Testes de integridade de dados: objetivos, processos e melhores práticas

Testes de integridade de dados referem-se ao processo de validação da precisão, consistência e confiabilidade de dados armazenados em bancos de dados, data warehouses ou outros sistemas de armazenamento de dados. Esse tipo de testes é fundamental para garantir que os dados não sejam corrompidos, perdidos ou modificados incorretamente durante o armazenamento, a recuperação ou o processamento. 

Ao realizar testes de integridade de dados, as organizações podem confirmar que seus dados são completos, precisos e de alta qualidade, permitindo melhores decisões de negócios e operações.

Neste artigo:

• Três objetivos dos testes de integridade de dados
• O processo de testes de integridade de dados
• Melhores práticas para testes de integridade de dados

A precisão de dados refere-se à exatidão dos valores dos dados e ao grau em que eles representam as entidades do mundo real que pretendem descrever.

Os testes de integridade de dados ajudam a garantir a precisão de dados, validando se os valores de dados estão em conformidade com o formato, intervalo e tipo esperados.

Esse processo também envolve a verificação de erros de entrada de dados, como erros ortográficos e valores incorretos ou missing values.

2. Manutenção da consistência de dados

A consistência de dados é a uniformidade de dados armazenados em diferentes sistemas ou dentro de um único sistema.

Os testes de integridade de dados ajudam a manter a consistência, garantindo que os dados sejam atualizados, inseridos ou excluídos de acordo com as regras predefinidas e que essas alterações sejam propagadas de forma consistente em todos os sistemas afetados.

Esse processo ajuda a evitar anomalias nos dados, como entradas duplicadas ou conflitantes, que podem levar a análises falhas dos dados.

3. Proteção da confiabilidade de dados

Anomalias contextuais são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. A confiabilidade de dados refere-se à capacidade de um sistema de armazenamento de dados de fornecer consistentemente dados precisos e completos quando necessário.

Os testes de integridade dos dados ajudam a proteger a confiabilidade de dados, garantindo que os dados permaneçam não corrompidos e acessíveis durante todo o seu ciclo de vida, desde a entrada inicial até o armazenamento, recuperação e processamento.

Ao realizar testes rotineiros de integridade de dados, as organizações podem detectar e resolver possíveis problemas antes que se agravem, garantindo que seus dados permaneçam confiáveis.

Conteúdo relacionado: o que é detecção de anomalias?

Validação de dados

A validação de dados é o primeiro passo no processo de teste de integridade dos dados e envolve verificar se os valores dos dados estão em conformidade com o formato, intervalo e tipo esperados.

Esse processo pode incluir técnicas como validação em nível de campo, validação em nível de registro e verificações de integridade referencial, que ajudam a garantir que os dados sejam inseridos de forma correta e consistente em todos os sistemas.

Verificações de consistência de dados

Depois que os dados forem validados, a próxima etapa é verificar a consistência em diferentes sistemas ou dentro de um único sistema.

Esse processo envolve a comparação de dados em diferentes locais ou formatos para garantir que sejam consistentes e sigam as regras predefinidas. 

As verificações comuns de consistência de dados incluem:

• Verificações de consistência entre sistemas, que comparam dados entre diferentes sistemas para garantir que sejam uniformes e atualizados.
• Verificações de consistência entre tabelas, que comparam dados dentro de um único sistema para garantir que sejam consistentes ente diferentes tabelas ou conjuntos de dados.

Detecção de anomalias de dados

Anomalias de dados, como entradas duplicadas ou conflitantes, podem causar problemas na análise de dados. Os testes de integridade de dados visam detectar e resolver essas anomalias, comparando entradas de dados com regras e padrões predefinidos. 

Exemplos de técnicas de detecção de anomalias de dados incluem:

• Detecção de duplicatas, que identifica e remove entradas duplicadas em um conjunto de dados.
• Detecção de valores discrepantes, que identifica pontos de dados que se desviam significativamente do padrão esperado, indicando possíveis erros ou inconsistências.

Monitoramento da integridade de dados

A etapa final no processo de teste de integridade de dados é o monitoramento contínuo, que envolve a verificação rotineira dos dados quanto à precisão, consistência e confiabilidade.

Esse processo ajuda as organizações a detectar e resolver possíveis problemas antes que se agravem, garantindo que seus dados permaneçam confiáveis ao longo do tempo. 

O monitoramento da integridade de dados pode incluir auditorias periódicas de dados, verificações automatizadas de integridade de dados e validação de dados em tempo real.

Estabeleça políticas claras de gestão de dados

As políticas de gestão de dados fornecem a base para o teste de integridade de dados, definindo as regras, funções e responsabilidades relacionadas ao gerenciamento de dados dentro da organização.

Ao estabelecer políticas claras de gestão de dados, você pode garantir que sua organização esteja comprometida em manter a integridade de dados e que todos os funcionários entendam seu papel no processo.

Imponha técnicas de validação de dados

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para detectar e resolver anomalias, aprendendo o padrão subjacente nos dados e identificando quaisquer desvios desse padrão. Por exemplo, algoritmos de agrupamento podem ser usados para agrupar pontos de dados similares, de modo que os analistas identifiquem quaisquer valores discrepantes ou tendências incomuns nos dados.

Além disso, algoritmos de detecção de anomalias, como o Isolation Forest e o Local Outlier Factor, podem ser usados para identificar anomalias nos dados, comparando cada ponto de dados com seus vizinhos e determinando seu grau de isolamento ou desvio da norma.

Automatize as verificações de consistência de dados

Automatizar as verificações de consistência de dados pode ajudar a simplificar o processo de teste de integridade de dados e reduzir o risco de erros humanos.

Com o uso de ferramentas automatizadas, sua organização pode comparar dados com mais eficiência em diferentes sistemas e tabelas, ajudando a manter a consistência dos dados e evitar anomalias.

Para grandes conjuntos de dados, a automação é a única maneira viável de realizar verificações de consistência completas.

Empregue técnicas de detecção de anomalias de dados

Técnicas de detecção de anomalias de dados, como detecção de duplicatas e detecção de valores discrepantes, podem ajudar sua organização a identificar e resolver possíveis problemas de dados antes que eles afetem sua tomada de decisão e operações.

Empregando essas técnicas como parte do processo de teste de integridade dos dados, você garante que os dados permaneçam precisos, consistentes e confiáveis.

Monitore continuamente a integridade de dados

O teste de integridade de dados não é uma atividade única, mas um processo contínuo que requer monitoramento contínuo. Auditando regularmente seus dados, implementando verificações automatizadas de integridade de dados e validando dados em tempo real, você pode garantir que os dados de sua organização permaneçam confiáveis ao longo do tempo.

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