| dbo:abstract
|
- Data verification is a process in which different types of data are checked for accuracy and inconsistencies after data migration is done. In some domains it is referred to Source Data Verification (SDV), such as in clinical trials. Data verification helps to determine whether data was accurately translated when data is transferred from one source to another, is complete, and supports processes in the new system. During verification, there may be a need for a parallel run of both systems to identify areas of disparity and forestall erroneous data loss. Methods for data verification include double data entry, proofreading and automated verification of data. Proofreading data involves someone checking the data entered against the original document. This is also time consuming and costly. Automated verification of data can be achieved using one way hashes locally or through use of a SaaS based service such as Q by SoLVBL to provide immutable seals to allow verification of the original data. (en)
- Верификация данных (англ. Data verification) — это процесс проверки данных различных типов по критериям поступление из доверенного источника, точность, согласованность и соответствие формату представления после выполнения операций миграции, трансформации и других операций с данными. Термин Верификация применим как к данным, так и их наборам — датасетам. Особую важность верификация данных приобретает в условиях автоматизированной обработки данных в информационных системах, внесении данных в базы данных и при применении технологий машинного обучения при подготовке обучающих и тестовых датасетов. Верификация данных позволяет определить, были ли данные точно перенесены из одного источника в другой, являются ли они полными и поддерживают ли процессы в новой системе. В качестве методов верификации можно применять проверку идентичности исходных и производных наборов данных путем побайтового сравнения, подсчета контрольных сумм, вычитки текстов и другие методы. Верификация данных связана с валидацией данных, но между ними есть существенное отличие. В процессе верификации проверяется формальное соответствие заданным критериям результатов операций с данными, в то время как в процессе валидации проверяется корректность самого набора данных и применимость данных для решения конкретных вычислительных и других задач. (ru)
|
| dbo:wikiPageExternalLink
| |
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 1896 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| gold:hypernym
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- Data verification is a process in which different types of data are checked for accuracy and inconsistencies after data migration is done. In some domains it is referred to Source Data Verification (SDV), such as in clinical trials. Data verification helps to determine whether data was accurately translated when data is transferred from one source to another, is complete, and supports processes in the new system. During verification, there may be a need for a parallel run of both systems to identify areas of disparity and forestall erroneous data loss. (en)
- Верификация данных (англ. Data verification) — это процесс проверки данных различных типов по критериям поступление из доверенного источника, точность, согласованность и соответствие формату представления после выполнения операций миграции, трансформации и других операций с данными. Термин Верификация применим как к данным, так и их наборам — датасетам. Особую важность верификация данных приобретает в условиях автоматизированной обработки данных в информационных системах, внесении данных в базы данных и при применении технологий машинного обучения при подготовке обучающих и тестовых датасетов. (ru)
|
| rdfs:label
|
- Data verification (en)
- Verifikasi data (in)
- Верификация данных (ru)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
