Datenabgleich

Datenabgleich bezeichnet den Prozess, bei dem zwei oder mehr Datensätze oder Datenquellen systematisch auf Übereinstimmungen geprüft werden. Ziel ist es, Konsistenz zu gewährleisten, Doppelungen zu vermeiden und Inkonsistenzen zu identifizieren, damit Daten zuverlässig genutzt werden können. Typische Anwendungsfelder finden sich in der Datenverwaltung, im Master Data Management, in der Datenintegration von CRM- und ERP-Systemen sowie in Data-Warehousing- oder Berichtsprozessen.

Der Abgleich erfolgt in mehreren Schritten: Datenprofilierung und Bereinigung, um Formate anzugleichen; der eigentliche Abgleich mittels deterministischer Mechanismen (exakte Schlüsselübereinstimmung) oder probabilistischer bzw. regelbasierter Methoden; Entscheidungen über Matches und Konflikte (Merge, Übernahme oder Ausschluss). Anschließend erfolgt die Harmonisierung der Daten durch Zusammenführung oder Auswahl eines konsistenten Werts, gefolgt von Auditierung, Nachverfolgung und Versionskontrollen.

Techniken umfassen deterministischen Abgleich, probabilistischen Abgleich nach Modellen wie Fellegi-Sunter, regelbasierte Ansätze und Fuzzy Matching. Maschinelles Lernen wird zunehmend eingesetzt, um Muster in großen Datenbeständen besser zu erkennen. Gleichzeitig spielen Datenqualitätsmaßnahmen wie Profiling, Standardisierung, Normalisierung und Duplikatentfernung eine zentrale Rolle.

Herausforderungen liegen in Mehrdeutigkeit, unvollständigen Werten, format- oder sprachspezifischen Unterschieden, der Skalierbarkeit großer Datenmengen sowie Datenschutz- und Compliance-Anforderungen. Lösungen umfassen den Einsatz von Master-Data-Management-Plattformen, ETL- bzw. Integrationswerkzeugen, klare Governance-Strukturen, Audit-Trails und geeignete Datenschutzmaßnahmen. Anwendungsbeispiele sind der Kundendatenabgleich zwischen CRM und ERP, der Abgleich von Produkt- und Lieferantendaten sowie der Bank- oder Buchhaltungsabgleich.