信息审核是确保信息在用于业务功能之前可信度、准确性和结构性的最常见方式。数据操作充分性的输出可用于进行数据分析、商业智能或机器学习模型训练。它还可用于确保财务会计和法规遵从性中的数据完整性。
数据验证有多种方式，包括类型、约束、结构、一致性和代码验证。每种数据验证方法都旨在确保数据满足可用的必要标准。
数据与数据质量息息相关。约旦手机号码数据 数据的充分性可用于评估数据质量，方法是确保为特定数据集提供最优质、最权威和最准确的信息源。
数据验证也用于应用程序例程中，例如拼写检查和强密码生成的标准。
这些操作可能包括机器学习或人工智能模型、数据分析报告或商业智能仪表板。验证数据可确保其正确无误，因此任何依赖经过验证的数据集的系统也同样如此。
数据验证类型
数据验证也是确保数据在组织内或特定应用操作中具有价值所必需的。例如，如果数据格式不正确，无法被系统接收，那么数据就无法被有效使用。
当数据从一个区域传输到另一个区域时，根据数据的使用方式，会出现不同的需求。保证数据在特定设置下的准确性。适当的数据类型有效使数据有用。
结构化验证——它保证数据符合特定的数据格式、结构或模式。
一致性验证-确保数据样式一致。例如，检查所有值是否都带有两个小数点。
代码验证-验证用于各种数据输入的代码是否正确。例如，它会查找国家代码或北美行业分类系统 (NAICS) 代码。
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数据有效性-流程
1.无需使用iData验证样本。
许多数据充分性程序都是从使用数据样本确定数据开始的。我们消除了使用样本集进行确定的需要，因为 iData 可以验证所有数据的 100%，即使您有大量数据。
2.验证您的数据库。
为了获得最佳结果，请确保在迁移之前所有必要的数据都已存储在现有数据库中。确定记录数和唯一 ID，然后比较源数据字段和目标数据字段。确保仅将必需的数据输入到目标数据库中，并且不会无意中删除任何必需的数据。
3.验证数据格式。
确定数据的总体“健康状况”以及使源数据与目标中的架构相匹配所需的调整。查找不一致或不完整的计数、重复数据、格式错误和空字段值。