Data Validation (Xác minh dữ liệu) và Data Profiling (Phân tích dữ liệu)

Trong một hệ thống xử lý dữ liệu hiện đại, việc đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy, đúng đắn và đầy đủ rất quan trọng. Hai khái niệm then chốt trong việc này là data validation (xác minh dữ liệu) và data profiling (phân tích dữ liệu).

Dưới đây là một số khía cạnh của data validation mà bạn cần nắm rõ:

1. Data Completeness (Tính đầy đủ)

Liệu chúng ta có đủ dữ liệu không? Liệu có bị thiếu và nếu có, ta sẽ xử lý như thế nào? Cách đơn giản nhất là kiểm tra null count (đếm giá trị null) để xem bao nhiêu trường bị thiếu và tỉ lệ phần trăm là bao nhiêu.

VD: Khi tính trung bình mức lương từ một bộ dữ liệu, nếu một số dòng bị thiếu và bị thay thế bằng số 0, kết quả trung bình sẽ bị sai lệch nghiêm trọng.

Câu hỏi bạn cần tự đặt ra: Dữ liệu mình có đầy đủ không? Và nếu không, sẽ làm gì với những dòng thiếu?

2. Data Consistency (Tính nhất quán)

Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau hoặc nhiều bảng khác nhau có cùng cách biểu diễn không? Điển hình là kiểm tra kiểu dữ liệu và khoảng giá trị của các trường.

VD: Bạn có hai bảng rating phim, một bảng theo thang điểm 1-5, bảng kia theo thang 1-10. Kết hợp chúng mà không chuẩn hóa sẽ khiến việc phân tích sai lệch.

3. Data Accuracy (Tính chính xác)

Liệu dữ liệu có đúng không? Có phản ánh đúng hiện thực không? Một số phương pháp có thể giúp:

• So sánh với nguồn ground truth (chuẩn tham chiếu).
• Sanity check (kiểm tra logic): Biểu đồ, trung bình, độ lệch chuẩn, etc.

4. Data Integrity (Toàn vẹn dữ liệu)

Dữ liệu có còn giữ được tính đúng đắn qua thời gian không? Một trong những điển hình là việc kiểm tra foreign key (khóa ngoại) và mối quan hệ giữa các bảng.

VD: Bảng order tham chiếu đến bảng customer bằng customer_id. Nếu dữ liệu thay đổi mà không đồng bộ, ta sẽ bị mất móc liên hệ.

Kết luận

Việc kiểm tra data completeness, data consistency, data accuracy và data integrity là những bước cốt lõi trong data validation và data profiling. Việc này đảm bảo dữ liệu đầu vào đáng tin cậy và phù hợp để khai thác hiệu quả trong hệ thống big data hoặc dựa trên cloud.

Bài 1 - Giới Thiệu Về Các Loại Dữ Liệu: Structured, Unstructured, và Semi-Structured

Bắt Đầu

Bài 2 - 3 Đặc Tính Của Dữ Liệu: Khối Lượng, Tốc Độ và Đa Dạng

Bắt Đầu

Bài 3 - Sự Khác Biệt Giữa Data Warehouse và Data Lake

Bắt Đầu

Bài 4 - Hiểu về Data Mesh: Xu Hướng Mới Trong Data Engineering

Bắt Đầu

Bài 5 - ETL và ELT: Hiểu Rõ Quy Trình Xử Lý Dữ Liệu Trong Data Warehouse và Data Lake

Bắt Đầu

Bài 6 - Các Nguồn Dữ Liệu và Định Dạng Dữ Liệu Quan Trọng trong Xử Lý Dữ Liệu

Bắt Đầu

Bài 7 - Mô hình dữ liệu – các khái niệm về Star Schema, Data Lineage và Schema Evolution

Bắt Đầu

Bài 8 - Tối ưu hóa hiệu suất cơ sở dữ liệu: Các kỹ thuật quan trọng để truy vấn nhanh và lưu trữ hiệu quả

Bắt Đầu

Bài 9 - Phương Pháp Lấy Mẫu Dữ Liệu (Data Sampling): Khái Niệm, Tầm Quan Trọng và Ứng Dụng

Bắt Đầu

Bài 10 - Hiểu về “Data Skew” (độ lệch dữ liệu) trong hệ thống phân tán

Bắt Đầu

Bài 11 - Data Validation (Xác minh dữ liệu) và Data Profiling (Phân tích dữ liệu)

Bắt Đầu