Validação de dados

A abordagem proativa da Bright Data em relação aos dados validados garante que qualquer desvio dos padrões predefinidos seja detectado antecipadamente, reduzindo o risco de corrupção ou uso indevido dos dados.
Ao definir regras de validação claras, somos capazes de manter uma base sólida para a qualidade dos dados, que apoia análises precisas, tomadas de decisão confiáveis e garante a conformidade com os padrões do setor.

A validação de dados refere-se ao processo de garantir a precisão e a qualidade dos dados. A validação de dados confirma que os valores inseridos nos objetos de dados estão em conformidade com as restrições do esquema do Conjunto de dados. O processo de validação também garante que esses valores sigam as regras estabelecidas para sua aplicação. Validar os dados antes de atualizar o banco de dados da sua aplicação é uma boa prática, pois reduz erros e o número de idas e vindas entre uma aplicação e o banco de dados.

Os provedores de dados devem manter medidas rigorosas de controle de qualidade e oferecer suporte contínuo para questões relacionadas a dados, para que as empresas possam confiar em seus processos de validação de dados e experiência.

• Precisão: as empresas devem garantir que os dados que adquirem sejam precisos e sem erros, pois dados imprecisos podem afetar negativamente a tomada de decisões, a análise e o desempenho geral.
• Integralidade: os conjuntos de dados devem ser abrangentes e conter todas as informações relevantes para atender aos requisitos específicos da empresa.
• Consistência: para facilitar a integração e a análise eficientes, todas as fontes de dados e registros devem seguir formatos, convenções de nomenclatura e unidades de medida uniformes.
• Atualidade: dados atualizados e relevantes são essenciais, pois dados desatualizados ou obsoletos podem não fornecer os insights desejados e levar a decisões erradas.

Nosso processo de validação consiste em várias etapas, cada uma com foco em um aspecto diferente da coleta de dados.

Etapa 1: Precisão: Validação do esquema

O primeiro passo é definir o esquema de cada campo e o resultado esperado. Cada registro coletado passa por uma validação do esquema. É o tipo de dados correto? Este campo é obrigatório ou está vazio?

Durante a configuração, definimos o esquema do campo e o resultado esperado

• Tipo de dados (por exemplo, string, numérico, bool, data)
• Campos obrigatórios (por exemplo, ID)
• Campos comuns (por exemplo, preço, moeda, classificação por estrelas)
• Validação de campo personalizado

O conjunto de dados é criado após a validação dos registros com base no esquema definido e na saída do campo.

Exemplo: para um campo como is_active, que deve ser booleano, a validação verificará se o valor é True ou False. A validação falhará se o valor for “Yes”, “No” ou qualquer outro valor.

Etapa 2: Integridade: Estatísticas do conjunto de dados

Esta etapa avalia os principais atributos estatísticos do conjunto de dados para garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados.

• Taxa de preenchimento (%): avalia a taxa de preenchimento geral dos Conjuntos de dados em relação aos valores esperados (com base em estatísticas de amostra) para cada campo. Os valores de preenchimento devem atender a uma porcentagem mínima.
• Valores únicos (#): garante que qualquer campo e os valores de ID exclusivos atendam aos critérios de validação exigidos, ou seja, o número de valores exclusivos em relação ao esperado. Os Conjuntos de dados devem conter uma porcentagem mínima de valores exclusivos.
• Tamanho do conjunto de dados Limite mínimo de registros (#): reflete o número de registros esperados. São necessários no mínimo X registros para o conjunto de dados inicial, e é verificada uma flutuação dentro de +/- 10%.
• Validação de persistência: uma vez preenchido, um campo se torna obrigatório e não pode ser deixado em branco nas entradas subsequentes. Isso garante a consistência e a integridade dos dados. Se for feita uma tentativa de deixar o campo em branco após a entrada inicial dos dados, um erro é acionado, solicitando ao usuário que forneça as informações necessárias ou justifique a omissão.
• Verificação de tipo: verifica rigorosamente o tipo de dados de cada entrada em relação ao tipo de campo designado, seja ele string, número, data, etc. Isso garante a integridade dos dados e evita possíveis incompatibilidades ou erros durante o processamento dos dados. Quando uma incompatibilidade é detectada, o sistema a sinaliza para correção antes de continuar o processamento.

À medida que fazemos a transição da avaliação das propriedades estatísticas do conjunto de dados na Etapa 2, passamos para a implementação de um processo de atualização e manutenção do conjunto de dados na Etapa 3, o que garante sua relevância e precisão contínuas ao longo do tempo.

Etapa 3: Monitoramento contínuo

• A etapa final de validação de dados refere-se à manutenção dos Conjuntos de dados com base nas alterações da estrutura do site e nos registros atualizados ou novos. Esta etapa garante a relevância e precisão dos Conjuntos de dados ao longo do tempo.
• Identifique erros e valores atípicos comparando os dados recém-coletados com os dados coletados anteriormente.
  Qualquer falha na validação será relatada a nós por meio de um mecanismo de alerta.

Com a Bright Data, tenha a certeza de que seus Conjuntos de dados são da mais alta qualidade e integridade, resultando em insights aprimorados e decisões mais bem informadas.