Apa itu validasi data?

Validasi data adalah proses verifikasi bahwa data bersih, akurat, dan siap digunakan.
 

Data yang valid berada dalam batas atau rentang yang diizinkan, sesuai dengan format data yang ditentukan, bebas dari ketidakakuratan, dan mematuhi kriteria validasi spesifik organisasi.

Validasi data adalah langkah lama dalam alur kerja manajemen data — data yang tidak valid, bagaimanapun, dapat mendatangkan malapetaka pada analisis data. Namun, urgensi dan signifikansinya telah berlipat ganda ketika organisasi terlibat dalam tingkat pengumpulan data yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk mendukung inisiatif pengambilan keputusan berbasis data dan kecerdasan buatan (AI).

Saat ini, perusahaan secara rutin mengumpulkan kumpulan data besar yang berisi terabyte atau petabyte data. Informasi ini berasal dari berbagai sumber data, seperti perangkat Internet of Things (IoT) atau media sosial, dan sering dipindah ke gudang data dan sistem target lainnya. Tetapi informasi yang berasal dari berbagai sumber, dikombinasikan dengan skala migrasi data besar-besaran, dapat menimbulkan sejumlah masalah: format dan perbedaan yang tidak konsisten, data duplikat, bidang data yang tidak lengkap, kesalahan entri data, dan bahkan keracunan data.

Masalah kualitas data ini dapat mengorbankan integritas data dan membahayakan pengambilan keputusan yang tepat. Dan data yang tidak valid tidak hanya menimbulkan masalah bagi analis data; tetapi juga menjadi masalah bagi para insinyur, ilmuwan data, dan orang lain yang bekerja dengan model AI.

Model AI, termasuk model machine learning dan model AI generatif, memerlukan data yang andal dan akurat untuk pelatihan model dan kinerja. Karena implementasi AI yang efektif menjadi keunggulan kompetitif yang penting, bisnis tidak boleh membiarkan data tidak valid membahayakan upaya AI mereka. Perusahaan menggunakan proses validasi data untuk membantu memastikan kualitas data cukup untuk digunakan dalam analisis data dan AI.

Selain itu, validasi data menjadi semakin penting dalam kaitannya dengan kepatuhan terhadap peraturan. Misalnya,Undang-Undang Kecerdasan Buatan UE mengharuskan validasi data untuk sistem AI "berisiko tinggi" tunduk pada praktik tata kelola data yang ketat.

Validasi data memerlukan penetapan dan penegakan aturan bisnis dan pemeriksaan validasi data.

Meskipun setiap organisasi menggunakan aturan dan teknik validasi data yang berbeda, jenis pemeriksaan validasi data yang paling umum adalah:

• Pemeriksaan kode
• Pemeriksaan konsistensi
• Pemeriksaan tipe data
• Pemeriksaan format
• Pemeriksaan jangkauan
• Pemeriksaan keunikan

Pemeriksaan kode menentukan apakah nilai data valid dengan membandingkannya dengan daftar nilai yang dapat diterima. Beberapa contoh termasuk kode negara, kode Nomor Buku Standar Internasional (ISBN) dan kode Sistem Klasifikasi Industri Amerika Utara (NAICS) untuk mengklasifikasikan bisnis.

Pemeriksaan konsistensi mengonfirmasi bahwa data input logis dan tidak bertentangan dengan nilai lain. Misalnya, dalam database pasangan yang sudah menikah, tanggal pertunangan mereka harus lebih awal dari tanggal pernikahan mereka.

Tipe data mendefinisikan format yang valid untuk data dalam kolom tertentu. Contoh tipe data mungkin termasuk teks, numerik atau tanggal. Pemeriksaan ini mengidentifikasi setiap nilai yang tidak sesuai dengan tipe data yang dipilih dalam hal panjang, presisi, atau skala-atau yang melanggar tipe data yang ditentukan.

Pemeriksaan format diterapkan untuk kolom yang memiliki persyaratan pemformatan data tertentu, seperti kolom untuk nomor telepon, alamat email, dan tanggal.

Pemeriksaan rentang menentukan apakah data numerik berada dalam kisaran nilai minimum dan maksimum yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, kolom tekanan ban kendaraan yang dapat diterima mungkin berkisar antara 30 hingga 35 pon per inci persegi.

Pemeriksaan keunikan berlaku untuk kolom di mana setiap entri data harus unik dan tidak ada nilai duplikat.

Pemeriksaan lain yang digunakan untuk validasi data termasuk pemeriksaan panjang (memastikan jumlah karakter yang tepat dalam bidang); pemeriksaan kehadiran (memastikan bidang wajib tidak kosong); dan validasi skema (memastikan bahwa data sesuai dengan struktur yang telah ditentukan sebelumnya).

Validasi data sering disebutkan bersama dengan pembersihan data, yang merupakan koreksi kesalahan dan inkonsistensi dalam kumpulan data mentah. Terkadang validasi data dianggap sebagai komponen dari pembersihan data, sementara dalam kasus lain, validasi data disebut sebagai proses yang berbeda.

Validasi data dan pembersihan data adalah elemen manajemen kualitas data (DQM), kumpulan praktik untuk mempertahankan data berkualitas tinggi di suatu organisasi. Proses DQM tambahan yang saling melengkapi meliputi pembuatan profil data, pemantauan kualitas data, dan manajemen metadata.

Meskipun validasi data dapat dilakukan secara manual, ini bisa menjadi tugas yang sulit dan memakan waktu. Alat data yang berbeda dapat membantu profesional data mempercepat, mengotomatiskan, dan merampingkan proses validasi data.