Datenmonitoring

Datenmonitoring bezeichnet den fortlaufenden Prozess der Erhebung, Überwachung und Analyse von Daten und Datenströmen, um Verfügbarkeit, Qualität, Konsistenz und Compliance sicherzustellen. Ziel ist es, Abweichungen, Fehler, Leistungsprobleme und Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen, SLAs einzuhalten und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Typische Komponenten umfassen Quellenanbindung, ETL/ELT-Pipelines, Metrik- und Log-Sammlung, Dashboards, Alarmierungs- und Incident-Management sowie Governance-Mechanismen. Die Architektur kann sowohl on premises als auch in der Cloud bestehen und setzt oft Schnittstellen zu Monitoring-Tools, Data-WaaS-Plattformen und Incident-Management-Systemen voraus.

Wichtige Kennzahlen (KPIs) sind unter anderem Fehlerrate, Latenz, Durchsatz, Datenlatenz, Datenabdeckung, Synchronisationsstatus und SLA-Einhaltung. Darüber hinaus spielen Datenqualitätseigenschaften wie Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität eine zentrale Rolle.

Methoden umfassen regelbasierte Alerts, Anomalieerkennung, datenqualitätsspezifische Validierungen, Log-Analyse, End-to-End-Testläufe und, falls sinnvoll, maschinelles Lernen zur Mustererkennung. Vorgehen orientiert sich an etablierten Metriken, Dashboards und automatisierter Alarmierung, um zeitnah Gegenmaßnahmen zu ermöglichen.

Herausforderungen sind Skalierung auf viele Datenquellen, niedrige Fehlalarmquoten, Datenschutz und Compliance, sowie die Harmonisierung unterschiedlicher Metriken. Gute Praxis umfasst klare Verantwortlichkeiten, standardisierte Messgrößen, datenschutzkonforme Speicherung, regelmäßige Review der Monitore und enge Abstimmung mit Data Governance sowie Betriebsteams.