DatenAudits

DatenAudits bezeichnet einen Prozess, bei dem Datenbestände, -prozesse und -systeme systematisch geprüft werden, um Datenqualität, -integrität, -sicherheit und -compliance zu beurteilen. Ziel ist es, Vertrauen in Daten zu schaffen und Risiken zu erkennen.

Typische Auditbereiche umfassen Dateninventar, Metadaten, Dateneingaben, Duplikate, Inkonsistenzen, Vollständigkeit, Korrektheit, zeitliche Aktualität sowie Revisions- und Zugriffskontrollen. Methoden beinhalten Scope-Definition, Probenentnahme, Profiling, Anwendung von Datenqualitätsregeln, Abgleiche zwischen Quellen, Data-Flow- und Lineage-Analysen, Dokumentation von Abweichungen, Ableitung von Maßnahmen und Nachverfolgung.

Audits können intern oder extern durchgeführt werden, regelmäßig oder ad hoc. In regulierten Umgebungen spielen Datenschutz- und Sicherheitsaspekte eine zentrale Rolle. Rahmenwerke und Standards wie ISO 8000, ISO/IEC 27001, DCAM und Datenschutzvorschriften (z. B. GDPR) liefern Orientierung für Prüfziele, Berichtswesen und Kontrollen.

Die Ergebnisse liefern eine formale Bestätigung oder Empfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität, Governance und Compliance. Sie unterstützen Risikomanagement, Audit-Logik und Transparenz gegenüber Stakeholdern. Zu den Herausforderungen gehören Komplexität, Kosten, Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Metadaten und die Notwendigkeit fortlaufender Überwachung.