Datenqualitätskontrollen

Datenqualitätskontrollen sind systematische Prozesse und Prüfungen, die darauf abzielen, die Verlässlichkeit von Daten sicherzustellen. Sie erfolgen im Rahmen der Datenqualität, Data Governance und Data Engineering und betreffen Datenbestände in Unternehmen, Organisationen und IT-Systemen.

Typische Prüfparameter umfassen Validität, Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität und Eindeutigkeit. Validität prüft, ob Werte dem vorgesehenen Format oder gültigen Wertemengen entsprechen; Vollständigkeit misst, ob alle relevanten Felder befüllt sind; Genauigkeit bewertet die Abweichung von realen Referenzen; Konsistenz prüft, ob widersprüchliche Werte über Systeme hinweg übereinstimmen; Aktualität bewertet, ob Daten zeitnah sind; Eindeutigkeit prüft, ob Datensätze eindeutig identifizierbar sind.

Methoden: Data Profiling analysiert Datensätze, um Muster, Ausreißer und Fehlstellen zu erkennen. Validierungsregeln und Business Rules prüfen Daten beim Einlesen oder Verarbeiten in ETL-/ELT-Pipelines. Bereinigung, Standardisierung, Duplikatentfernung und Anreicherung verbessern Qualität. Data Lineage und Metadaten unterstützen Nachvollziehbarkeit. Qualität wird oft mit Kennzahlen (KPIs) gemessen und in Dashboards überwacht.

Governance: Die Verantwortung liegt bei Data Ownern, Data Stewards und einem Data Quality Manager. Datenqualitätsziele, Metriken und SLAs werden vertraglich oder policy-basiert festgelegt. Standards wie ISO 8000 bieten Richtlinien zur Datenqualität, während Datenschutzvorgaben (z. B. GDPR) bei personenbezogenen Daten berücksichtigt werden müssen.

Herausforderungen umfassen heterogene Quellsysteme, sich ändernde Datenmodelle, Skalierung von Checks sowie die Pflege von Metadaten. Durch automatisierte Prüfungen in Operationen und regelmäßige Audits lassen sich Fehler frühzeitig erkennen und Risiken reduzieren. Langfristig verbessern zuverlässige Datenqualitätskontrollen Entscheidungsqualität, Effizienz und Compliance.