Validación de datos

El enfoque proactivo de Bright Data con respecto a los datos validados garantiza que cualquier desviación de los estándares predefinidos se detecte a tiempo, lo que reduce el riesgo de corrupción o uso indebido de los datos.
Al definir reglas de validación claras, podemos mantener una base sólida para la calidad de los datos que respalda análisis precisos, la toma de decisiones con confianza y el cumplimiento de los estándares del sector.

La validación de datos se refiere al proceso de garantizar la precisión y la calidad de los datos. La validación de datos confirma que los valores introducidos en los objetos de datos se ajustan a las restricciones del esquema del conjunto de datos. El proceso de validación también garantiza que estos valores sigan las reglas establecidas para su aplicación. Validar los datos antes de actualizar la base de datos de su aplicación es una buena práctica, ya que reduce los errores y el número de viajes de ida y vuelta entre una aplicación y la base de datos.

Los proveedores de datos deben mantener rigurosas medidas de control de calidad y ofrecer asistencia continua para cuestiones relacionadas con los datos, de modo que las empresas puedan confiar en sus procesos de validación de datos y en su experiencia.

• Precisión: las empresas deben asegurarse de que los datos que compran son precisos y no contienen errores, ya que los datos inexactos pueden afectar negativamente a la toma de decisiones, el análisis y el rendimiento general.
• Exhaustividad: el conjunto de datos debe ser completo y contener toda la información relevante para satisfacer los requisitos específicos de la empresa.
• Coherencia: para facilitar una integración y un análisis eficientes, todas las fuentes de datos y registros deben seguir formatos, convenciones de nomenclatura y unidades de medida uniformes.
• Puntualidad: es esencial disponer de datos actualizados y relevantes, ya que los datos obsoletos o caducos pueden no proporcionar la información deseada y dar lugar a decisiones erróneas.

Nuestro proceso de validación consta de varias etapas, cada una de las cuales se centra en un aspecto diferente de la recopilación de datos.

Etapa n.º 1: Precisión: validación del esquema

El primer paso es definir el esquema de cada campo y el resultado esperado. Cada registro recopilado se somete a una validación del esquema. ¿Es el tipo de datos correcto? ¿Este campo es obligatorio o está vacío?

Durante la configuración, definimos el esquema del campo y el resultado esperado.

• Tipo de datos (por ejemplo, cadena, numérico, booleano, fecha)
• Campos obligatorios (por ejemplo, ID)
• Campos comunes (por ejemplo, precio, moneda, valoración por estrellas)
• Validación de campos personalizados

El conjunto de datos se crea después de que los registros se validan en función del esquema definido y el resultado del campo.

Ejemplo: para un campo como is_active, que se espera que sea booleano, la validación comprobará si el valor es verdadero o falso. La validación fallará si el valor es «Sí», «No» o cualquier otro valor.

Etapa n.º 2: Integridad: estadísticas del conjunto de datos

En esta etapa se evalúan los atributos estadísticos clave del conjunto de datos para garantizar la calidad, la integridad y la coherencia de los datos.

• Tasa de relleno (%): evalúa la tasa de relleno global del conjunto de datos en comparación con los valores esperados (basados en estadísticas de muestra) para cada campo. Los valores de relleno deben cumplir un porcentaje mínimo.
• Valores únicos (#): garantiza que cualquier campo y los valores de ID únicos cumplan los criterios de validación requeridos, es decir, el número de valores únicos frente a los esperados. El conjunto de datos debe contener un porcentaje mínimo de valores únicos.
• Tamaño del conjunto de datos Umbral mínimo de registros (n.º): refleja el número de registros esperados. Se requieren un mínimo de X registros para el conjunto de datos inicial y se comprueba que la fluctuación no supere el +/- 10 %.
• Validación de persistencia: una vez que se rellena un campo, pasa a ser obligatorio y no se puede dejar vacío en entradas posteriores. Esto garantiza la coherencia y la integridad de los datos. Si se intenta dejar el campo vacío después de la entrada inicial de datos, se activa un error que solicita al usuario que proporcione la información necesaria o justifique la omisión.
• Verificación de tipo: comprueba rigurosamente el tipo de datos de cada entrada con respecto al tipo de campo designado, ya sea cadena, número, fecha, etc. Esto garantiza la integridad de los datos y evita posibles discrepancias o errores durante el procesamiento de los datos. Cuando se detecta una discrepancia, el sistema la marca para su corrección antes de continuar con el procesamiento.

A medida que pasamos de evaluar las propiedades estadísticas del conjunto de datos en la etapa 2, pasamos a implementar un proceso para actualizar y mantener el conjunto de datos en la etapa 3, lo que garantiza su relevancia y precisión continuas a lo largo del tiempo.

Etapa n.º 3: Supervisión continua

• La etapa final de validación de datos se refiere al mantenimiento del conjunto de datos en función de los cambios en la estructura del sitio web y los registros actualizados o nuevos. Esta etapa garantiza la relevancia y precisión del conjunto de datos a lo largo del tiempo.
• Identifique los errores y los valores atípicos comparando los datos recién recopilados con los datos recopilados anteriormente.
  Cualquier fallo en la validación nos será comunicado a través de un mecanismo de alerta.

Con Bright Data, puede estar seguro de que sus Conjuntos de datos son de la máxima calidad e integridad, lo que se traduce en una mejor comprensión y en decisiones más informadas.