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确保数据完整性、准确性和一致性的标准化流程和规则集合
系统会自动应用数据验证规则，拒绝不符合格式的输入数据。
系统通过预设的规则过滤掉格式错误的数据，确保输入合规。
开发团队需要根据业务需求制定详细的数据验证规则，涵盖字段长度、数据类型和取值范围。
开发团队需为系统设计验证规则，包括字段限制、数据类型和允许值等。
数据验证规则通常包含格式验证（如邮箱格式）、逻辑验证（如日期合理性）和业务规则验证（如库存数量不能为负）。
数据验证（Validation）关注数据是否符合预期用途，而数据确认（Verification）关注开发过程是否正确。记住："验证是否正确（Are we building the right thing?）"，"确认是否正确构建（Are we building it right?）"。
设计验证规则时必须覆盖所有关键字段，包括隐式约束（如日期逻辑）和显式约束（如枚举值）。
将验证规则与业务逻辑分离，使用配置文件或规则引擎管理，便于后续更新。
由"数据"（data）+ "验证"（validation）+ "规则"（rules）组合而成，源于信息技术领域对数据处理流程的规范化要求。
常用于软件开发、数据库管理和大数据处理等技术场景。在中文语境中，"验证"与"校验"可互换使用，但前者更强调合规性检查。