數據驗證是一種檢查數據準確性和質量的方法，通常在導入和處理之前執行，它也可以被視為一種數據清理形式。數據驗證可確保您的數據完整、唯一（包含不重複的不同值），並且值的範圍與您的預期一致。通常，數據驗證用作ETL（提取、轉換和加載）等過程的一部分，您可以將數據從源數據庫移動到目標數據倉庫，以便將其與其他數據連接以進行分析。數據驗證有助於確保在執行分析時，結果是準確的。
數據驗證的步驟
第1步：確定數據樣本
確定要採樣的數據。如果您有大量數據，則可能需要驗證數據樣本而不是整個集合。您需要確定要採樣的數據量，以及確保項目成功可接受的錯誤率。
第2步：驗證數據庫
在移動數據之前，您需要確保現有數據庫中存在所有必需的數據。確定記錄數和唯一ID，並比較源數據字段和目標數據字段。
第3步：驗證數據格式
確定數據的總體運行狀況以及源數據與目標中的架構匹配所需的更改。然後搜索不一致或不完整的計數、重複數據、不正確的格式和空字段值。
數據驗證方法
您可以通過以下方式之一執行數據驗證：
- 腳本：數據驗證通常使用Python等腳本語言來執行，以便為驗證過程編寫腳本。例如，您可以創建一個XML文件，其中包含要比較的源和目標數據庫名稱、表名稱和列。然後，Python腳本可以將XML作為輸入並處理結果。但是，這可能非常耗時，因為您必須編寫腳本並手動驗證結果。
- 企業工具：企業工具可用於執行數據驗證。例如，FME數據驗證工具可以驗證和修復數據。企業工具具有更穩定和安全的優勢，但可能需要基礎架構並且比開源選項更昂貴。
- 開源工具：開源選項具有成本效益，如果基於雲，則還可以節省基礎架構成本。但仍然需要一定程度的知識和手工編碼才能有效使用。
數據驗證面臨的挑戰
由於以下幾個原因，數據驗證可能具有挑戰性：
- 驗證數據庫可能具有挑戰性，因為數據可能分佈在整個組織的多個數據庫中，數據可能是孤立的，也可能是過時的。
- 驗證數據格式可能是一個非常耗時的過程，尤其是如果您有大型數據庫並且您打算手動執行驗證。但是，對數據進行採樣以進行驗證有助於減少所需的時間。
數據驗證和ETL
無論是手動驗證數據還是通過腳本編寫，都可能非常耗時。但是，在驗證數據後，現代ETL工具可以幫助您加快流程。作為評估數據的一部分，您可以確定可以在源處修復哪些錯誤，以及ETL工具在數據處於管道中時可以修復哪些錯誤。然後，您可以在將數據移動到數據倉庫時自動集成、清理和轉換數據。
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