Resumen
El paso de Validación de datos del proceso de importación de archivos proporciona una visión general del contenido del archivo y detalles de alto nivel sobre la calidad de los datos. Las diferentes secciones de este paso pueden ayudarte a determinar si proceder con la importación o reevaluar el archivo para verificar su precisión y completitud.
Detalles del archivo
Este panel proporciona información sobre atributos clave que pueden ayudarte a verificar si los datos importados se alinean con tus expectativas.
- Período actual (o Período anterior): La fecha de inicio y la fecha de finalización para el período dado.
- Tipo: El tipo de archivo previsto (por ejemplo, Libro mayor, o Saldo inicial, etc.), basado en la ranura en la que se importó el archivo en la página de Datos.
- Nombre: El nombre del archivo que se importó.
- Número total de columnas: El recuento total de columnas detectadas dentro del archivo.
- Número de filas: El recuento total de filas detectadas dentro del archivo.
- Número de columnas numéricas: El recuento total de columnas que contienen solo datos numéricos.
- Número de columnas de fecha: El recuento total de columnas que contienen fechas.
- Número de columnas de texto: El recuento total de columnas que contienen texto, que puede incluir una combinación de letras, números y símbolos.
- Delimitador: Muestra el carácter utilizado para indicar dónde comienzan y terminan las columnas en todo el conjunto de datos. También te permite editar el delimitador.
Editar el delimitador
- Selecciona Editar para actualizar el delimitador. Aparecerá una ventana de selección.
- Utiliza el menú para seleccionar el delimitador que MindBridge debe buscar o ingresa un delimitador personalizado en el campo de texto.
Utiliza la sección Vista previa de columnas de datos para asegurarte de que los datos se están leyendo correctamente. - Cuando estés satisfecho, Confirma el cambio.
El archivo que se está importando se revalida automáticamente.
Verificaciones de integridad
Estas verificaciones incluyen información sobre diferentes aspectos de la calidad de los datos. Pueden indicar problemas con el archivo, pero no te impedirán continuar con el proceso de importación.
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Qué busca MindBridge |
¿Por qué? |
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La presencia de columnas numéricas. |
Los datos deben contener al menos 1 columna con solo valores numéricos, o MindBridge no tendrá suficientes datos para realizar un análisis.
Nota: Si MindBridge detecta un carácter no numérico en una columna numérica, no podrás continuar. Para resolver el problema, elimina los caracteres no numéricos de la columna numérica y vuelve a importar el archivo.
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Si el archivo contiene múltiples hojas. |
MindBridge solo analizará los datos de la primera hoja del archivo. Consolida los datos relevantes en la primera hoja, luego vuelve a importar los datos. Si necesitas ayuda para colocar los datos relevantes en la primera hoja del archivo, aprende sobre cómo enviar una solicitud de formateo de datos. |
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Un número inconsistente de columnas a lo largo de las filas. |
Si 700 filas tienen 6 columnas, y 1 fila tiene 5 columnas, podría indicar información faltante o errónea en los datos. |
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La presencia de celdas anormalmente grandes. |
Esto podría indicar datos erróneos, celdas fusionadas o escape incorrecto. |
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Si alguna columna contiene más del 50% de celdas en blanco. |
Esto podría indicar que faltan datos en el archivo. |
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La presencia de valores NULL en los datos. |
MindBridge no puede analizar celdas que contienen la palabra "NULL" en lugar de un valor. Elimina la palabra “NULL” de los datos, o reemplázala con los datos apropiados. |
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Si los valores están expresados en notaciones científicas. |
Las notaciones científicas a menudo aparecen como un número menor a 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, que es mucho menos que el valor original. MindBridge puede leer notaciones científicas que aparecen en columnas monetarias tanto en archivos Excel como en archivos CSV. En Excel, las notaciones científicas aparecen con fines de presentación. Esto significa que Excel trata las notaciones científicas encontradas en columnas monetarias* como números. En archivos CSV, las notaciones científicas se toman tal como se presentan, independientemente de en qué columna aparezcan. Esto significa que aunque MindBridge puede ingerirlas sin problema, cuando están presentes en un archivo CSV, aparece esta advertencia de validación. *Nota: En Excel, las notaciones científicas encontradas en columnas no numéricas no son legibles por MindBridge.
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La presencia de caracteres especiales. |
MindBridge no puede analizar algunos caracteres especiales, incluidos conjuntos de caracteres extendidos (como símbolos de copyright), caracteres no imprimibles y caracteres de control (como marcas de formato). |
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Formatos de fecha inconsistentes, ambiguos o no compatibles. |
Las fechas que aparecen en la misma columna deben estar formateadas de manera consistente y correcta. |
Vista previa de columnas
Estas estadísticas pueden ayudar a verificar tus expectativas de un vistazo, y pueden asistirte en encontrar datos anómalos de inmediato.
Utiliza el icono de cheurón ( ) para expandir la sección y ver una vista previa de tus columnas.
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Nombre de la columna |
Descripción y valor |
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Nombre |
El encabezado de la columna tal como aparece en el archivo original. Refiérete a esto al ver las estadísticas en cada fila. |
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Tipo de datos |
Indica el tipo de datos detectados en cada columna del archivo original. Estos pueden ser:
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. |
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Valor más bajo |
El valor numérico más bajo encontrado en una celda dentro de cada columna. Si el valor cae fuera del intervalo previsto, puede ser indicativo de datos anómalos. |
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Valor más alto |
El valor numérico más alto encontrado en una celda dentro de cada columna. Si el valor cae fuera del intervalo previsto, puede ser indicativo de datos anómalos. |
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# 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 del período. |
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Suma |
El total, resultante de la suma de todos los valores numéricos en cada columna. Consulte esto para verificar si los débitos y créditos balancean. |
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Número más bajo de caracteres |
El número más bajo de caracteres encontrados en una celda dentro de cada columna. Consulte esta columna para verificar sus expectativas. Por ejemplo, si MindBridge detecta una celda con solo 2 caracteres en la columna "Débito", puede ser indicativo de datos erróneos o faltantes. |
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Número más alto de caracteres |
El número más alto de caracteres encontrados en una celda dentro 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 o de un escape incorrecto. |
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# de celdas en blanco |
El número de celdas en blanco que aparecen en cada columna. Si nota que una columna requerida como Débito contiene celdas en blanco, puede ser indicativo de datos faltantes. |
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