データチェックは、プログラムコード内でユーザーが入力した値に誤りや矛盾がないかを確認するための重要なプロセスです。
このプロセスは、データの正確性と信頼性を確保し、システムの整合性を維持するために不可欠です。
本記事では、データチェックの基本概念や主要なチェック手法について詳しく解説します。
データチェックの基本概念
データチェックとは？
データチェックは、ユーザーの入力やシステム内部のデータに対して行われる検証プロセスです。
誤ったデータや不適切なデータがシステムに影響を与えないように、条件文を用いてチェックを行います。
不適切なデータが検出された場合、再入力を促したり、例外処理を実施します。
主要なデータチェック手法
リミットチェック（限界検査）
リミットチェックは、数値が設定された上限または下限に収まっているかを確認する方法です。
このチェックでは、数値が規定された上限を超えていないか、または下限を下回っていないかを確認します。
例えば、ユーザーが年齢を入力する際に、0歳未満や120歳以上の値を拒否することができます。
レンジチェック（範囲検査）
レンジチェックは、値が設定された範囲内に存在するかどうかを確認する手法です。
上限と下限の両方が設定され、ユーザーが入力したデータがその範囲内にあるかをチェックします。
例えば、温度センサーの値が-20℃から50℃の範囲であるかを確認する場合に利用されます。
フォーマットチェック（書式検査）
フォーマットチェックは、データが特定の形式に従っているかを検証します。
例えば、日付の入力フィールドにおいて、有効な日付形式で入力されているかどうかを確認します。
電話番号や郵便番号の桁数が適切であることを検証するのもこのチェックに該当します。
シーケンスチェック（順序検査）
シーケンスチェックは、データが規定された順序通りに並んでいるかを確認する手法です。
例えば、時系列データが正しい順番で並んでいるかを検証します。
また、伝票番号が昇順または降順で並んでいるかもチェックされます。
論理チェック（ロジックチェック）
論理チェックは、データ間の関係が論理的に整合しているかを確認します。
例えば、生年月日が未来の日付になっている場合や、販売されたチケットの数が座席数を超えている場合など、論理的にありえないデータを検出します。
ニューメリックチェック（数値検査）
ニューメリックチェックは、データが数値としての形式を満たしているかどうかを確認する手法です。
ユーザーが数値を入力するべきフィールドに、数値以外のデータが含まれていないかをチェックします。
数値の形式が正しいことが確認された後、さらにリミットチェックやレンジチェックが行われます。
バランスチェック（平衡検査）
バランスチェックは、相互に一致すべきデータの整合性を確認する手法です。
例えば、会計データにおいて、借方と貸方の合計が一致しているかを確認します。
このチェックにより、計算ミスやデータ入力の誤りを防ぐことができます。
まとめ
データチェックは、システムの正確性と信頼性を確保するための重要な手法です。
リミットチェック、レンジチェック、フォーマットチェックなど、さまざまな手法を適切に組み合わせることで、データの整合性を維持し、エラーを未然に防ぐことができます。
これにより、システムの信頼性が向上し、ユーザーの信頼を得ることができます。
さらに参考してください。