Datenkennungen

Datenkennungen bezeichnet in der Informationstechnik eindeutige Bezeichner, Codes oder Schlüssel, mit denen Datenobjekte, Datensätze oder Datenfelder eindeutig identifiziert werden. Sie ermöglichen eine stabile Referenz über Systeme hinweg, unterstützen Abfragen, Verknüpfungen und die Rückverfolgung von Datenherkunft, auch als Data Lineage bekannt.

Zu den gängigen Typen gehören globale Identifikatoren wie UUIDs oder GUIDs, sowie lokale Identifikatoren wie Primärschlüssel in relationalen Datenbanken oder surrogate keys. Natürliche Schlüssel verwenden reale Merkmale eines Datenelements, während alternative Schlüssel oft aus Geschäftsprozessen stammen. In Metadaten oder externen Ressourcen finden sich auch Kennungen wie DOIs, ISBNs oder URIs, die als Datenkennungen dienen.

Funktionen von Datenkennungen umfassen die Sicherstellung von Eindeutigkeit, die Verknüpfung zwischen Tabellen via Fremdschlüssel, schnelle Indexierung, Versionierung und die Unterstützung von Data Governance. Durch standardisierte Kennungen lassen sich Datenbestände über Systeme hinweg konsistent katalogisieren, vergleichen und zusammenführen. Datenkennungen bilden somit eine zentrale Grundlage für Integrationen, Qualitätskontrollen und Audits.

Governance und Best Practices beziehen sich auf die definierte Namenskonvention, das Lebenszyklus- und Versionsmanagement, De-Duplikation, Mapping- und Migrationsstrategien sowie den angemessenen Umgang mit sensiblen oder pseudonymisierten Kennungen im Hinblick auf Datenschutz und Compliance. Eine klare Policy fördert die Wartbarkeit und Langzeitverwendbarkeit von Kennungen in Organisationen.

Herausforderungen liegen in Mehrfachzuordnungen, Änderungsmanagement, Systemkompatibilität und Langzeitarchivierung. Zudem können Unterschiede in Standards, Systemgrenzen oder Geschäftsprozessen die Konsistenz erschweren. Eine sorgfältige Strategie für Datenkennungen erleichtert Datenqualität, Integration, Governance und regulatorische Anforderungen.