Datenintegrität

Datenintegrität bezeichnet den Zustand, in dem Daten korrekt, konsistent und verlässlich sind, sodass sie über Zeit, Anwendung und Systeme hinweg vertrauenswürdig bleiben. Sie umfasst die Richtigkeit der Werte (Genauigkeit), die Übereinstimmung zwischen verbundenen Datensätzen (Konsistenz), die Vollständigkeit der notwendigen Felder (Vollständigkeit) sowie die zeitliche Aktualität und Gültigkeit der Daten (Aktualität, Validität). Eine hohe Datenintegrität ist grundlegend für verlässliche Entscheidungen, Berichte und automatisierte Prozesse.

Wichtige Konzepte sind referenzielle Integrität, die durch klare Beziehungen zwischen Datensätzen sichergestellt wird; Datenqualität, die sich aus Messgrößen wie Vollständigkeit, Korrektheit und Plausibilität ergibt; und Daten-Governance, die Verantwortlichkeiten, Qualitätsziele und Regulierungen festlegt. Mechanismen zur Sicherstellung umfassen Transaktionen mit ACID-Eigenschaften in Datenbanken, Constraint-Definitionen (Primär- und Fremdschlüssel, Domain-Constraints) und Validierungsregeln; kryptografische Integrität durch Checksummen, Hashes oder digitale Signaturen; Versionierung, Audit-Trails und Änderungen-Verfolgung; Backups, Replikation und Disaster-Recovery-Pläne.

Bedrohungen für die Integrität entstehen durch menschliche Fehler, Duplikate, System- oder Softwarefehler, Malware oder Hardware-Ausfälle. Schutzmaßnahmen umfassen Zugriffskontrollen, Logging und regelmäßige Integritätsprüfungen, Datenvalidierung in Eingabe- und ETL-Prozessen sowie Prüfsummen bei Dateien und Transaktionen. Im Alltag dient die Gewährleistung der Datenintegrität der Zuverlässigkeit von Berichten, Compliance und effizienten Geschäftsprozessen.