Datenprofilierung

Datenprofilierung ist der systematische Prozess der Untersuchung von Datenquellen, um Struktur, Inhalt und Qualität zu beschreiben. Ziel ist es, einen Überblick über verfügbare Daten zu gewinnen, Muster, Abhängigkeiten und potenzielle Probleme zu identifizieren sowie eine Grundlage für Datenmanagement, Qualitätssicherung und Datenintegration zu schaffen. Profiling kann auf Tabellen, Feldern oder ganzen Datensätzen erfolgen und berücksichtigt statische Merkmale wie Typ, Länge und Nullwerte sowie dynamische Eigenschaften wie Verteilungen, Häufigkeiten, Eindeutigkeit und Referentielle Integrität.

Typische Methoden umfassen deskriptive Analysen, Mustererkennung, Vollständigkeits- und Konsistenzprüfungen, sowie die Erstellung von Profilberichten und Data Dictionaries. Profiling erfolgt oft durch Sampling, statistische Auswertungen oder spezialisierte Werkzeuge; Ergebnisse liefern Kennzahlen wie Fehlende Werte, Duplikate, Verteilungen und Abweichungen, die als Grundlage für Qualitätsmaßnahmen dienen.

Anwendungsbereiche umfassen Data Governance, Datenmigration, Data Warehousing und Data Quality Management. Profilierte Daten unterstützen bei der Bereinigung, der Festlegung von Qualitätsregeln und der Risikobewertung von Integrationsprozessen.

Wichtige Aspekte sind Datenschutz und Sicherheit, insbesondere bei personenbezogenen Daten, sowie die Begrenzung durch Stichproben und Datenverfügbarkeit. Ergebnisse sollten in Governance-Prozessen eingebettet, Verantwortlichkeiten geklärt und regelmäßig überprüft werden. Einschränkungen: Profilierung gibt Teilinformationen wieder und ersetzt keine umfassende Qualitätssicherung.