Los datos siempre han jugado un papel muy importante en el desarrollo y prueba de software. Estos deben ser precisos para obtener el resultado deseado y es por eso que siempre deben verificarse a fondo para dar garantía de tal precisión. Para hacer esto, se deben seguir dos etapas que son la validación y la verificación de datos.

El problema es que las personas no terminan de diferenciar la validación de datos de la verificación de datos. A continuación repasaremos el concepto de verificación y validación de datos considerando al final sus deferencias y analizaremos los métodos me verificación de datos existentes a fin de comprender en mayor medida la importancia y la forma como opera este procedimiento:

Qué es verificación de datos

La verificación de datos es el proceso de verificar una copia de los datos para asegurarse de que sean exactamente los mismos que los datos originales.

Esto se usa principalmente cuando los datos han sido respaldados y la mayoría del software de respaldo moderno tiene funcionalidades de verificación de datos incorporadas. Por ejemplo, cuando grabas un disco, el software de grabación de disco te permitirá verificar los datos al final del proceso.

La verificación de datos es muy importante ya que garantiza que la copia sea exactamente la misma que la original. Por lo tanto, puedes confiar en el uso de la copia, incluso cuando pierdas los datos originales.

El software de verificación tiene dos funcionalidades, la primera es para verificar si la copia es legible y la segunda es para verificar si es exactamente la misma que la original. Por lo tanto, llevará un tiempo hacer una copia de seguridad de los datos. Sin embargo, vale la pena esperar.

Métodos

Los procedimientos de validación no pueden garantizar que los datos ingresados sean correctos; solo pueden verificar que sean racionales, lógicos y aceptables.

Obviamente, es ideal tener tanta información precisa como sea posible en tu base de datos. La verificación se puede hacer para garantizar que los datos en la base de datos tengan la menor cantidad de errores posible.

Sin embargo, otra forma de expresar esto es diciendo que la verificación se realiza para asegurarse de que los datos ingresados ​​sean iguales a los datos de la fuente original. Y es que, “verificación” significa verificar que los datos del documento original sean exactamente los mismos que los datos que ingresaste en el sistema. Para esto es mejor seguir los siguientes métodos de verificación.

Entrada doble: se refiere a ingresar los datos dos veces y comparar las dos entradas. Un ejemplo clásico sería al crear una nueva contraseña. A menudo se te pedirá que ingreses la contraseña dos veces.

Esto permite que la computadora verifique que la entrada de datos sea exactamente la misma para ambas instancias y que no se haya cometido ningún error. La primera entrada se verifica contra la segunda entrada haciendo coincidirlas. Pero, si bien esto puede ser útil para identificar muchos errores, no es práctico para grandes cantidades de datos.

Además la doble entrada cuenta con desventajas como por ejemplo el gasto de tiempo que le tomaría al codificador ingresar los datos dos veces, y claro está, un codificador podría ingresar el mismo error dos veces, y no se notaría como un error.

Revisión de datos: este proceso requiere que otra persona verifique la entrada de datos con el documento original. Esto es tedioso y costoso.

Verificar los datos en la pantalla con el documento original en papel: esto puede ayudar a identificar errores de transcripción y transposición. También ahorra tiempo, en comparación con la técnica de doble entrada.

Sin embargo, es difícil seguir moviendo los ojos de un lado a otro del monitor a la copia impresa, y esta dificultad puede exacerbar factores humanos como el cansancio y los ojos borrosos, lo que resulta en errores y tiempo perdido.

Imprimir una copia de los datos y comparar la impresión con el documento original en papel: este es probablemente el método más simple de verificación porque puedes colocar ambas copias una al lado de la otra y escanear ambas en busca de errores.

Sin embargo, puede ser tedioso si hay una gran cantidad de datos para verificar. Además, si se escanea demasiado rápido, los errores podrían pasarse por alto.

Consigue una mano amiga: si verificas los datos con un miembro del equipo, entonces una buena forma de identificar errores es que el compañero de trabajo lea los datos de entrada mientras los compara con el documento original.

Esto puede consumir mucho tiempo y requiere a dos personas, por lo que sí es una buena solución o no para una situación dada depende de cuán crucial sea la información frente al tiempo empleado y otros recursos. Se recomienda que la segunda persona lea los datos de entrada en lugar de ti, ya que existe una alta posibilidad de que cometa el mismo error dos veces; por ejemplo al transponer un número.

Diferencia con Validación de datos

La validación de datos es el proceso de garantizar que los datos sean válidos. Las reglas de validación de datos se utilizan en los procesos de validación de datos para garantizar la validez. El término validez de los datos denota principalmente el significado y la corrección de los datos.

Se debe garantizar la validez de los datos de entrada para mantener la seguridad del sistema. Además, las reglas de integridad de datos también se utilizan en la validación de datos, especialmente para aplicaciones relacionadas con el negocio. En este caso, las reglas deben implementarse al comienzo del proceso o los datos validados incorrectos pueden tener un impacto negativo.

Dicho esto, podemos decir entonces que mientras la validación de datos se realiza en el documento original, la verificación de datos se realiza en copias. Esta es la principal diferencia entre la validación de datos y la verificación de datos.

Además de esto, se debe tener claro que la validación de datos se refiere a una verificación automática por computadora de que los datos son razonables o lógicos, y la verificación de datos se refiere a una verificación para garantizar que los datos ingresados coincidan exactamente con la fuente original.

Otros elementos del procesamiento de datos

• Entrada de datos
• Captura de datos
• Tipos de datos
• La depuración de los datos
• Integridad de los datos
• Codificación (cifrado) de datos
• Transformación de datos
• Traducción de datos
• Resúmenes de datos
• Agregación de datos
• Validación de datos
• Modelado de datos
• El análisis de datos
• El análisis de datos estadístico
• Visualización de datos
• Almacenamiento de datos
• Minería de datos
• Interpretación de datos