DatensatzIdentifizierung

Datensatzidentisierung bezeichnet den Prozess der eindeutigen Zuordnung und Abgrenzung von Datensätzen innerhalb eines Bestands von Datenressourcen. Ziel ist es, jedem Datensatz eine stabile, eindeutige Identifikation zuzuordnen, die eine zuverlässige Suche, Referenzierung und Nachverfolgung ermöglicht. In der Praxis bedeutet dies oft die Vergabe von Identifikatoren wie Primärschlüsseln oder GUIDs sowie die Erfassung relevanter Metadaten, Versionen und Kontextinformationen.

Zu den typischen Verfahren gehören die Festlegung von Namens- und Nummerierungsprinzipien, die Nutzung zentraler Metadata-Repositories, Data-Catalogs und Data-Lineage-Tools sowie die Versionierung von Datensätzen. Identifikatoren ermöglichen es, Datensätze auch über Systeme hinweg konsistent zu referenzieren und Veränderungen nachvollziehen zu können.

Datensatzidentifizierung ist ein zentraler Bestandteil der Data Governance, Data Quality und Compliance. Sie erleichtert die Datenintegration, die Suche, die Reproduzierbarkeit von Analysen und das Auditing. In sensiblen Bereichen kann sie zusätzlich die Anonymisierung oder Pseudonymisierung unterstützen, muss aber selbst Datenschutzvorgaben berücksichtigen.

Herausforderungen bestehen in Namenskonflikten, Änderungen von Bezeichnern, Mehrdeutigkeiten zwischen Umgebungen (Entwicklung, Test, Produktion) sowie organisatorischen Silos. Best Practices umfassen definierte Namenskonventionen, zentrale Identifikator-Strategien, vollständige Metadatenpflege, regelmäßige Validierung und Audit-Trails.