ひとことで言うと
データ検証は、値の形式、範囲、必須項目、他のデータとの整合性をルールに照らして確認することです。
実務で何をする？
入力時のチェック、取込後の件数照合、前年や他拠点との異常値確認を組み合わせます。エラーは担当者に差し戻し、修正履歴を残します。
よくある誤解
形式が正しければ内容も正しいとは限りません。数値が範囲内でも単位違いなどがあり、妥当性や出典の確認も必要です。
具体例
各拠点の電力使用量について、必須月の空欄、負の値、単位、前年からの急増を自動チェックし、担当者へ確認を依頼する。
よくある誤解
ファイルが読み込めたことだけを確認し、値の意味や他の記録との整合性を見ないこと。