Datenvergleich

Datenvergleich bezeichnet die systematische Gegenüberstellung von zwei oder mehr Datensätzen oder Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen, um Übereinstimmungen, Unterschiede und Inkonsistenzen zu identifizieren. Er dient der Qualitätssicherung, der Validierung von Migrationen oder Replikationen und der Unterstützung bei der Konsolidierung von Datenbeständen.

Methoden: Der Vergleich kann auf Schema- oder Wertebene erfolgen. Häufige Ansätze umfassen exaktes Matching auf Schlüsselfeldern, Attributvergleiche auf Zeilenbasis sowie tolerantes oder fuzzy Matching bei abweichenden Werten. Statistische Maße, Differenzanalysen, Hash-Vergleiche und Data-Profiling unterstützen die Bewertung der Abweichungen.

Prozess: Typischer Ablauf: Auswahl der zu vergleichenden Datasets, Harmonisierung von Schemata, Festlegung von Vergleichsregeln, Durchführung des Abgleichs, Zusammenstellung eines Differenzberichts und anschließende Bereinigung oder Synchronisierung der Daten. Iterative Schleifen verbessern die Qualität.

Anwendungen: In der Praxis kommt Datenvergleich bei Datenmigration, ETL-Validierung, Master Data Management, Data-Warehouse-Konsolidierung, Regulatorik und Benchmarking zum Einsatz. Er dient auch der Überprüfung von Backups, Replikationen oder Versionen.

Herausforderungen: Probleme ergeben sich durch unvollständige oder inkonsistente Stammdaten, semantische Unterschiede, zeitliche Divergenzen, Leistungsanforderungen bei großen Datensätzen sowie Datenschutz- und Sicherheitsaspekte. Die Interpretation von Abweichungen erfordert Kontextwissen und Geschäftsregeln.

Werkzeuge: SQL-basierte Vergleiche, spezialisierte Data-Comparison-Tools, Data-Quality-Plattformen und Funktionen in ETL-/Datenintegrationswerkzeugen. Visualisierung unterstützt die Interpretation von Abweichungen.