データチェックは、プログラムの正確性と信頼性を確保するために不可欠なプロセスです。
ユーザーからの入力データに誤りや矛盾がないかを検証することで、システムの品質を保ちます。
この記事では、データチェック の基本概念から、主要なチェック方法とそれぞれの実施方法について詳しく解説します。
これにより、データ処理の精度を高め、より信頼性の高いシステムを構築するための知識を得ることができます。
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 とは、プログラムコードにおいてユーザーからの入力値に誤りや矛盾がないかを調べるプロセスです。
このプロセスは、条件文などを使用して行われ、不適切なデータが検知された場合には再入力を促したり、例外処理を実施します。
データチェックの種類や方法は様々で、必要に応じて組み合わせて使用されます。
データチェックの主要な種類
リミットチェック（限界検査/限度検査）
リミットチェック では、数値が規定された上限または下限に収まっているかを確認します。
例えば、年齢が0歳以上かつ150歳以下であるかどうかをチェックする場合がこれに該当します。
上限または下限のいずれか一方のみが設定されることが多いです。
レンジチェック（範囲検査）
レンジチェック は、数値が指定された範囲内に収まっているかを調べるチェックです。
例えば、試験の得点が0から100点の範囲に収まっているかを確認することがこれに該当します。
上限と下限の両方が定義され、値がその範囲内に存在することを確認します。
フォーマットチェック（書式検査/形式検査）
フォーマットチェック は、入力データがあらかじめ定められた書式に従っているかどうかを確認するものです。
例えば、日付が「YYYY-MM-DD」の形式で入力されているか、電話番号が数字とハイフンで構成されているかを検査します。
このチェックは、形式的な誤りを検出するためのものであり、データの論理的な妥当性については別の手法で確認します。
シーケンスチェック（順序検査/順番検査）
シーケンスチェック は、データが規定された順序に並んでいるかどうかを確認します。
例えば、受注データが注文番号順に並んでいるか、日付や時刻が正しい順序で記録されているかをチェックします。
また、連続した番号のデータが抜け落ちていないかも確認します。
論理チェック（ロジックチェック/妥当性チェック）
論理チェック は、データの論理的な整合性を確保するためのものです。
例えば、生年月日が未来の日付になっていないか、発注日が発送日よりも前になっていないかなど、データ間の関係が論理的に矛盾していないかを検査します。
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します。
例えば、数量や価格などが数字として正しく入力されているか、アルファベットや記号が含まれていないかを検査します。
このチェックにより、数値データとして適切であるかを確認します。
バランスチェック（平衡検査）
バランスチェック は、必ず一致しているべきデータペアの合計値や一致性を確認します。
例えば、会計データの借方と貸方が一致しているか、合計が正確であるかを確認します。
このチェックにより、データの整合性を保ちます。
まとめ
データチェック は、システムの信頼性を確保するための重要なプロセスです。
リミットチェックやレンジチェック、フォーマットチェックなど、各種のチェック方法を適切に使用することで、データの精度を高め、エラーや不具合を防ぐことができます。
これらのチェックを実施することで、より信頼性の高いシステムを構築するための基本的な知識と技術を得ることができるでしょう。