Czym jest walidacja danych? Zastosowanie w Excelu, Arkuszach Google i bazach danych

Korzystanie z błędnych danych może sprowadzić na Ciebie ogromne problemy. Wśród konsekwencji mogą być np. nieprawidłowe dopasowanie narzędzi marketingowych w kampaniach (m.in. źle określone słowa kluczowe w SEO), ale też przeszacowanie kosztów produkcji albo błędne wyliczenie potencjalnych zysków. Słowem: lepiej tego unikać. Aby zminimalizować ryzyko przechowywania i przetwarzania błędnych informacji w zarządzaniu danymi stosuje się walidację danych. Ma ona kluczowe znaczenie zapobieganiu błędu danych, zanim informacje zostaną przetworzone.

Słowo walidacja pochodzi od łacińskiego określenia validus. Oznacza moc, siłę i wagę. Odnosi się do poprawności, szacunków oraz testowania.

Co to jest walidacja danych?

A co to jest walidacja danych? Co to za proces? Walidacją danych (informacji) nazwiemy proces, który odnosi się do sprawdzania jakości zgromadzonych w systemie danych na bazie sformułowanych wytycznych. Weryfikacja dotyczy poprawności informacji, ale też ich przeznaczenia oraz przydatności do zastosowania. Kontrolowane w procesie walidacji danych mogą być informacje z baz danych, aplikacji lub arkuszy kalkulacyjnych.

Jak pokrótce odbywa się walidacja? W trakcie procesu zebrane dane weryfikowane są pod kątem zgodności ze zdefiniowanymi przez Ciebie regulami, normami, zaaplikowanymi wzorcami itd. W przypadku ewentualnych, zidentyfikowanych błędów dokonywane są korekty lub dane trafiają do zbioru informacji nieprzydatnych lub nieprawidłowych. Dzięki przeprowadzonej walidacji, dane w raportach czy analizach są godne zaufania, wiarygodne i rzetelne.

Po co konieczna jest walidacja (weryfikacja danych)?

Walidacja danych (czyli weryfikacja danych) jest kluczowa, jeżeli przygotowywany przez Ciebie raport ma być rzetelny i wiarygodny. Walidacja ma również znaczenie pod kątem systemów informatycznych, aplikacji, formularzy internetowych, stron internetowych czy oprogramowania offline. Jeżeli chcesz, aby np. kod tworzonego przez Ciebie programu działał, konieczne będzie przeprowadzenie walidacji.

• Walidacja wpływa na bezpieczeństwo projektów – jeżeli przeprowadzisz walidację danych w programowaniu, zwiększasz ochronę przed atakami wykorzystującymi luki w kodzie. Brak walidacji może ujawnić „furtki”, przez które np. można wpuścić złośliwe oprogramowanie.
• Zmniejszenie chaosu w bazach danych – walidacja ogranicza bałagan w zbiorach danych. Pozwala np. na zmianę formatu numerycznego na spójny (kod pocztowy wpisywany w formularzach jako 00-000 czy 00000 może być po walizacji jednolity), a informacje nieprawidłowo ułożone przeniesie do prawidłowych zbiorów (np. zapisze numer telefonu, tam gdzie on powinien być, a nie w sekcji „adres”).
• Wpływa na logikę danych – sprawdzi np. czy data urodzenia nie jest datą z przyszłości, a liczba produktów za sprawdzian nie jest wartością ujemną. Może działać już na etapie wpisywania informacji, uniemożliwiając wprowadzenie nieprawidłowych danych (podświetlając np. pole formularza w sieci na czerwono).

Walidacja danych przekłada się na oszczędność czasu i pieniędzy w procesie korzystania ze zbiorów informacji. Jest narzędziem bez którego trudno prowadzić biznes, budować projekt marketingowy (w tym np. pozycjonowanie) czy tworzyć witrynę internetową.

Automatyczna walidacja vs ręczna weryfikacja jakości danych

Walidacja może mieć formę ręczną lub automatyczną. Która z nich sprawdza się lepiej? Wszystko zależy od kontekstu wykorzystania, skali działań, powtarzalności weryfikacji baz danych oraz elastyczności i „twardości” danych.

Kiedy najlepsza będzie automatyczna walidacja danych? Automatyzacja będzie idealna, jeżeli procesy weryfikacji danych mają zachodzić regularnie, gdy walidacja dotyczy dużych zbiorów danych i ma być realizowana szybko, eliminując np. błędy ludzkie.

Jednak również ręczna walidacja danych ma swoje zastosowanie. Może pomóc Ci zweryfikować zebrane dane w małych zbiorach, kiedy kierujesz się np. kontekstem informacji, intuicją, niuansami i chcesz zapoznać się wstępnie z zebranymi przez siebie danymi.

Jak odbywa się proces walidacji? Kompletny przewodnik

Walidacja jest wieloetapowym procesem, który wymaga złożonych działań. Jakie są ogólne założenia walidacji?

1. Określenie kryteriów danych – ustalenie standardów i reguł, które powinny wypełniać zebrane dane. Chodzi np. o format wskazania daty urodzenia, zakres liczbowy, ilość tekstu, wymagane pola w formularzu.
2. Pozyskanie danych – to krok, w którym dane przychodzą do zbioru. Mogą być pozyskiwane z różnych źródeł.
3. Etap weryfikacji danych – to moment, w którym dane są porównywane, weryfikowane, sprawdzane pod kątem reguł poprawności. Część danych zostaje naprawiona.
4. Odrzucenie błędów – dane, które nie mogą zostać naprawione na etapie sprawdzenia zakresu trafiają do „kosza”. System może też automatycznie odrzucić błędny rekord lub poprosić twórcę danych o ich poprawienie.
5. Zapis poprawnych danych – na tym etapie dane trafiają do poprawnej bazy danych. Możesz z nich już korzystać.

Walidacja danych – Excel

Dzięki walidacji danych w Excelu, możesz szybko naprawić zgromadzone w komórkach dane, otrzymując kompletne i poprawne arkusze. Oto kilka najważniejszych informacji dotyczących walidacji danych w Excelu. Jak ją wykonać?

• Zaznacz komórki, które mają podlegać walidacji danych.
• Znajdź zakładkę „Dane” na belce górnej.
• Wybierz opcję „Poprawność danych” lub „Sprawdzenie poprawności danych”.
• W zakładce „Ustawienia” możesz zweryfikować jakie dane mają być zweryfikowane (np. liczbowe) i pod jakim kątem. Możesz wpisać też np. zakres dozwolonych danych czy komunikaty i alerty o błędach.
• Ustaw, jak system powinien zachować się w przypadku błędnych danych (usunąć je, poprawić etc.).
• Po naciśnięciu potwierdzenia, walidacja powinna się automatycznie wykonać.
• Walidacja będzie automatycznie wykrywać również błędy w danych, które wprowadzasz później do danego arkusza.

Walidacja danych – arkusze Google

Walidację danych możesz wykonać również w arkuszach kalkulacyjnych Google, które skutecznie zbierają dane. Sprawdzanie zakresu w tym przypadku także odbywa się automatycznie. Jak wykonać walidację każdego pola zasobów poprzez narzędzia arkuszy kalkulacyjnych Google?

• Zacznij od otwarcia arkusza kalkulacyjnego, w którym ma być zrealizowana walidacja.
• Następnie (podobnie jak w przypadku Excela) wybierz komórki, które mają podlegać sprawdzeniu.
• Po wybraniu „Walidacja danych” i „Dodaj regułę” ustaw reguły walidacji. Wybierz np. reguły ilościowe.
• W sekcji „Kryteria” możesz sprecyzować szczegóły kryteriów. Jesteś w stanie np. wybrać wartość między 0 i 100 albo wskazać, że potrzebujesz tylko aktualnych numerów telefonów klientów, bez dodatkowych prefiksów i numerów kierunkowych (np. +48).
• Przygotuj odpowiedni komunikat o błędzie. W sekcji „Opcje zaawansowane” możesz wskazać co zrobić, jeżeli dane są nieprawidłowe. Możesz np. odrzucić wprowadzone dane lub poprawić usunąć wszelkie daty, które są starsze niż 1990 rok.
• Na koniec wybierz „Gotowe” i zapisz wszystkie reguły. Jeżeli wszystko zdefiniowałeś poprawnie, arkusz kalkulacyjny wykona weryfikację i naprawi lub usunie dane, które nie wpisują się w zdefiniowany przez Ciebie kontekst.
• Podobnie jak w przypadku Excela, walidacja będzie działać tak, aby wykrywać również błędy we wprowadzonych później danych.

Walidacja baz danych w sieci

Walidację możesz przeprowadzić również dla baz MySQL i zbiorów danych, które chcesz gromadzić za pośrednictwem swojej strony internetowej (jeżeli np. chcesz zebrać konkretne informacje o swoich klientach w celach marketingowych).

Jak to zrobić? Przede wszystkim nałóż ograniczenia już na etapie zbierania danych. W formularzach zbierania informacji blokuj wpisywanie błędnych informacji (np. tekst, gdzie powinny być liczby albo wymagaj odpowiedniego formatu wizualnego odpowiedzi). Ograniczenia powinny dotyczyć też wielkości wysyłanych plików lub liczby odpowiedzi od jednego użytkownika (stosując zabezpieczenia IP).

Monitoruj aktualności, utrzymując regularną kontrolę spływających danych ręcznie (jeżeli danych jest mało) lub zautomatyzuj system weryfikacji, aby szybko odrzucał on nieprawidłowe odpowiedzi. Poinformuj użytkownika, że stosuje on błędne dane. Możesz też ustawić narzędzia tak, aby wysyłały one automatycznie prośbę do użytkownika o poprawę danych.

Co świadczy o skutecznej walidacji?

Jakie cechy walidacji przeprowadzonej w bazie danych świadczą o tym, że została ona przeprowadzona skutecznie? To przede wszystkim wykrywanie błędów na wczesnym etapie wykonywania działań (np. nieprawidłowych formatów lub niezgodności logicznych), najlepiej podczas importu, zanim trafią do głównego zbioru. Jak wspomnieliśmy, zwróć uwagę, aby ustawić walidację danych jeszcze przed ich wprowadzeniem. To ochroni Cię przed późniejszymi, poważniejszymi błędami np. w wyliczeniach.

Udana walidacja oznacza też, że wszystkie dane, które trafią do głównego zbioru są zgodne z obowiązującymi regułami, a te są na tyle precyzyjne, że nie spowalniają np. zbierania danych czy ich analizy. Tu musisz pamiętać o prawidłowym zdefiniowaniu reguł przy prowadzeniu działań walidacyjnych.

Oczywiście, udana automatyzacja automatyczna oznacza też zaprogramowanie narzędzi w taki sposób, że proces jest powtarzalny i nie wymaga on zmian, modyfikacji czy innego rodzaju ręcznej interwencji.

Wszystko to przyniesie Ci wymierne korzyści biznesowe wraz z redukcją kosztów ponoszonych w produkcji, marketingu czy sprzedaży. Warto mieć to wszystko na uwadze.

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Bądź widoczny w Google i wyszukiwarkach przyszłości (ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne)

Zostaw adres e-mail — porozmawiamy o widoczności Twojej strony w AI.

Dane przetwarzamy w celu kontaktu, zgodnie z naszą
polityką prywatności