Datenvalidierung

Der proaktive Ansatz von Bright Data zur Validierung von Daten stellt sicher, dass Abweichungen von vordefinierten Standards frühzeitig erkannt werden, wodurch das Risiko von Datenkorruption oder -missbrauch verringert wird.
Durch die Definition klarer Validierungsregeln sind wir in der Lage, eine solide Grundlage für die Datenqualität zu schaffen, die genaue Analysen, sichere Entscheidungen und die Einhaltung von Industriestandards unterstützt.

Datenvalidierung bezeichnet den Prozess der Sicherstellung der Genauigkeit und Qualität von Daten. Durch die Validierung von Daten wird bestätigt, dass die in Datenobjekte eingegebenen Werte den Einschränkungen innerhalb des Schemas der Datensätze entsprechen. Der Validierungsprozess stellt außerdem sicher, dass diese Werte den für Ihre Anwendung festgelegten Regeln entsprechen. Die Validierung von Daten vor der Aktualisierung der Datenbank Ihrer Anwendung ist eine bewährte Vorgehensweise, da sie Fehler und die Anzahl der Roundtrips zwischen einer Anwendung und der Datenbank reduziert.

Datenanbieter müssen strenge Qualitätskontrollmaßnahmen einhalten und kontinuierlichen Support für datenbezogene Probleme bieten, damit Unternehmen ihren Datenvalidierungsprozessen und ihrem Fachwissen vertrauen können.

• Genauigkeit: Unternehmen müssen sicherstellen, dass die von ihnen gekauften Daten genau und fehlerfrei sind, da ungenaue Daten sich negativ auf die Entscheidungsfindung, die Analyse und die Gesamtleistung auswirken können.
• Vollständigkeit: Der Datensatz sollte umfassend sein und alle relevanten Informationen enthalten, um den spezifischen Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.
• Konsistenz: Um eine effiziente Integration und Analyse zu ermöglichen, müssen alle Datenquellen und Datensätze einheitlichen Formaten, Namenskonventionen und Maßeinheiten folgen.
• Aktualität: Aktuelle und relevante Daten sind unerlässlich, da veraltete oder überholte Daten möglicherweise nicht die gewünschten Erkenntnisse liefern und zu falschen Entscheidungen führen können.

Unser Validierungsprozess besteht aus mehreren Stufen, die sich jeweils auf einen anderen Aspekt der Datenerfassung konzentrieren.

Stufe 1: Genauigkeit: Schema-Validierung

Der erste Schritt besteht darin, das Schema jedes Feldes und die erwartete Ausgabe zu definieren. Jeder erfasste Datensatz durchläuft eine Schema-Validierung. Ist es der richtige Datentyp? Ist dieses Feld obligatorisch oder leer?

Während der Einrichtung definieren wir das Feldschema und die erwartete Ausgabe

• Datentyp (z. B. Zeichenfolge, numerisch, boolesch, Datum)
• Pflichtfelder (z. B. ID)
• Allgemeine Felder (z. B. Preis, Währung, Sternebewertung)
• Benutzerdefinierte Feldvalidierung

Der Datensatz wird erstellt, nachdem die Datensätze auf der Grundlage des definierten Schemas und der Feldausgabe validiert wurden.

Beispiel: Bei einem Feld wie „is_active”, das als boolescher Wert erwartet wird, überprüft die Validierung, ob der Wert „True” oder „False” ist. Die Validierung schlägt fehl, wenn der Wert „Yes”, „No” oder ein anderer Wert ist.

Stufe 2 Vollständigkeit: Datensatzstatistik

In dieser Stufe werden die wichtigsten statistischen Attribute der Datensätze bewertet, um die Datenqualität, Vollständigkeit und Konsistenz sicherzustellen.

• Füllrate (%): Bewertet die Gesamtfüllrate der Datensätze anhand der erwarteten Werte (basierend auf Stichprobenstatistiken) für jedes Feld. Die Füllwerte müssen einen Mindestprozentsatz erreichen.
• Eindeutige Werte (#): Stellt sicher, dass alle Felder und die eindeutigen ID-Werte die erforderlichen Validierungskriterien erfüllen, d. h. die Anzahl der eindeutigen Werte im Vergleich zu den erwarteten Werten. Der Datensatz muss einen Mindestprozentsatz an eindeutigen Werten enthalten.
• Datensatzgröße Mindestanzahl an Datensätzen (#): Gibt die Anzahl der erwarteten Datensätze wieder. Für den ursprünglichen Datensatz sind mindestens X Datensätze erforderlich, wobei Schwankungen innerhalb von +/- 10 % überprüft werden.
• Persistenzvalidierung: Sobald ein Feld ausgefüllt ist, wird es obligatorisch und darf in nachfolgenden Einträgen nicht leer gelassen werden. Dies gewährleistet die Konsistenz und Vollständigkeit der Daten. Wenn versucht wird, das Feld nach der ersten Dateneingabe leer zu lassen, wird eine Fehlermeldung ausgelöst, die den Benutzer auffordert, die erforderlichen Informationen anzugeben oder die Auslassung zu begründen.
• Typüberprüfung: Der Datentyp jeder Eingabe wird streng mit dem festgelegten Feldtyp verglichen, sei es Zeichenfolge, Zahl, Datum usw. Dies gewährleistet die Datenintegrität und verhindert potenzielle Unstimmigkeiten oder Fehler bei der Datenverarbeitung. Wenn eine Unstimmigkeit festgestellt wird, markiert das System diese zur Korrektur, bevor die weitere Verarbeitung erfolgt.

Nach der Bewertung der statistischen Eigenschaften des Datensatzes in Stufe 2 gehen wir in Stufe 3 zur Implementierung eines Prozesses zur Aktualisierung und Pflege des Datensatzes über, der dessen fortdauernde Relevanz und Genauigkeit sicherstellt.

Stufe 3: Kontinuierliche Überwachung

• Die letzte Phase der Datenvalidierung bezieht sich auf die Pflege der Datensätze auf der Grundlage von Änderungen der Website-Struktur und aktualisierten oder neuen Datensätzen. Diese Phase gewährleistet die Relevanz und Genauigkeit der Datensätze im Laufe der Zeit.
• Identifizieren Sie Fehler und Ausreißer, indem Sie neu erfasste Daten mit zuvor erfassten Daten vergleichen.
  Jeder Validierungsfehler wird uns über einen Warnmechanismus gemeldet.

Mit Bright Data können Sie sicher sein, dass Ihre Datensätze von höchster Qualität und Integrität sind, was zu verbesserten Erkenntnissen und fundierteren Entscheidungen führt.