Datenmangel

Datenmangel bezeichnet das Fehlen oder die unzureichende Verfügbarkeit von Daten, die erforderlich sind, um Phänomene zu messen, Modelle zu kalibrieren oder Entscheidungen zuverlässig zu treffen. Es umfasst fehlende, unvollständige, veraltete oder nicht repräsentative Daten sowie eine unzureichende Abdeckung in Raum oder Zeit.

Ursachen des Datenmangels sind unter anderem kleine Stichprobengrößen, Nichtantworten und Auswahlverzerrungen, Datenschutz- und Rechtsbeschränkungen, Datenhoarding sowie Silo-Strukturen in Organisationen. Hinzu kommen hohe Erhebungskosten, begrenzte Infrastruktur, geografische oder zeitliche Lücken sowie sprachliche oder formale Barrieren bei der Datenerhebung und -verarbeitung.

Die Folgen von Datenmangel sind Unsicherheit, verzögerte oder falsch informierte Entscheidungen sowie verzerrte Ergebnisse in Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Verwaltung. Ohne ausreichende Daten können Trends schwer zu identifizieren, Modelle schwer kalibriert und Vergleiche zwischen Studien oder Zeitabschnitten problematisch werden.

Zur Minderung gehören eine vorausschauende Datenerhebung und -planung, standardisierte Metadaten, bessere Datenintegration und Austausch, Open Data innerhalb datenschutzrechtlicher Grenzen sowie die Nutzung von Proxy- oder Ergänzungsdaten. Statistische Imputation, Gewichtungsmethoden, robuste Modellierungsansätze und Triangulation unterstützen den Umgang mit Unsicherheit. Zusätzlich sind robuste Governance, Transparenz, Datenqualität und Datenschutz zentrale Bausteine, um Datenmangel systematisch zu adressieren und vertrauenswürdige Analysen zu ermöglichen.