Datenfehlern

Datenfehler sind Abweichungen zwischen der tatsächlichen Information und deren Aufnahme, Speicherung, Übertragung oder Darstellung in digitalen Systemen. Sie entstehen durch fehlerhafte Eingaben, Messungen oder Prozessfehler und können sowohl zufällig als auch systematisch auftreten.

Zu den häufigen Ursachen zählen Eingabe- und Tippfehler, fehlerhafte Messwerte, Unterbrechungen bei der Datenübertragung, Format- oder Kompatibilitätsprobleme, fehlende Werte, Duplikate und widersprüchliche Datensätze. Solche Fehler können in verschiedenen Bereichen auftreten, von einfachen Dokumenten bis zu komplexen Datenbanken und Sensoriksystemen.

Die Auswirkungen von Datenfehlern können erheblich sein: Sie verzerren Analysen, führen zu falschen Entscheidungen, verursachen ineffiziente Abläufe und erhöhen Kosten; in regulierten Bereichen können sie auch rechtliche oder Compliance-Risiken nach sich ziehen. Verlässliche Entscheidungen erfordern daher eine sorgfältige Bewertung der Datenqualität.

Zur Erkennung dienen Plausibilitätsprüfungen, Validierungsregeln, Audit-Trails, Data Profiling sowie statistische Tests und Monitoring. Prävention basiert auf einer systematischen Datenqualitätssicherung, Standardisierung, Eingabevalidierung, referentieller Integrität, Metadatenmanagement und klaren Governance-Strukturen. Automatisierte Kontrollen helfen, wiederkehrende Fehler frühzeitig zu identifizieren.

Bei der Feststellung von Fehlern erfolgt häufig eine Datenbereinigung, gegebenenfalls Korrektur, Versionierung, Protokollierung der Änderungen und Nachverfolgung der Quellen. Wiederholte Fehler lassen sich durch Automatisierung, Schulung und verbesserte Prozesse reduzieren.

Datenfehler stellen ein zentrales Thema der Datenqualität und Datenintegrität dar, das Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung betrifft. Sie werden durch Richtlinien, Kennzahlen und Audits adressiert und kontinuierlich überwacht.