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Referenzdatenabgleich

Der Referenzdatenabgleich bezeichnet den Prozess, Referenz- und Stammdaten aus unterschiedlichen Systemen aufeinander zu beziehen, Abweichungen zu erkennen und Datensätze zu einem eindeutigen Sachverhalt zusammenzuführen. Ziel ist die Konsistenz, Korrektheit und Aktualität von Referenzdaten über eine Organisation hinweg.

Typische Anwendungsbereiche umfassen das Master Data Management, Datenqualitätssicherung, Data Integration und analytische Anwendungen. Referenzdaten können Kundennamen,

Der Abgleich erfolgt in mehreren Schritten: Datenvorbereitung und Standardisierung, Abgleich (deterministisch oder probabilistisch), Duplikatenerkennung und Survivorship-Entscheidungen.

Wichtige Aspekte sind Datenqualität (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz), Metadaten, Auditierbarkeit und Governance. Organisationen definieren Verantwortlichkeiten, Richtlinien und

Nutzen: ein einheitliches Sicht auf Entitäten, Reduzierung von Dubletten, bessere Berichte und Entscheidungen. Herausforderungen: uneinheitliche Bezeichner,

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Adressen,
Lieferantenstammdaten
oder
Produktkennzahlen
sein;
oft
werden
externe
Referenzdaten
wie
Adressverzeichnisse
oder
Branchenklassifikationen
mit
einbezogen.
Techniken
reichen
von
regelbasierten,
deterministischen
Abgleichen
bis
hin
zu
probabilistischen
Modellen,
fuzzy
matching
oder
maschinellem
Lernen.
Sicherheitsmaßnahmen
sowie
Qualitätskennzahlen
und
Compliance-Anforderungen
gemäß
Datenschutzbestimmungen
(z.
B.
DSGVO).
mehrsprachige
Daten,
zeitliche
Änderungen,
Skalierung
bei
großen
Datenbeständen,
Echtzeitbedarf.