O que é validação de dados?

Validação de dados é o processo de verificar se os dados estão limpos, precisos e prontos para uso.
 

Os dados válidos estão dentro dos limites ou intervalos permitidos, estão em conformidade com os formatos de dados especificados, estão livres de imprecisões e atendem aos critérios de validação específicos de uma organização.

A validação de dados é uma etapa estabelecida há muito tempo nos fluxos de trabalho de gerenciamento de dados . Afinal, dados inválidos podem causar estragos na análise de dados. No entanto, sua urgência e importância se multiplicaram à medida que as organizações se envolvem em níveis sem precedentes de coleta de dados para impulsionar a tomada de decisões baseada em dados e iniciativas de inteligência artificial (IA) .

Hoje, as empresas acumulam rotineiramente grandes conjuntos de dados contendo terabytes ou petabytes de dados. Essas informações vêm de várias fontes de dados, como dispositivos de Internet das coisas (IOT) ou mídias sociais, e geralmente são migradas para data warehouse e outros sistemas de destino. Mas as informações provenientes de uma ampla gama de fontes, combinadas com a escala das migrações massivas de dados, podem preparar o terreno para uma série de problemas: formatos inconsistentes e discrepâncias, dados duplicados, campos de dados incompletos, erros de entrada de dados e até envenenamento de dados.

Esses problemas de qualidade de dados podem comprometer a integridade dos dados e colocar em risco a tomada de decisões informadas. E dados inválidos não só criam dores de cabeça para os analistas de dados; também é um problema para engenheiros, cientistas de dados e outras pessoas que trabalham com modelos de IA.

Os modelos de IA, incluindo os modelos de aprendizado de máquina e os modelos de IA generativa, exigem dados confiáveis e precisos para treinamento e desempenho do modelo. À medida que a implementação eficaz da IA se torna uma vantagem competitiva crítica, as empresas não podem se dar ao luxo de que dados inválidos comprometam seus esforços de IA. As empresas usam processos de validação de dados para ajudar a garantir que a qualidade dos dados seja suficiente para uso em análises de dados e IA.

Além disso, a validação de dados tem se tornado cada vez mais importante em relação à conformidade regulatória. Por exemplo, a Lei de Inteligência Artificial da UE exige que a validação de dados para sistemas de IA de "alto risco" esteja sujeita a práticas rigorosas de gestão de dados.

A validação de dados envolve o estabelecimento e a aplicação de business rules e verificações de validação de dados.

Embora diversas organizações usem regras e técnicas diferentes de validação de dados, os tipos mais comuns de verificações de validação de dados são:

• Verificações de código
• Verificações de consistência
• Verificações de tipo de dados
• Verificações de formato
• Verificações de alcance
• Verificações de singularidade

A verificação de código determina se um valor de dados é válido comparando-o a uma lista de valores aceitáveis. Alguns exemplos são códigos de país, códigos ISBN (International Standard Book Number) e códigos NAICS (North American Industry Classification System) para classificar setores.

As verificações de consistência confirmam que os dados de entrada são lógicos e não estão em conflito com outros valores. Por exemplo, em um banco de dados de pares, as datas de seus engajamentos devem ser anteriores às datas de seu casamento.

Um tipo de dados define o formato válido para os dados em uma coluna específica. Exemplos de tipos de dados podem incluir texto, numérico ou data. Essa verificação identifica cada valor que não corresponde ao tipo de dados selecionado em termos de comprimento, precisão ou escala, ou que viola o tipo de dados especificado.

As verificações de formato são implementadas para colunas que têm requisitos específicos de formatação de dados, como colunas para números de telefone, endereços de e-mails e datas.

As verificações de faixa determinam se os dados numéricos estão dentro de uma faixa predefinida de valores mínimos e máximos. Por exemplo, uma coluna de pressões aceitáveis dos pneus do veículo pode variar de 30 a 35 libras por polegadas quadrada.

As verificações de exclusividade se aplicam a colunas em que cada entrada de dados deve ser exclusiva e não há valores duplicados.

Outras verificações usadas para validação de dados incluem verificações de comprimento (garantindo o número certo de caracteres em um campo); verificações de presença (garantindo que os campos obrigatórios não estejam em branco); e validação de esquema (garantindo que os dados estejam em conformidade com uma estrutura predefinida).

A validação de dados é frequentemente mencionada em conjunto com a limpeza de dados, que é a correção de erros e inconsistências em conjuntos de dados brutos. Às vezes, a validação de dados é considerada um componente da limpeza de dados, enquanto em outros casos é chamado de um processo distinto.

Tanto a validação quanto a limpeza de dados são elementos do gerenciamento de qualidade de dados (DQM), um conjunto de práticas para manter dados de alta qualidade em uma organização. Processos adicionais e complementares de DQM incluem a criação de perfis de dados, o monitoramento da qualidade de dados e o gerenciamento de metadados.

Embora a validação de dados possa ser realizada manualmente, pode ser uma tarefa árdua e demorada. Diferentes ferramentas de dados podem ajudar os profissionais de dados a acelerar, automatizar e simplificar o processo de validação de dados.