データ検証は、データが正確に転記または転送されたことを確認します。妥当性確認は、入力時にデータが正しいかどうかを確認します。検証は、データが破損なく到着したかどうかを確認します。事務員が紙のフォームから住所をデータベースに入力します。妥当性確認は、郵便番号が都市と一致することを確認します。検証は、住所がそもそも正しく入力されたことを確認します。この2つは関連していますが、異なります。一方はデータをルールと照合し、もう一方はデータをそのソースと照合します。

検証方法は状況によって異なります。二重入力では、2人が独立して同じデータを入力し、結果を比較します。不一致があればレビューが行われます。これは、エラーがコストのかかる臨床試験や財務システムでよく用いられます。ハッシュ検証では、転送前後のチェックサムを比較して、転送中にデータが破損していないことを確認します。レコードカウントでは、移行によって期待どおりの行数が移動されたことを検証します。サンプリングでは、レコードのサブセットをソースと照合して検証します。各方法で検出できるエラーは異なります。二重入力では転記ミスを検出します。ハッシュでは転送エラーを検出します。レコードカウントでは転送の不完全性を検出します。サンプリングではシステム上の問題を検出します。検証には費用がかかります。時間と労力が必要です。問題は、エラーのコストが検証のコストに見合うかどうかです。マーケティングリストの場合はそうではないかもしれません。患者の投薬量の場合は間違いなく見合うでしょう。

検証方法

• ダブルエントリー ― 2人による独立した入場
• ハッシュ検証 — 転送前後のチェックサム比較
• レコード数 — 想定される行数を確認します
• サンプリング — 記録を情報源と照合して抜き取り検査する
• 照合 — システム間で合計値を比較する

検証は第二の目のようなものだ。妥当性確認では見落とされた点を捉える。