数据验证是指确保数据在下游流程中使用之前满足特定标准的准确性、完整性和一致性的过程。 它包括根据预定义的规则或约束检查数据，以识别错误、缺失值或不一致之处。 例如，验证日期字段是否遵循“YYYY-MM-DD”格式，或者数值是否落在预期范围内。 如果没有验证，有缺陷的数据可能会导致不正确的分析、应用程序错误或不可靠的业务决策。 此步骤在任何数据管道中都至关重要，因为它充当了防止传播坏数据的保护措施。
在转换阶段，数据验证通过在转换之前、期间和之后应用的检查来集成。 例如，在将原始数据转换为结构化格式时，开发人员可能会验证模式一致性（例如，确保列存在且具有正确的数据类型）或应用业务逻辑检查（例如，验证像“total_price”这样的计算字段是否等于“quantity * unit_price”）。 像 Great Expectations 这样的工具或自定义脚本可以自动执行这些检查。 一种常见的方法是将验证规则直接嵌入到转换代码中——例如使用 SQL CHECK 约束或 Python 断言——以尽早标记不匹配项。 例如，在将时间戳转换为不同的时区后，验证步骤可以确认输出与预期的时间范围一致。 如果检查失败，管道可能会记录错误、停止处理或将有问题的数据路由以供审查。
在转换过程中集成验证可确保转换后的数据对于其预期用途保持可靠。 例如，如果转换按区域聚合销售数据，则验证可能确保不存在负销售值并且所有区域都已正确映射。 此步骤还有助于捕获在转换过程中引入的问题，例如数据类型转换（例如，字符串到整数的错误）或不正确的联接。 通过在此阶段进行验证，团队可以降低报告、机器学习模型或应用程序工作流程中下游问题的风险。 例如，如果缺少关键指标，验证规则可能会阻止将数据集加载到仪表板中。 这种积极主动的方法可以最大限度地减少返工并确保数据消费者信任输出。