バリデーションは、入力データや処理結果が「想定した形式・範囲・整合性」を満たしているかを検証する工程です。データ基盤では、スキーマ（型・桁・必須）や値域、重複、参照整合性、業務ルール違反などをチェックできます。異常を早期に検知して下流への汚染を防ぎ、分析や機械学習の信頼性を担保する役割になります。
実務では、取り込み直後、変換後、公開前のどこで検証するかを決め、失敗時の扱い（停止・隔離・補正・通知）まで設計することが重要です。チェックが厳しすぎるとデータ提供が止まり、緩すぎると誤った数値が広がるため、許容範囲と優先度をルール化しておくと運用が安定しやすいでしょう。バリデーションの結果と根拠をログに残し、再処理や監査で追える状態にしておくと復旧も早くなります。
