дублирование всего набора данных, он прост в использовании и совместим с другими процессами.
Благодаря улучшенному сбору информации проверка данных может напрямую помочь улучшить бизнес.
Он состоит из эффективной структуры данных, которая предоставляет стандартную базу данных и очищенную информацию о наборе данных.

Каковы ограничения проверки данных?

Ниже приведены некоторые ограничения проверки данных:

Из-за наличия в организации нескольких баз данных возможны некоторые сбои. В результате данные могут быть устаревшими, что может вызвать проблемы при проверке данных.
При наличии большой базы данных процесс проверки данных может занимать много времени, поскольку проверку необходимо выполнять вручную.

Заключение

В этой статье вы узнали о проверке данных . В этой статье также представлена информация о проверке данных, типах и методах проверки данных, шагах по выполнению проверки данных, а также ее преимуществах и ограничениях.

Hevo Data, конвейер данных без кода, предоставляет вам согласованное и надежное решение для управления передачей данных между различными источниками и широким спектром желаемых пунктов назначения с помощью нескольких щелчков мыши.

Посетите наш веб-сайт, чтобы ознакомиться с Hevo

Hevo Data благодаря тесной интеграции с более чем 100 источниками данных (включая более 40 бесплатных источников) позволяет вам не только экспортировать данные из желаемых источников данных, но и загружать их в место назначения выбора, но также преобразуйте и обогащайте свои данные, чтобы сделать их готовыми к анализу. Hevo также позволяет интегрировать данные из сторонних источников с помощью встроенного REST API Hevo и коннектора Webhooks . Затем вы можете сосредоточиться на ключевых потребностях вашего бизнеса и провести глубокий анализ.

Хотите попробовать Hevo? Подпишитесь на 14-дневную бесплатную пробную версию и испытайте многофункциональный пакет Hevo из первых рук. Вы также можете взглянуть на удивительную цену, которая поможет вам выбрать лучший план для ваших требований.

Поделитесь своим опытом понимания Проверка данных в разделе комментариев ниже! Мы хотели бы услышать ваши мысли.

Что такое проверка данных?

Управление данными

От

Шон Майкл Кернер

Что такое проверка данных?
Проверка данных — это практика проверки целостности, точности и структуры данных перед их использованием в бизнес-операциях. Результаты операции проверки данных могут предоставить данные, используемые для анализа данных, бизнес-аналитики или обучения модели машинного обучения. Его также можно использовать для обеспечения целостности данных для финансового учета или соблюдения нормативных требований.
Данные могут быть проверены как часть процесса проверки различными способами, включая проверку типа данных, ограничений, структурированности, непротиворечивости и кода.
Каждый тип проверки данных разработан, чтобы убедиться, что данные соответствуют требованиям, чтобы быть полезными.
Проверка данных связана с качеством данных. Проверка данных может быть компонентом измерения качества данных, который гарантирует, что данный набор данных снабжен источниками информации самого высокого качества, авторитетными и точными.
Проверка данных также используется как часть рабочих процессов приложений, включая проверку орфографии и правила создания надежных паролей.
Зачем проверять данные?
Для специалистов по данным, аналитиков данных и других лиц, работающих с данными, их проверка очень важна. Выход любой данной системы может быть настолько хорош, насколько хороши данные, на которых основана операция. Эти операции могут включать модели машинного обучения или искусственного интеллекта, отчеты по анализу данных и информационные панели бизнес-аналитики. Проверка данных гарантирует их точность, а это означает, что все системы, использующие проверенный заданный набор данных, будут такими же.

Эта статья является частью
Проверка данных также важна для того, чтобы данные были полезны для организации или для конкретной операции приложения. Например, если данные имеют неправильный формат для использования системой, то данные не могут быть легко использованы или вообще не могут быть использованы.
При перемещении данных из одного места в другое возникают различные потребности в данных в зависимости от контекста использования данных. Проверка данных гарантирует, что данные верны для определенных контекстов. Правильный тип проверки данных делает данные полезными.

Какие существуют типы проверки данных?
Доступно несколько типов проверки данных, чтобы убедиться, что используются правильные данные. К наиболее распространенным типам проверки данных относятся следующие:
Проверка типа данных является общей и подтверждает, что данные в каждом поле, столбце, списке, диапазоне или файле соответствуют указанному типу данных и формату.
Проверка ограничения проверяет, соответствует ли введенное поле данных заданному требованию в определенных диапазонах. Например, он проверяет, имеет ли поле данных минимальное или максимальное количество символов.
Структурированная проверка гарантирует, что данные соответствуют указанному формату данных, структуре или схеме.
Проверка согласованности
обеспечивает согласованность стилей данных. Например, он подтверждает, что все значения перечислены с точностью до двух знаков после запятой.
Проверка кода аналогична проверке согласованности и подтверждает правильность кодов, используемых для ввода различных данных. Например, он проверяет код страны или коды Североамериканской системы отраслевой классификации (NAICS).
Как выполнить проверку данных
Одним из самых простых и распространенных способов использования данных является программа для работы с электронными таблицами, такая как Microsoft Excel или Google Sheets. Как в Excel, так и в Таблицах процесс проверки данных представляет собой простую встроенную функцию. В Excel и Sheets есть пункт меню, указанный как Data > Data Validation . Выбрав меню Data Validation , пользователь может выбрать конкретный тип данных или проверку ограничений, требуемую для данного файла или диапазона данных.

ETL (извлечение, преобразование и загрузка) и инструменты интеграции данных обычно интегрируют политики проверки данных, которые должны выполняться, когда данные извлекаются из одного источника, а затем загружаются в другой. Популярные инструменты с открытым исходным кодом, такие как dbt, также включают параметры проверки данных и обычно используются для преобразования данных.
Проверка данных также может выполняться программно в контексте приложения для входного значения. Например, при отправке входной переменной, такой как пароль, сценарий может проверить ее, чтобы убедиться, что она соответствует проверке ограничения для правильной длины.
Последнее обновление: январь 2022 г.
Продолжить чтение О проверке данных

Выполнение тестирования хранилища данных для предотвращения проблем
Подготовка данных в машинном обучении: 6 ключевых шагов
Основные проблемы подготовки данных и способы их решения
Что такое подготовка данных? Подробное руководство по подготовке данных
Что такое курирование данных?
Копните глубже в управлении данными
статическое тестирование
Автор: Александр Гиллис
ThoughtSpot запускает интеграцию с Google Sheets
Автор: Эрик Авидон
внешний ключ
Автор: Бен Луткевич
Язык определения данных (DDL)
Автор: Рахул Авати
Бизнес-аналитика
Sisense представляет интеграцию с ChatGPT
Поставщик аналитики разработал новый пользовательский интерфейс, который позволяет клиентам взаимодействовать с чат-ботом и использовать его возможности для значительного.
..
Приобретение Qlik компании Talend расширяет возможности фабрики данных
Благодаря своему последнему приобретению давний поставщик аналитики добавляет структуру данных и разработку конвейера данных самообслуживания …
Увольнения Salesforce свидетельствуют о том, что Tableau потеряла независимость
На поставщика аналитических услуг сильно повлияло последнее сокращение персонала CRM-гиганта, которое последовало за массовым оттоком …
ПоискAWS
AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями
Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Услуга автоматизирует…
Разбираем модель ценообразования Amazon EKS
В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу…
Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS Пользователи
AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запустить его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнить тяжелую работу с помощью EKS. См…
Управление контентом
10 лучших программных продуктов PIM в 2023 году Системы PIM
могут поставляться как отдельные продукты, но многие из них подходят для более крупных цифровых платформ. Лучшие продукты PIM включают …
4 главные тенденции управления контентом в 2023 году
Тенденции в области управления контентом — искусственный интеллект, облачное развертывание, управление знаниями и конфиденциальность данных — могут помочь организациям автоматизировать …
Лучшее программное обеспечение для управления корпоративным контентом 2023 года
Когда дело доходит до ECM, нужно учитывать множество поставщиков. Изучите 10 платформ, чтобы понять их возможности и …
ПоискOracle
Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner
Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …
Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс
Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …
Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API
Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …
ПоискSAP
Будущее SAP зависит от открытия своего ИТ-стека
Первые 50 лет SAP сосредоточилась на основных ERP-системах для внутренних бизнес-операций, но в последующие годы необходимо сосредоточиться на расширении .