Datumsausprägungen

Datumsausprägungen bezeichnet die verschiedenen Erscheinungsformen von Datumswerten in einem Datensatz, einschließlich der konkreten Werte, der Darstellungsform, der Granularität und der Validität. Sie beeinflussen Filterung, Aggregation, sortierte Analysen und zeitbasierte Berichte.

In der Praxis fallen darunter Formatvarianten (YYYY-MM-DD, DD.MM.YYYY, Unix-Timestamp), zeitbezogene Granularität (Tag, Monat, Jahr, Stunde), Zeitzonenunterschiede sowie Fälle mit fehlenden oder ungültigen Datumswerten. Die Unterscheidung zwischen Datum, Zeitpunkt und Uhrzeit ist wichtig, ebenso wie die Frage, ob ein Wert zeitlich referenziert oder einfach nur symbolisch gemeint ist.

Typische Herausforderungen umfassen inkonsistente Formate, falsche oder fehlende Werte, unterschiedliche Kalender oder Locale-Einstellungen sowie Daten aus mehreren Systemen, die harmonisiert werden müssen. Qualitätsmaßnahmen umfassen Formatstandardisierung, Validierung, Normalisierung und Konvertierung in ein einheitliches Datumsformat (beispielsweise ISO 8601) oder in standardisierte Zeitstempel (UTC).

Anwendungen von Datumsausprägungen liegen in zeitbasierten Analysen, Trend- und Saisonalitätsuntersuchungen, Join-Operationen über Systeme hinweg, Planung und Reporting. Richtig behandelte Datumsausprägungen sind zentral für Datenqualität, Datenintegration und Governance.

Beispiele verdeutlichen die Notwendigkeit der Normalisierung: Geburtsdaten können als 1990-05-23, 23.05.1990 oder 05/23/1990 vorliegen; durch Standardisierung entsteht ein konsistentes Datum, das zuverlässig für Analysen verwendet werden kann.