Datenalignment
Datenalignment bezeichnet den Prozess, Daten aus unterschiedlichen Quellen so aufzubereiten, dass sie vergleichbar, vereinbar und gemeinsam nutzbar sind. Ziel ist die Vereinheitlichung von Schemas, Formaten, Einheiten, Zeit- und Raumbezug sowie semantischen Bedeutungen, um Interoperabilität, Datenqualität und verlässliche Analysen zu ermöglichen.
Der Prozess umfasst mehrere Ebenen: Schemaausrichtung (Mapping zwischen Feldern), Datenformat- und Werte-Normalisierung (z. B. Datumsformate, Zahlenformate,
Typische Techniken: Daten-Mapping, Schema-Matching, Normalisierung, Duplikatentfernung, Entitätsauflösung/Datensatzverknüpfung, Regeln zur Datenqualität, Referenzdatenmanagement, Datenherkunftsnachverfolgung.
Ablauf: Dateninventur und Profiling, Design von Abbildungen, Umsetzung der Transformationsregeln, Validierung und Qualitätssicherung, Governance und Änderungsmanagement.
Anwendungsgebiete: Datenintegration, Data Warehousing, Business Intelligence, Fusionen und Übernahmen, plattformübergreifende Analysen, Datenmärkte.
Herausforderungen: Heterogenität, semantische Mehrdeutigkeit, sich ändernde Schemas, Skalierbarkeit, Datenschutz und Compliance, Qualitätsprobleme.
Beispiele: Standardisierung von Datumsangaben (YYYY-MM-DD) und Währungsumrechnung, Einheiten-Normalisierung (Meter vs. Fuß), Zuordnung von Produktcodes zu einer
Siehe auch Datenintegration, Data Governance, Master Data Management.