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# O que é validação de dados e como automatizar esse processo?

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  | **Tempo para ler:**  4 min

*Cada bit de dados é de suma importância e até um pequeno erro pode colocar os negócios em grande risco.*

A validação de dados é uma parte essencial de qualquer tarefa de manipulação de dados, esteja você no campo coletando informações, analisando dados ou preparando-se para apresentar seus dados às partes interessadas. Se seus dados não forem precisos desde o início, seus resultados também não serão precisos. É por isso que é necessário verificar e validá-los antes de serem usados.

Validação de dados é o processo de garantir que os dados foram verificados quanto a erros. Mantendo em vista o volume de dados disponíveis nas organizações comerciais, a validação manual de dados se torna uma tarefa bastante difícil.

Cada bit de dados é de suma importância e até um pequeno erro pode colocar os negócios em grande risco. Para tornar a validação de dados fácil e rápida, novas plataformas de software estão surgindo. Essas plataformas de software são resilientes, maduras, escaláveis e suficientemente confiáveis.  
Embora seja uma etapa crítica em qualquer fluxo de trabalho, ela é frequentemente ignorada. Pode parecer que a validação de dados é uma etapa que diminui o ritmo do seu trabalho, no entanto, é essencial porque ajudará você a criar os melhores resultados possíveis.

### Por que é preciso validar dados?

É necessário validar a precisão, a clareza e os detalhes dos seus dados para mitigar os defeitos do projeto. Sem validar seus dados, você corre o risco de basear as decisões em dados com imperfeições que não são exatamente representativas da situação em questão.

Embora seja importante verificar as entradas e os valores deles, também é necessário validar o próprio modelo de dados. Se o seu modelo não estiver estruturado ou construído corretamente, você terá problemas ao tentar usar seus arquivos de dados em vários aplicativos e software.

#### Como executar a validação

**Validação por scripts**  
Dependendo da sua fluência nas linguagens de codificação, escrever um script pode ser uma opção para validar seus dados. Você pode comparar seus valores e estrutura com as regras definidas para verificar se todas as informações necessárias estão dentro dos parâmetros de qualidade necessários.

Dependendo da complexidade e tamanho do conjunto de dados que você está validando, esse método de validação de dados pode consumir bastante tempo.

**Validação por Programas**

Muitos programas de software podem ser usados ​​para executar o processo para você. Esse método de validação é muito simples, pois esses programas foram desenvolvidos para entender suas regras e as estruturas de arquivos com as quais você está trabalhando.

A ferramenta ideal é aquela que permite construir a validação em todas as etapas do seu fluxo de trabalho, sem exigir um entendimento aprofundado do formato subjacente.

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### Como funciona a validação automatizada de dados?

A automação da validação de dados ajuda na execução eficiente de trabalhos de alto valor. Isso libera os funcionários de tarefas repetitivas, para que eles possam realizar trabalhos com maior valor e maior significado.

Se a validação não for automatizada, funcionários qualificados acabam ficando envolvidos em tarefas de entrada de dados robóticos para padronizar, reformatar e mesclar os dados com conjuntos maiores para torná-los úteis. Isso consome o tempo de qualidade que os funcionários qualificados teriam gasto em um trabalho que faça o melhor uso de suas habilidades.

A validação automatizada de dados faz parte da automação de processos de negócios baseada em robôs de software ou Inteligência Artificial.

#### Benefícios da validação automatizada de dados:

**Volume de dados**  
A quantidade de dados disponíveis nas organizações comerciais hoje é enorme. Executar a validação de dados manualmente não é apenas difícil, mas também propenso a erros humanos inevitáveis.

**Qualidade dos dados**  
A automação da validação de dados garante a qualidade dos dados. Os dados validados são precisos, válidos, completos, consistentes e uniformes.  
Fusões e aquisições

À medida que uma empresa se funde com outra ou adquire outra, muitos dados se tornam obsoletos. Às vezes, os dados são úteis e precisam ser combinados para dar sentido a eles.

**Redução de risco**  
A validação manual de dados está sujeita a riscos de viés, variação e fadiga. A validação automatizada de dados reduz o risco de manipulação de dados em grande parte. O risco total enfrentado pelas empresas é assim reduzido.

**Melhora a Eficiência**  
A automação de tarefas como validação de dados economiza muito esforço, tempo e energia dos funcionários. O custo associado ao aprendizado de novas tecnologias e à automação da validação de dados não é nada quando comparado aos benefícios. Isso torna a automação da validação de dados uma atualização eficiente para os negócios.

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