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Validación de datos: Descripción general

  • Actualización

Resumen

El paso Validación de datos le proporciona información de alto nivel para ayudarle a decidir si debe o no continuar con el proceso de importación.

Conozca las diversas comprobaciones de validación de datos y cómo resolver problemas.

Si los datos aparecen en un formato agrupado, MindBridge no podrá analizarlos. Seleccione Formatear datos para formatear automáticamente los datos en un formato desagrupado y, a continuación, continúe con el proceso de importación. 

Nota: Si el archivo contiene varias hojas, MindBridge solo analizará los datos de la primera hoja del archivo. Mueva todos los datos que desee analizar a la primera hoja de su archivo y, a continuación, vuelva a importar el archivo.

Detalles de archivo

Estos detalles de archivo de nivel elevado pueden ayudarle a estar seguro de que los datos importados satisfacen sus expectativas con un solo vistazo.

  • Tipo: Muestra el tipo de archivo que ha importado, como un libro mayor o cuentas por pagar.
  • Nombre: Muestra el nombre del archivo que ha importado.
  • Número total de columnas: Muestra el número total de columnas detectadas en los datos.
  • Número de filas: Muestra el número total de filas detectadas en los datos.
  • Número de columnas numéricas: Muestra el número de columnas que contienen solo datos numéricos.
  • Número de columnas de fecha: Muestra el número de columnas que contienen fechas.
  • Número de columnas de texto: Muestra el número de columnas que contienen texto, que puede incluir una combinación de letras, números y símbolos.
  • Delimitador: Muestra el carácter, si existe uno, utilizado para indicar dónde comienzan y terminan las columnas en todo el conjunto de datos.

Editar el delimitador

  1. Seleccione Editar para actualizar el delimitador.
    Se mostrará una ventana emergente.
  2. Utilice el menú para seleccionar el delimitador que MindBridge debe buscar o introducir un delimitador personalizado en el campo de texto.
    Utilice la sección Vista previa de columnas de datos para asegurarse de que los datos se leen correctamente.
  3. Cuando esté conforme, confirme el cambio.
    El archivo que se está importando se revalida automáticamente.


Comprobaciones de integridad

Estas comprobaciones incluyen información detallada sobre cada columna de los datos. Pueden indicar problemas con el archivo, pero no le impedirán continuar con el proceso de importación.

Qué busca MindBridge

¿Por qué?

La presencia de columnas numéricas.

Los datos deben contener al menos una columna con valores numéricos o MindBridge no tendrá suficientes datos para realizar un análisis.

Información sobre las columnas numéricas.

Si el archivo contiene varias hojas.

MindBridge solo analizará los datos de la primera hoja del archivo. Consolide los datos relevantes en la primera hoja y, a continuación, vuelva a importar los datos.

Si necesita ayuda para incluir los datos relevantes en la primera hoja del archivo, aquí obtendrá más información sobre enviar una solicitud de formato de datos.

Un número incoherente de columnas en las filas.

Si 700 filas tienen 6 columnas y 1 fila tiene 5 columnas, podría indicar información faltante o errónea en los datos.

Información sobre la inconsistencia de columnas.

La presencia de celdas anormalmente grandes.

Esto podría indicar datos erróneos, celdas fusionadas u omisión inadecuada.

Información sobre celdas demasiado grandes.

Si alguna columna contiene más del 50 % de celdas en blanco.

Esto podría indicar que faltan datos en el archivo.

La presencia de valores NULL en los datos.

MindBridge no puede analizar celdas que contengan la palabra "NULL" en lugar de un valor.

Elimine la palabra \"NULL\" de los datos o sustitúyalo por los datos adecuados.

Si los valores se expresan en anotaciones científicas.

Las anotaciones científicas a menudo aparecen como un número por debajo de 10 con 2 puntos decimales y una potencia de 10, por lo que el cálculo puede ser menos preciso que los datos reales.

Por ejemplo, la notación científica de 4.354.765.455 es 4,35E9. MindBridge calcularía esto como 4,35 x 10^9 = 4 350 000,00 que es mucho menor que el valor original.

MindBridge puede leer anotaciones científicas que aparecen en columnas monetarias en archivos Excel y .CSV.

En Excel, las anotaciones científicas aparecen con fines de presentación. Esto significa que Excel trata las anotaciones científicas que se encuentran en las columnas monetarias* como números.

En los archivos .CSV, las anotaciones científicas se toman como se presentan, independientemente de la columna en la que aparezcan. Esto significa que, aunque MindBridge puede ingerirlos sin problemas, cuando están presentes en un archivo .CSV, aparece esta advertencia de validación.

*Nota: En Excel, MindBridge no puede leer las anotaciones científicas que se encuentran en columnas no numéricas.

La presencia de caracteres especiales.

MindBridge no puede analizar algunos caracteres especiales, incluidos conjuntos de caracteres ampliados (como símbolos de copyright), caracteres no imprimibles y de control (como marcas de formato) y caracteres fuera del alfabeto inglés moderno.

Formatos de fecha incoherentes o no compatibles.

Las fechas que aparecen en la misma columna deben tener un formato coherente y correcto.

Obtenga más información sobre los formatos de fecha compatibles.

 


Vista previa de columna

Estas estadísticas pueden ayudarle a verificar sus expectativas con un simple vistazo y pueden ayudarle a encontrar datos anómalos de inmediato.

Nombre de columna

Descripción y valor

Nombre

El encabezado de columna tal como aparece en el archivo original.

Remítase a esto cuando vea las estadísticas en cada fila.

Tipo de datos

Indica el tipo de datos detectados en cada columna del archivo original. Estos pueden ser:

  • Fechas (p. ej., 19/01/2020)
  • Numéricos (solo números)
  • Texto (combinación de letras, números y caracteres especiales)

Se espera que algunas columnas tengan ciertos tipos de datos. Por ejemplo, si MindBridge detecta texto en la columna "Fecha de entrada", puede ser indicativo de datos erróneos.

Valor más bajo

El valor numérico más bajo encontrado en una celda de cada columna.

Si el valor se encuentra fuera del intervalo previsto, puede ser indicativo de datos anómalos.

Valor más alto

El valor numérico más elevado encontrado en una celda de cada columna.

Si el valor se encuentra fuera del intervalo previsto, puede ser indicativo de datos anómalos.

N.º de valores únicos

Una estimación del número de valores únicos en cada columna.

Se espera que algunas columnas tengan ciertos valores. Por ejemplo, si MindBridge detecta que la "Fecha de entrada" tiene 365 valores únicos, pero la columna "Fecha de entrada en vigor" tiene 400, puede ser indicativo de datos adicionales fuera de periodo.

Suma

El importe total, resultante de la suma de todos los valores numéricos de cada columna.

Consulte esta sección para verificar si el saldo de débitos y créditos es válido.

N.º más bajo de caracteres

El número más bajo de caracteres encontrados en una celda de cada columna.

Consulte esta columna para verificar sus expectativas. Por ejemplo, si MindBridge detecta una celda con solo dos caracteres en la columna "Débito", puede ser indicativo de datos erróneos o faltantes.

N.º más alto de caracteres

El número más alto de caracteres encontrados en una celda de cada columna.

Consulte esta columna para verificar sus expectativas. Por ejemplo, si MindBridge detecta una celda con 10 000 caracteres en la columna "Débito", puede ser indicativo de datos erróneos u omisiones inadecuadas.

N.º de celdas en blanco

El número de celdas en blanco que aparecen en cada columna.

Si observa que una columna requerida, como Débito, contiene celdas en blanco, puede ser indicativo de que faltan datos.

 


Ejemplo

General_ledger_analysis_-_Data_Validation.png


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