Datenrevisionen

Datenrevisionen bezeichnet den systematischen Überarbeitungsprozess von Datensätzen in Informationssystemen, der darauf abzielt, Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der gespeicherten Informationen zu gewährleisten. Revisionen können einzelne Felder, ganze Datensätze oder größere Datensammlungen betreffen und dienen zugleich der historischen Nachvollziehbarkeit sowie der Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen. Veränderungen werden üblicherweise in Form von Revisionen, Änderungsprotokollen oder Audit-Trails dokumentiert.

Zu den gängigen Formen gehören zeitbasierte oder bi-temporale Revisionen (Versionierung von Daten über Zeit), geplante regelmäßige Updates und ad hoc-Korrekturen. In vielen Systemen kommt eine Versionierung zum Einsatz, sodass frühere Zustände wiederhergestellt oder mit dem aktuellen Zustand verglichen werden können. Technisch werden Revisionen oft durch Datenbank- oder Dateisystem-Mechanismen wie Transaktionslogs, systemseitige Versionsspalten oder temporale Tabellen implementiert. Ergänzend dienen Change-Logs und Data-Lineage-Metadaten der Nachverfolgbarkeit von Ursachen und Auswirkungen von Änderungen.

Aus Governance-Sicht gehören Datenqualität, Data Governance und Compliance dazu. Rollen- und Freigabenkonzepte, Audit- und Revisionspflichten sowie Datenschutzbestimmungen (z. B. GDPR) beeinflussen Gestaltung und Häufigkeit von Revisionen. Herausforderungen umfassen Speicherbedarf, Konfliktauflösung bei gleichzeitigen Änderungen, Konsistenz über Systeme hinweg und der Schutz sensibler Daten.

Gute Praxis ist der Einsatz unveränderlicher Logs, regelmäßiger Audits, klarer Revisionspolitik, umfassender Metadaten und robuster Wiederherstellungs- und Archivierungsstrategien.