Data Verification 與 Data Quality 是發展十年以上的議題。Data Validation 這個詞彙，則是連美國都還在發展其定義與內涵。

而 Data Verification 與 Data Validation 的區別，因 Data Validation 涵義未定，目前在國外仍是各說各話中。

Data Verification 的例子：保險公司線上系統確認某用戶身分證字號符合資料庫紀錄。
Data Validation 的例子：保險公司線上系統審核某用戶的申請。

Anna 對 Data Validation 與 Data Verification 看法

Data Validation(確效) 是屬於「研發階段」的程序，應該在新資料產品釋出前進行檢驗，依據資料產品規格檢驗其「效用」，例如該資料產品是「設計」用來訓練高風險交易檢測模型的，是否如預期合用。Data Verification(驗證) 是屬於「製造階段」的程序，於資料產品釋出後，週期量產新資料時，應該檢驗每批資料的「品質穩定」。簡言之，我認為他們的區別近似 Quality Assurance 與 Quality Check：

• Data Validation = Data Quality Assurance
• Data Verification = Data Quality Check

軟體界是不太講 Quality Check 的，這是製造業比較常用的品質方法。

Data Validation(資料確效)工序的存在必要是「資料產品」其特殊性的證明

說來奇妙，我是最近三年才陸續發現這幾個詞彙：

• Data Project 資料專案
• Data Product 資料產品
• Data Validation 資料確效

我的創業是從產品公司到專案公司，七年前我曾經以為應該沒有機會再回到產品研發領域。然而，我的兩段歷練卻逐漸顯現有需要結合在一起的態勢。

資料專案必須引用產品設計與研發方法。

在 BI 與 ETL 時代，資料處理都是專案專用，因此不存在另外做 Data Validation 的必要。到了數位轉型時代，想把資訊系統改變為「資料驅動」，資料必須成為「資料產品」才能在企業內共用。又因為「資料產品」的泛用性越廣效益越大，因此又必須有品質保證手段。

資料的世界真的非常有趣，兼具研發與製造屬性。

分享 2 張 Software Validation 與 Verification 比較圖取代結論

大家可以參考看看用在資料領域合不合理。

圖片來源：https://www.easterbrook.ca/steve/2010/11/the-difference-between-verification-and-validation/

圖片來源：https://www.easterbrook.ca/steve/2010/11/the-difference-between-verification-and-validation/