Datenprüfung

Datenprüfung, auch Datenvalidierung genannt, bezeichnet den Prozess der Überprüfung von Daten gegen festgelegte Kriterien, Regeln und Formate, um deren Plausibilität, Korrektheit und Nutzbarkeit sicherzustellen. Sie gehört zum Datenqualitätsmanagement und ergänzt Maßnahmen wie Datencleansing und Datenprofiling.

Ziel ist die Sicherstellung, dass Daten bei Speicherung, Verarbeitung oder Weitergabe bestimmten Anforderungen entsprechen, um Fehlentscheidungen, Inkonsistenzen und Systemfehler zu vermeiden. Typische Aspekte sind Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität, Konsistenz und eindeutige Identifikation.

Typen der Datenprüfung umfassen syntaktische oder formale Validierung (Datentypen, Formate, Wertebereiche), semantische Prüfung (Beziehungskonsistenzen, Geschäftslogik), sowie referenzielle Integrität und Cross-Field-Checks. In der Praxis kommen Schema- bzw. Strukturprüfungen (z. B. XML/JSON-Schema), Regelprüfungen in ETL-Prozessen und Eingabevalidierung in Frontends zum Einsatz. Je nach Kontext kann zwischen Real-Time (vor der Speicherung) und Batch-weise (im Nachgang) Validierung unterschieden werden.

Der Ablauf umfasst Regelwerke, Validierungsschritte, Fehlermeldungen, Logging und Maßnahmen wie Daten ablehnen, korrigieren oder ergänzen. Gute Praxis umfasst Versionskontrolle der Regeln, Rückmeldungen an Ersteller von Eingaben und Monitoring der Datenqualität zur Identifikation von Trendveränderungen.

Anwendungsfelder liegen in Datenbanken, Webformularen, Integrationsprozessen, Data Warehouses und Data-Governance-Programmen. Herausforderungen sind komplexe Geschäftsregeln, große Datenmengen, heterogene Quellen, Performanceanforderungen und die fortlaufende Anpassung der Validierungslogik.

Datenprüfung steht im Zusammenhang mit Datenqualität, Datenprofiling, Data Governance und Data Stewardship und bildet eine zentrale Komponente bei der Sicherstellung zuverlässiger Informationssysteme.