数据验证是一种检查数据准确性和质量的方法，通常在导入和处理之前执行，它也可以被视为一种数据清理形式。数据验证可确保您的数据完整、唯一（包含不重复的不同值），并且值的范围与您的预期一致。通常，数据验证用作ETL（提取、转换和加载）等过程的一部分，您可以将数据从源数据库移动到目标数据仓库，以便将其与其他数据连接以进行分析。数据验证有助于确保在执行分析时，结果是准确的。

数据验证的步骤

第1步：确定数据样本

确定要采样的数据。如果您有大量数据，则可能需要验证数据样本而不是整个集合。您需要确定要采样的数据量，以及确保项目成功可接受的错误率。

第2步：验证数据库

在移动数据之前，您需要确保现有数据库中存在所有必需的数据。确定记录数和唯一ID，并比较源数据字段和目标数据字段。

第3步：验证数据格式

确定数据的总体运行状况以及源数据与目标中的架构匹配所需的更改。然后搜索不一致或不完整的计数、重复数据、不正确的格式和空字段值。

数据验证方法

您可以通过以下方式之一执行数据验证：

• 脚本：数据验证通常使用Python等脚本语言来执行，以便为验证过程编写脚本。例如，您可以创建一个XML文件，其中包含要比较的源和目标数据库名称、表名称和列。然后，Python脚本可以将XML作为输入并处理结果。但是，这可能非常耗时，因为您必须编写脚本并手动验证结果。
• 企业工具：企业工具可用于执行数据验证。例如，FME数据验证工具可以验证和修复数据。企业工具具有更稳定和安全的优势，但可能需要基础架构并且比开源选项更昂贵。
• 开源工具：开源选项具有成本效益，如果基于云，则还可以节省基础架构成本。但仍然需要一定程度的知识和手工编码才能有效使用。

数据验证面临的挑战

由于以下几个原因，数据验证可能具有挑战性：

• 验证数据库可能具有挑战性，因为数据可能分布在整个组织的多个数据库中，数据可能是孤立的，也可能是过时的。
• 验证数据格式可能是一个非常耗时的过程，尤其是如果您有大型数据库并且您打算手动执行验证。但是，对数据进行采样以进行验证有助于减少所需的时间。

数据验证和ETL

无论是手动验证数据还是通过脚本编写，都可能非常耗时。但是，在验证数据后，现代ETL工具可以帮助您加快流程。作为评估数据的一部分，您可以确定可以在源处修复哪些错误，以及ETL工具在数据处于管道中时可以修复哪些错误。然后，您可以在将数据移动到数据仓库时自动集成、清理和转换数据。

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