Wie verwenden Sie Datenvalidierungstools, um Fehler bei der Dateneingabe zu vermeiden?

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Bei der Datenvalidierung wird die Genauigkeit und Qualität von Daten überprüft, bevor sie in eine Datenbank oder eine Tabellenkalkulation eingegeben werden. Die Datenvalidierung kann Ihnen helfen, Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate zu vermeiden, die sich auf Ihre Analyse und Berichterstellung auswirken können. In diesem Artikel lernen Sie einige Datenvalidierungstechniken und -tools kennen, die Sie in Ihren Dateneingabeprojekten verwenden können.

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CLAUDIA NOREY

Graphic Designer

1 Warum Datenvalidierung wichtig ist

Die Datenvalidierung ist wichtig, weil sie sicherstellt, dass Ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind. Wenn Sie Daten eingeben, ohne sie zu validieren, erhalten Sie möglicherweise ungenaue, unvollständige oder irrelevante Informationen, die zu falschen Entscheidungen, verschwendeten Ressourcen oder verpassten Gelegenheiten führen können. Die Datenvalidierung kann Ihnen auch dabei helfen, Datenstandards, Vorschriften und Richtlinien einzuhalten, die für Ihre Branche oder Organisation gelten.

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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 Arten der Datenvalidierung

Abhängig von der Quelle, dem Format und dem Zweck Ihrer Daten gibt es verschiedene Arten der Datenvalidierung, die auf Ihre Dateneingabeaufgaben angewendet werden können. Bei der Formatvalidierung wird überprüft, ob die Daten einem bestimmten Muster entsprechen, z. B. einem Datum, einer Telefonnummer oder einer E-Mail-Adresse. Bei der Bereichsvalidierung wird festgestellt, ob sich die Daten innerhalb einer bestimmten Grenze befinden, z. B. eines Minimal- oder Maximalwerts oder einer vordefinierten Liste von Optionen. Durch die Konsistenzvalidierung wird sichergestellt, dass die Daten mit anderen Datenquellen kompatibel sind, z. B. mit einer Datenbank, einer Tabellenkalkulation oder einer Website. Schließlich prüft die Logikvalidierung, ob die Daten angemessen sind, z. B. ein positiver Saldo, eine gültige Berechnung oder eine vernünftige Annahme.

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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 Techniken zur Datenvalidierung

Die Datenvalidierung ist ein wichtiger Prozess, um die Genauigkeit Ihrer Daten zu überprüfen, und es gibt verschiedene Techniken, die Sie je nach Art der benötigten Validierung verwenden können. Die manuelle Validierung, bei der die Daten selbst oder mit Hilfe einer anderen Person überprüft werden, ist nützlich für kleine oder einfache Datensätze, die ein menschliches Urteilsvermögen oder eine menschliche Interpretation erfordern. Die automatisierte Validierung hingegen beinhaltet die Verwendung einer Software oder eines Tools, um das Format, den Bereich, die Konsistenz oder die Logik Ihrer Daten zu überprüfen, und ist ideal für große oder komplexe Datensätze, die Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Standardisierung erfordern. Die Kombinationsvalidierung, bei der sowohl manuelle als auch automatisierte Validierungstechniken kombiniert werden, eignet sich am besten für Daten, die sowohl menschliche als auch maschinelle Eingaben erfordern, oder für Daten, die unterschiedliche Wichtigkeits- oder Sensitivitätsstufen aufweisen.

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4 Tools zur Datenvalidierung

Die Datenvalidierung ist eine wichtige Aufgabe, die durch den Einsatz verschiedener Tools automatisiert oder vereinfacht werden kann. Datenvalidierungsfunktionen sind beispielsweise integrierte Funktionen oder Optionen, die in Software wie Excel, Google Tabellen oder Access verfügbar sind und beim Festlegen von Regeln, Kriterien oder Formaten für Daten helfen und Sie auf Fehler oder Verstöße aufmerksam machen können. Darüber hinaus ist Datenvalidierungssoftware ein eigenständiges Programm oder eine eigenständige Anwendung, die zur Durchführung von Datenvalidierungsaufgaben wie Datenbereinigung, Datenprofilerstellung, Datenqualität oder Data Governance entwickelt wurde. Darüber hinaus sind Datenvalidierungsdienste Online-Plattformen oder Websites, die Datenüberprüfungs-, Datenanreicherungs-, Datenabgleichs- oder Datendeduplizierungsdienste anbieten, um den Zugriff auf externe Datenquellen oder Datenbanken zu erleichtern und Daten zu vergleichen, zu validieren oder zu verbessern.

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5 Best Practices für die Datenvalidierung

Die Datenvalidierung ist eine wichtige Komponente der Dateneingabe, da sie dazu beitragen kann, sicherzustellen, dass Ihre Daten präzise, umfassend und relevant sind. Um das Beste aus Ihren Datenvalidierungsbemühungen herauszuholen, sollten Sie einige Best Practices berücksichtigen, z. B. die Planung Ihrer Datenvalidierungsstrategie, die Auswahl der richtigen Datenvalidierungstools und das Testen und Überprüfen Ihrer Datenvalidierungsergebnisse. Auf diese Weise können Sie Ihre Datenvalidierungsziele, -standards und -kriterien erfüllen und gleichzeitig die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten verbessern. Darüber hinaus kann es Ihnen helfen, Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate zu vermeiden, die sich negativ auf Ihre Analyse und Berichterstellung auswirken können.

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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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Wie verwenden Sie Datenvalidierungstools, um Fehler bei der Dateneingabe zu vermeiden?

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5

1 Warum Datenvalidierung wichtig ist

2 Arten der Datenvalidierung

3 Techniken zur Datenvalidierung

4 Tools zur Datenvalidierung

5 Best Practices für die Datenvalidierung

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