¿Cómo se utilizan las herramientas de validación de datos para evitar errores en la entrada de datos?

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La validación de datos es el proceso de verificar la precisión y la calidad de los datos antes de ingresarlos en una base de datos u hoja de cálculo. La validación de datos puede ayudarle a evitar errores, incoherencias y duplicados que pueden afectar a su análisis e informes. En este artículo, aprenderá algunas técnicas y herramientas de validación de datos que puede utilizar en sus proyectos de entrada de datos.

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CLAUDIA NOREY

Graphic Designer

1 Por qué es importante la validación de datos

La validación de datos es importante porque garantiza que sus datos sean confiables y dignos de confianza. Si ingresa datos sin validarlos, puede terminar con información inexacta, incompleta o irrelevante que puede conducir a decisiones equivocadas, recursos desperdiciados u oportunidades perdidas. La validación de datos también puede ayudarle a cumplir con los estándares, regulaciones y políticas de datos que se aplican a su industria u organización.

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CLAUDIA NOREY

Graphic Designer
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Data validation is imperative because verifying the information allows us to create a clear picture of the information we are collecting and entering. When we fail to validate, we run the risk of spreading Misinformation. Something I find helpful is giving my eyes a break and coming back. Often times looking at the same thing for a extended period of time, our eyes begin to miss fine details, also when available a second pair of eyes is always helpful.

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Nhan T.

Sr. Data scientist at Memorial Hermann
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Data validation goes beyond data entry. It also a part of the data science and analysis methodology. It’s inaccurate to frame data validation as only about data entry.

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2 Tipos de validación de datos

Según el origen, el formato y el propósito de los datos, existen varios tipos de validación de datos que se pueden aplicar a las tareas de entrada de datos. La validación de formato verifica si los datos corresponden a un patrón particular, por ejemplo, una fecha, un número de teléfono o una dirección de correo electrónico. La validación de rango determina si los datos están dentro de un cierto límite, como un valor mínimo o máximo, o una lista predefinida de opciones. La validación de coherencia garantiza que los datos sean compatibles con otras fuentes de datos, como una base de datos, una hoja de cálculo o un sitio web. Por último, la validación lógica comprueba si los datos son razonables, como un saldo positivo, un cálculo válido o una suposición razonable.

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Meghan K.

Health Information Services Supervisor at Centura Health
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Quantitative and qualitative data validation are also crucial to ensuring the completeness and accuracy of data. Quantitative analysis is essential in determining that complete data fields and statistics have been entered or rendered. Qualitative analysis is also important in determining the accuracy of data in terms of the validity of the data reflected.

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3 Técnicas de validación de datos

La validación de datos es un proceso importante para verificar la exactitud de sus datos, y existen varias técnicas que puede utilizar según el tipo de validación que necesite. La validación manual, que implica verificar los datos usted mismo o con la ayuda de otra persona, es útil para conjuntos de datos pequeños o simples que requieren juicio o interpretación humana. La validación automatizada, por otro lado, implica el uso de un software o herramienta para verificar el formato, el rango, la coherencia o la lógica de sus datos, y es ideal para conjuntos de datos grandes o complejos que requieren velocidad, precisión o estandarización. La validación combinada, que combina técnicas de validación manuales y automatizadas, es mejor para datos que requieren intervención humana y de máquina, o para datos que tienen diferentes niveles de importancia o sensibilidad.

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4 Herramientas de validación de datos

La validación de datos es una tarea importante que se puede automatizar o simplificar con el uso de varias herramientas. Por ejemplo, las funciones de validación de datos son funciones u opciones integradas disponibles en software como Excel, Hojas de cálculo de Google o Access, que pueden ayudar a establecer reglas, criterios o formatos para los datos y alertarlo sobre cualquier error o infracción. Además, el software de validación de datos es un programa o aplicación independiente diseñado para realizar tareas de validación de datos, como limpieza de datos, creación de perfiles de datos, calidad de datos o gobierno de datos. Además, los servicios de validación de datos son plataformas o sitios web en línea que ofrecen servicios de verificación de datos, enriquecimiento de datos, coincidencia de datos o deduplicación de datos para ayudar a acceder a fuentes de datos o bases de datos externas y comparar, validar o mejorar los datos.

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5 Prácticas recomendadas de validación de datos

La validación de datos es un componente crítico de la entrada de datos, ya que puede ayudar a garantizar que sus datos sean precisos, completos y pertinentes. Para aprovechar al máximo sus esfuerzos de validación de datos, debe tener en cuenta algunas prácticas recomendadas, como planificar su estrategia de validación de datos, seleccionar las herramientas de validación de datos adecuadas y probar y revisar los resultados de validación de datos. Esto le permitirá cumplir con sus objetivos, estándares y criterios de validación de datos, al tiempo que mejora la calidad y confiabilidad de sus datos. Además, puede ayudarlo a evitar errores, inconsistencias y duplicados que pueden tener un impacto negativo en su análisis e informes.

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Jacob Blossfeld, CPA

Director of IT Audit @ Axon
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I find it crucial to create a barrier between data entry and data manipulation. Whether your intended goal is to extract specific data, create a visualization, or something else, there should be a limited number of experienced users owning data manipulation and this should be built in a way where it is rarely modified because all requested changes can be controlled through the data entry. One example of this is leveraging Google's cloud platform to create dynamic queries in BigQuery, while using Google Forms or Google Sheets for data entry. The BigQuery logic performs all the data manipulation while sourcing from Forms or Sheets for specific inputs, which can be a date range, a list of customers, among many others.

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1 Por qué es importante la validación de datos

2 Tipos de validación de datos

3 Técnicas de validación de datos

4 Herramientas de validación de datos

5 Prácticas recomendadas de validación de datos

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