Datencharakteristik

Datencharakteristik bezeichnet die Merkmale und Eigenschaften von Daten, die deren Eignung für Verarbeitung, Analyse und Entscheidungsunterstützung beeinflussen. Typische Aspekte umfassen Struktur (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert), Datenarten (numerisch, kategorial, Text, Datum/Uhrzeit), Granularität und zeitliche Dimension (statisch oder dynamisch). Daten können aus internen Systemen, externen Quellen oder Sensoren stammen und unterschiedliche Formate wie Tabellen, Protokolle, Dateien oder APIs besitzen.

Zu den zentralen Charakteristika gehören Struktur, Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Plausibilität, Eindeutigkeit und Nachverfolgbarkeit. Struktur beschreibt, wie Daten organisiert sind und wie sie verknüpft werden. Vollständigkeit bezieht sich auf das Vorhandensein aller relevanten Werte. Genauigkeit bezeichnet die Richtigkeit der Werte, Konsistenz deren Widerspruchsfreiheit über Systeme hinweg. Aktualität betrifft die Aktualität der Daten, Plausibilität deren logische Sinnhaftigkeit, Eindeutigkeit die Vermeidung von Duplikaten, und Nachverfolgbarkeit die Rückverfolgbarkeit der Herkunft und Versionen über Metadaten.

Metadaten spielen eine zentrale Rolle, da sie Kontext, Herkunft, Qualitätssicherung, Zugriffskontrollen und Änderungsverläufe dokumentieren. Datencharakteristik wirkt sich stark auf Datenmanagement, Datenintegration, Data Governance und Analytik aus. Zur Bewertung und Steuerung werden Qualitätsmetriken, Validierungsregeln, Profiling und Monitoring eingesetzt. Standards und Rahmenwerke wie ISO/IEC 25012 (Datenqualitätsmodell) sowie verwandte Normen unterstützen die Orientierung bei der Festlegung von Qualitätskriterien und Messgrößen.