Tại sao xác thực dữ liệu lại quan trọng trong python?

Xác thực dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu của bạn hoàn chỉnh [không có giá trị trống hoặc null], duy nhất [chứa các giá trị riêng biệt không trùng lặp], trong phạm vi giá trị là những gì bạn mong đợi và nhiều hơn nữa tùy thuộc vào loại trường của bạn và các giá trị có thể có

tại sao?

Thường được sử dụng với ETL [Trích xuất, chuyển đổi và tải], Xác thực dữ liệu đảm bảo dữ liệu bạn đang tạo là chính xác, an toàn để sử dụng tiếp và tuân thủ…

Các quy tắc đơn giản nhất [và được cho là thiết yếu nhất] được sử dụng trong xác thực dữ liệu là các quy tắc đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Bạn có thể quen thuộc với các loại thực hành này. Kiểm tra chính tả? . Độ dài mật khẩu tối thiểu?

Mỗi tổ chức sẽ có các quy tắc riêng về cách lưu trữ và duy trì dữ liệu. Đặt các quy tắc xác thực dữ liệu cơ bản sẽ giúp công ty của bạn duy trì các tiêu chuẩn có tổ chức giúp làm việc với dữ liệu hiệu quả hơn. Một số ví dụ phổ biến khác về quy tắc xác thực dữ liệu giúp duy trì tính toàn vẹn và rõ ràng bao gồm

  • Kiểu dữ liệu [ví dụ. số nguyên, số float, chuỗi]
  • Phạm vi [ví dụ. Một số trong khoảng 35-40]
  • Tính duy nhất [ví dụ. Mã bưu điện]
  • biểu thức nhất quán [ví dụ. Sử dụng một trong những St. , Str, Đường phố]
  • Không có giá trị null

Tiêu chuẩn định dạng

Xác thực cấu trúc của dữ liệu cũng quan trọng như xác thực chính dữ liệu. Làm như vậy sẽ đảm bảo rằng bạn đang sử dụng mô hình dữ liệu thích hợp cho các định dạng tương thích với các ứng dụng mà bạn muốn sử dụng dữ liệu trong đó.

Các định dạng tệp và tiêu chuẩn của chúng được duy trì bởi các tổ chức phi lợi nhuận, các cơ quan chính phủ, ban cố vấn ngành và các công ty tư nhân. Với sự hỗ trợ của họ, họ giúp liên tục phát triển, lập tài liệu và xác định cấu trúc tệp chứa dữ liệu

Khi xác thực dữ liệu, các tiêu chuẩn và cấu trúc của mô hình dữ liệu mà tập dữ liệu được lưu trữ phải được hiểu rõ. Không làm như vậy có thể dẫn đến các tệp không tương thích với các ứng dụng và bộ dữ liệu khác mà bạn có thể muốn tích hợp dữ liệu đó

FME để xác thực dữ liệu

Phần mềm như FME cho phép bạn tùy chỉnh chính xác quy trình xác thực dữ liệu theo nhu cầu của mình. Bạn có thể tạo các quy trình công việc dành riêng cho xác thực dữ liệu hoặc thêm xác thực dữ liệu dưới dạng một bước trong các quy trình công việc tích hợp dữ liệu khác. Ngoài ra, bạn có thể tự động chạy bất kỳ quy trình xác thực dữ liệu nào theo lịch trình [hoặc theo yêu cầu], nghĩa là bạn có thể tạo quy trình làm việc một lần và sử dụng lại nhiều lần

Để đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp để phục vụ mục đích của nó một cách hiệu quả nhất, bạn có thể thêm các “biến thế” dựa trên xác thực vào quy trình làm việc của mình. Ví dụ: tất cả các biến áp GeometryValidator, AttributeValidator và Tester của FME đều giúp bạn xác minh rằng dữ liệu được định dạng và cấu trúc dựa trên các quy tắc xác thực dữ liệu cụ thể của bạn. Các biến áp này có thể được sử dụng khi bắt đầu quy trình làm việc để xác thực rằng dữ liệu bạn đang đọc là chính xác hoặc ở cuối quy trình làm việc để xác thực rằng dữ liệu đã được chuyển đổi và chuyển đổi đúng cách

FME hỗ trợ hơn 450 định dạng và ứng dụng thông qua các công cụ được gọi là trình đọc và ghi. Mỗi người đọc và người viết đã được thiết kế để hiểu bản chất cụ thể của định dạng dữ liệu của nó để hỗ trợ quá trình xác thực. Người đọc và người viết không chỉ hiểu phần mở rộng tệp. Họ cũng hiểu dựa trên chức năng. Ví dụ, không phải tất cả. các tệp xml giống nhau. Bạn có thể đang sử dụng XML để lưu trữ dữ liệu cho CityGML, GPX, LandXML hoặc Microsoft MapPoint Web. Mỗi người đọc và viết của FME sẽ giải thích dữ liệu theo nhu cầu, không chỉ theo định dạng

Khi bạn chạy quy trình làm việc của mình nếu dữ liệu không hợp lệ hoặc nếu có bất kỳ vấn đề nào khác với quy trình làm việc của bạn, bạn sẽ được thông báo trong chi tiết báo cáo. Thông tin này sẽ giúp bạn tìm lại các bước của mình và định cấu hình lại quy trình làm việc để sửa dữ liệu

Với FME, bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác [không có mâu thuẫn hoặc lỗi], đầy đủ [không có trường nào bị thiếu bắt buộc phải nhập giá trị] và tuân thủ [đáp ứng các thông số kỹ thuật của tiêu chuẩn mô hình dữ liệu]

FME là gì?

FME được công nhận là nền tảng tích hợp dữ liệu hỗ trợ dữ liệu không gian tốt nhất trên toàn thế giới. Tuy nhiên, nó có thể xử lý nhiều thứ hơn là chỉ dữ liệu không gian. FME có thể giúp bạn tích hợp tất cả dữ liệu kinh doanh, dữ liệu 3D và ứng dụng trong cùng một nền tảng. FME có một loạt các công cụ chuyển đổi dữ liệu hỗ trợ được gọi là máy biến áp giúp dễ dàng tích hợp hơn 450 định dạng và ứng dụng. Với FME, bạn có thể linh hoạt chuyển đổi và tích hợp chính xác theo cách bạn muốn

Phần mềm an toàn, nhà sản xuất FME, là những người đi đầu trong thế giới công nghệ luôn cố gắng đi trước một bước so với xu hướng tích hợp dữ liệu. FME liên tục được nâng cấp để đảm bảo nó đã được điều chỉnh để hỗ trợ các định dạng dữ liệu mới, các phiên bản cập nhật của các định dạng dữ liệu hiện có và lượng dữ liệu lớn. Đã qua rồi ý tưởng rằng các bộ phận riêng lẻ phải làm việc trong các silo dữ liệu của họ, với các cấu trúc CNTT hạn chế tiềm năng của công ty để thực sự hoạt động như một. Dữ liệu sẽ có thể lưu chuyển tự do bất kể ở đâu, khi nào hoặc như thế nào

Tại sao xác thực dữ liệu lại quan trọng như vậy?

Tại sao phải Xác thực? . Nếu không xác thực dữ liệu, bạn có nguy cơ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không hoàn hảo không đại diện chính xác cho tình huống hiện tại. to mitigate any project defects. Without validating data, you run the risk of basing decisions on data with imperfections that are not accurately representative of the situation at hand.

Tầm quan trọng của xác nhận trong lập trình là gì?

Xác thực áp dụng quy tắc cho dữ liệu đã nhập. Nếu dữ liệu không tuân theo các quy tắc, dữ liệu sẽ bị từ chối, giảm nguy cơ dữ liệu nhập sai có thể làm hỏng chương trình . Một lập trình viên có thể xây dựng nhiều loại xác thực khác nhau trong một chương trình. Kiểm tra phạm vi - đầu vào phải nằm trong một phạm vi được chỉ định.

Xác thực dữ liệu trong Python là gì?

Xác thực dữ liệu là khi chương trình kiểm tra dữ liệu để đảm bảo dữ liệu đáp ứng một số quy tắc hoặc hạn chế . Có nhiều kiểm tra xác thực dữ liệu khác nhau có thể được thực hiện. Ví dụ: chúng tôi có thể kiểm tra xem dữ liệu. Là loại dữ liệu chính xác, ví dụ như một số và không phải là một chuỗi.

Tại sao xác thực dữ liệu lại quan trọng trong học máy?

Việc xác thực đầu ra của mô hình máy học rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác . Khi một mô hình học máy được đào tạo, một lượng lớn dữ liệu đào tạo được sử dụng và mục đích chính là kiểm tra tính hợp lệ của mô hình tạo cơ hội cho các kỹ sư học máy cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu.

Chủ Đề