Validation des données

L'approche proactive de Bright Data en matière de validation des données garantit que tout écart par rapport aux normes prédéfinies est détecté rapidement, ce qui réduit le risque de corruption ou d'utilisation abusive des données.
En définissant des règles de validation claires, nous sommes en mesure de maintenir une base solide pour la qualité des données qui permet des analyses précises, une prise de décision en toute confiance et la conformité aux normes du secteur.

La validation des données désigne le processus visant à garantir l'exactitude et la qualité des données. La validation des données permet de confirmer que les valeurs saisies dans les objets de données sont conformes aux contraintes du schéma de l'ensemble de données. Le processus de validation garantit également que ces valeurs respectent les règles établies pour votre application. Il est recommandé de valider les données avant de mettre à jour la base de données de votre application, car cela réduit les erreurs et le nombre d'allers-retours entre l'application et la base de données.

Les fournisseurs de données doivent maintenir des mesures de contrôle qualité rigoureuses et offrir une assistance continue pour les questions liées aux données afin que les entreprises puissent avoir confiance en leurs processus de validation des données et en leur expertise.

• Exactitude: les entreprises doivent s'assurer que les données qu'elles achètent sont exactes et exemptes d'erreurs, car des données inexactes peuvent avoir un impact négatif sur la prise de décision, l'analyse et les performances globales.
• Exhaustivité: l'ensemble de données doit être complet et contenir toutes les informations pertinentes pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise.
• Cohérence: afin de faciliter l'intégration et l'analyse efficaces, toutes les sources de données et tous les enregistrements doivent respecter des formats, des conventions de dénomination et des unités de mesure uniformes.
• Actualité: il est essentiel de disposer de données à jour et pertinentes, car des données obsolètes ou périmées peuvent ne pas fournir les informations souhaitées et conduire à des décisions erronées.

Notre processus de validation comprend plusieurs étapes, chacune axée sur un aspect différent de la collecte de données.

Étape n° 1 : exactitude - Validation du schéma

La première étape consiste à définir le schéma de chaque champ et le résultat attendu. Chaque enregistrement collecté est soumis à une validation du schéma. Le type de données est-il correct ? Ce champ est-il obligatoire ou vide ?

Lors de la configuration, nous définissons le schéma du champ et le résultat attendu

• Type de données (par exemple, chaîne, numérique, booléen, date)
• Champs obligatoires (par exemple, ID)
• Champs communs (par exemple, prix, devise, classement par étoiles)
• Validation des champs personnalisés

Les jeux de données sont créés après la validation des enregistrements sur la base du schéma défini et du résultat du champ.

Exemple: pour un champ tel que is_active, qui doit être booléen, la validation vérifie si la valeur est True ou False. La validation échoue si la valeur est « Yes », « No » ou toute autre valeur.

Étape n° 2 Exhaustivité : statistiques des jeux de données

Cette étape évalue les principaux attributs statistiques des jeux de données afin de garantir la qualité, l'exhaustivité et la cohérence des données.

• Taux de remplissage (%) : évalue le taux de remplissage global des jeux de données par rapport aux valeurs attendues (basées sur des statistiques d'échantillon) pour chaque champ. Les valeurs de remplissage doivent atteindre un pourcentage minimum.
• Valeurs uniques (#) : garantit que tous les champs et les valeurs d'identifiant unique répondent aux critères de validation requis, c'est-à-dire le nombre de valeurs uniques par rapport aux valeurs attendues. L'ensemble de données doit contenir un pourcentage minimum de valeurs uniques.
• Taille des jeux de données Seuil minimum d'enregistrements (n) : reflète le nombre d'enregistrements attendus. Un minimum de X enregistrements est requis pour le premier jeu de données, et une fluctuation de +/- 10 % est vérifiée.
• Validation de la persistance : une fois qu'un champ est rempli, il devient obligatoire et ne peut être laissé vide dans les entrées suivantes. Cela garantit la cohérence et l'exhaustivité des données. Si l'on tente de laisser le champ vide après la saisie initiale des données, une erreur est déclenchée, invitant l'utilisateur à fournir les informations nécessaires ou à justifier l'omission.
• Vérification du type : vérifie rigoureusement le type de données de chaque entrée par rapport au type de champ désigné, qu'il s'agisse d'une chaîne, d'un nombre, d'une date, etc. Cela garantit l'intégrité des données et évite les éventuelles incohérences ou erreurs lors du traitement des données. Lorsqu'une incohérence est détectée, le système la signale pour correction avant de poursuivre le traitement.

Après avoir évalué les propriétés statistiques de l'ensemble de données à l'étape 2, nous passons à la mise en œuvre d'un processus de mise à jour et de maintenance de l'ensemble de données à l'étape 3, qui garantit sa pertinence et son exactitude au fil du temps.

Étape n° 3 : Surveillance continue

• La dernière étape de validation des données consiste à maintenir l'ensemble de données en fonction des changements apportés à la structure du site web et des enregistrements mis à jour ou nouveaux. Cette étape garantit la pertinence et l'exactitude de l'ensemble de données au fil du temps.
• Identifiez les erreurs et les valeurs aberrantes en comparant les données nouvellement collectées avec les données précédemment collectées.
  Tout échec de validation nous sera signalé via un mécanisme d'alerte.

Avec Bright Data, vous avez l'assurance que vos jeux de données sont de la plus haute qualité et intégrité, ce qui vous permet d'obtenir des informations plus précises et de prendre des décisions mieux éclairées.