Quelldatensätze

Quelldatensätze bezeichnet in der Regel die ursprünglichen, unveränderten Datenbestände, aus denen weitere Analysen, Auswertungen oder Transformationsprozesse abgeleitet werden. Sie bilden die primäre Informationsquelle und dienen der Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Ergebnissen. Quelldatensätze können in verschiedenen Formaten vorliegen, darunter relationale Datenbanken, CSV-, JSON- oder XML-Dateien, Logdateien, Sensor- oder Transaktionsprotokolle sowieFeld- oder Erhebungsdaten.

Charakteristische Merkmale sind Rohheit, Vollständigkeit (Sammelfrequenz, Abdeckung) und der Originalkontext der Erfassung. Sie gehen oft mit Metadaten einher, die Erhebungsmethode, Zeitstempel, Raumbezug, Erheberinnen und Erheber sowie Qualitätshinweise dokumentieren. In vielen Organisationen ist die klare Abgrenzung zu abgeleiteten oder berechneten Datensätzen wichtig, die durch Transformationen entstehen.

Beziehungen zu weiteren Konzepten umfassen Data Provenance oder Data Lineage, also die Nachverfolgung, wie Quelldatensätze zu Endprodukten geführt haben. Der Umgang mit Quelldatensätzen richtet sich nach Governance-, Datenschutz- und Qualitätssicherungsanforderungen: Versionierung, Zugriffskontrollen, Audits und regelmäßige Integritätsprüfungen sind gängige Praxis.

Anwendungsgebiete reichen von wissenschaftlicher Forschung über statistische Erhebungen und Verwaltungsdaten bis zu GIS, Data Warehousing und Open Data. Praktisch bedeutet dies, dass Quelldatensätze die Grundlage für Validierung, Reproduzierbarkeit und Transparenz von analytischen Prozessen bilden.