Dataset Validator per validare CSV e JSON

Validare dataset prima di import e QA

La validazione dei dati e utile quando devi controllare un file prima che finisca in una procedura, in un database, in un ambiente di test o in una demo. Un errore trovato prima costa poco. Un errore trovato durante l'import, durante un collaudo o mentre una demo e gia partita costa molto di piu.

• controllare CSV prima di un import
• validare JSON ricevuti da sistemi esterni
• verificare campi obbligatori
• individuare valori mancanti
• controllare formati data
• validare email, URL e numeri
• verificare codici fiscali e partite IVA
• preparare dataset per QA, demo e collaudi

Regole di validazione configurabili

Il validatore permette di associare regole ai campi del dataset. In questo modo puoi controllare non solo se il file e leggibile, ma anche se i valori rispettano le condizioni richieste dal tuo scenario applicativo.

• campo obbligatorio
• valore non vuoto
• formato data
• formato email
• formato URL
• numero minimo o massimo
• lunghezza testo
• espressione regolare
• codice fiscale
• partita IVA
• valori duplicati
• valori ammessi da lista
• altri controlli disponibili nel progetto

Validazione CSV

Il CSV e uno dei formati piu usati per import, export e scambio dati, ma e anche uno dei piu facili da rompere. Separatori, colonne vuote, valori mancanti, encoding, intestazioni sbagliate e dati non coerenti possono causare errori difficili da intercettare a occhio. Dataset Validator aiuta a controllare il file prima di usarlo.

• verificare che tutte le righe abbiano i campi obbligatori
• controllare colonne email, telefono, codice fiscale o partita IVA
• individuare date in formato errato
• trovare valori mancanti prima dell'import
• preparare un file piu affidabile per procedure massive

Validazione JSON

Il JSON e pratico per API, integrazioni e dati strutturati, ma puo diventare difficile da controllare quando contiene molti oggetti, campi annidati o valori non uniformi. La validazione aiuta a verificare che i dati rispettino le regole attese prima di usarli in test, integrazioni o trasformazioni successive.

• controllare campi obbligatori in oggetti JSON
• verificare valori coerenti tra record
• preparare dati per test API
• controllare esportazioni ricevute da altri sistemi
• individuare anomalie prima della conversione o del merge

Report degli errori

Il risultato della validazione deve essere leggibile. Non basta sapere che il file non va bene: serve capire quali righe hanno problemi, quali colonne non rispettano le regole e che tipo di errore e stato rilevato. Il report permette di intervenire sui dati con maggiore precisione.

• riepilogo della validazione
• elenco errori rilevati
• riferimento a righe e colonne coinvolte
• dettaglio delle regole non rispettate
• supporto al controllo prima di import, QA o demo

Dataset Validator, Converter e Merge

La validazione si inserisce bene insieme agli altri strumenti della toolbox. Puoi convertire un file nel formato corretto, unire piu sorgenti e poi validare il risultato finale. Oppure puoi validare prima il dataset, correggere gli errori e solo dopo procedere con import, merge o conversione.

• Dataset Converter
• Dataset Merge
• Dataset Builder Bulk

Limiti e avvertenze

Dataset Validator controlla le regole configurate. Se una regola non viene impostata, l'errore relativo non puo essere rilevato. La validazione non sostituisce una bonifica dati completa e non interpreta automaticamente il significato dei dati quando le sorgenti sono ambigue. Serve a rendere il controllo piu chiaro, ripetibile e meno manuale.

Valida il tuo dataset

Carica un file CSV o JSON, configura le regole sui campi e ottieni un report degli errori prima di import, test, demo o QA. Quando i dati devono entrare in una procedura, controllarli prima e quasi sempre la scelta meno costosa.