Testen der Datenintegrität: Ziele, Prozesse und Best Practices

Die Prüfung der Datenintegrität bezieht sich auf den Prozess der Validierung der Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten, die in Datenbanken, Data Warehouse oder anderen Datenspeichersystemen gespeichert sind. Diese Art von Prüfung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten während der Speicherung, dem Abruf oder der Verarbeitung nicht beschädigt werden, verloren gehen oder unsachgerecht verändert werden. 

Durch die Durchführung von Datenintegritätstests können Unternehmen bestätigen, dass ihre Daten vollständig, genau und von hoher Qualität sind, was bessere Geschäftsentscheidungen und verbesserte Abläufe ermöglicht.

In diesem Artikel:

• 3 Ziele von Datenintegritätstests
• Der Prozess der Datenintegritätsprüfung
• Best Practices für Datenintegritätstests

Datengenauigkeit bezieht sich auf die Richtigkeit von Datenwerten und den Grad, in dem sie die realen Entitäten darstellen, die sie beschreiben sollen.

Mit Datenintegritätstests kann sichergestellt werden, dass die Daten korrekt sind, indem überprüft wird, ob die Datenwerte dem erwarteten Format, Bereich und Typ entsprechen.

Dieser Prozess umfasst auch die Überprüfung von Dateneingabefehlern, wie z. B. Rechtschreibfehler und falsche oder fehlende Werte (Missing Values).

2. Datenkonsistenz bewahren

Unter Datenkonsistenz versteht man die Einheitlichkeit von Daten, die in verschiedenen Systemen oder innerhalb eines einzelnen Systems gespeichert sind.

Die Prüfung der Datenintegrität trägt zur Wahrung der Konsistenz bei, indem sie sicherstellt, dass Daten nach vordefinierten Regeln aktualisiert, eingefügt oder gelöscht werden und dass diese Änderungen konsistent auf alle betroffenen Systeme übertragen werden.

Dieser Prozess trägt dazu bei, Datenanomalien wie doppelte oder widersprüchliche Einträge zu vermeiden, die zu einer fehlerhaften Datenanalyse führen können.

3. Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit

Kontextbezogene Anomalien sind Datenpunkte, die innerhalb eines bestimmten Kontexts von der Norm abweichen. Datenzuverlässigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Datenspeichersystems, bei Bedarf stets genaue und vollständige Daten bereitzustellen.

Das Testen der Datenintegrität trägt dazu bei, die Datenzuverlässigkeit zu gewährleisten, indem es sicherstellt, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus – von der ersten Eingabe bis zur Speicherung, dem Abruf und der Verarbeitung - unversehrt und zugänglich bleiben.

Durch die routinemäßige Durchführung von Datenintegritätstests können Unternehmen potenzielle Probleme erkennen und beheben, bevor sie eskalieren, und so sicherstellen, dass ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig bleiben.

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Datenvalidierung

Die Datenvalidierung ist der erste Schritt im Testprozess der Datenintegrität und umfasst die Überprüfung, ob die Datenwerte dem erwarteten Format, Bereich und Typ entsprechen.

Dieser Prozess kann Techniken wie die Validierung auf Feldebene, die Validierung auf Datensatzebene und referenzielle Integritätsprüfungen umfassen, die dazu beitragen, dass die Daten in allen Systemen korrekt und einheitlich eingegeben werden.

Prüfungen der Datenkonsistenz

Sobald die Daten validiert wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Konsistenz zwischen verschiedenen Systemen oder innerhalb eines einzelnen Systems zu überprüfen.

Dieser Prozess beinhaltet den Vergleich von Daten an verschiedenen Orten oder in verschiedenen Formaten, um sicherzustellen, dass sie konsistent sind und den vordefinierten Regeln entsprechen. 

Gängige Datenkonsistenzprüfungen umfassen:

• Systemübergreifende Konsistenzprüfungen, die Daten über verschiedene Systeme hinweg vergleichen, um sicherzustellen, dass sie einheitlich und aktuell sind.
• Tabellenübergreifende Konsistenzprüfungen, die Daten innerhalb eines einzelnen Systems vergleichen, um sicherzustellen, dass sie über verschiedene Tabellen oder Datensätze hinweg konsistent sind.

Erkennung von Datenanomalien

Datenanomalien, wie z. B. doppelte oder widersprüchliche Einträge, können zu Problemen bei der Datenanalyse führen. Datenintegritätstests zielen darauf ab, diese Anomalien zu erkennen und zu beheben, indem Dateneinträge mit vordefinierten Regeln und Mustern verglichen werden. 

Techniken zur Erkennung von Datenanomalien umfassen:

• Duplikaterkennung, die doppelte Einträge innerhalb eines Datensatzes identifiziert und entfernt.
• Sonderfallerkennung, die Datenpunkte identifiziert, die erheblich vom erwarteten Muster abweichen, was auf mögliche Fehler oder Inkonsistenzen hinweist.

Überwachung der Datenintegrität

Der letzte Schritt im Prozess der Datenintegritätsprüfung ist die fortlaufende Überwachung, bei der die Daten routinemäßig auf Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit überprüft werden.

Dieser Prozess hilft Unternehmen, potenzielle Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie eskalieren, und stellt sicher, dass ihre Daten im Laufe der Zeit vertrauenswürdig und zuverlässig bleiben. 

Die Überwachung der Datenintegrität kann regelmäßige Datenaudits, automatische Datenintegritätsprüfungen und Datenvalidierung in Echtzeit umfassen.

Legen Sie klare Richtlinien für Data Governance fest

Data-Governance-Richtlinien bilden die Grundlage für die Prüfung der Datenintegrität, indem sie die Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit der Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen definieren.

Durch die Festlegung klarer Richtlinien für die Data Governance können Sie sicherstellen, dass sich Ihr Unternehmen für die Wahrung der Datenintegrität einsetzt und dass alle Mitarbeiter ihre Rolle im Prozess verstehen.

Setzen Sie Datenvalidierungstechniken durch

Algorithmen des maschinellen Lernens können zur Erkennung und Behebung von Datenanomalien eingesetzt werden, da sie das zugrundeliegende Muster in den Daten erlernen und dann Abweichungen davon ermitteln. Clustering-Algorithmen können beispielsweise verwendet werden, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren, sodass Analysten Sonderfälle oder ungewöhnliche Trends in den Daten identifizieren können.

Zusätzlich können Algorithmen zur Anomalie-Erkennung, wie der Isolation Forest und der Local Sonderfall-Faktor, verwendet werden, um Datenanomalien zu identifizieren, indem jeder Datenpunkt mit seinen benachbarten Datenpunkten verglichen und der Grad der Isolation oder Abweichung von der Norm bestimmt wird.

Automatisieren Sie Datenkonsistenzprüfungen

Die Automatisierung von Datenkonsistenzprüfungen kann dazu beitragen, den Prozess der Datenintegritätsprüfung zu rationalisieren und das Risiko menschlicher Fehler zu verringern.

Durch die Nutzung automatisierter Tools kann Ihr Unternehmen Daten in verschiedenen Systemen und Tabellen effizienter vergleichen und so die Datenkonsistenz gewährleisten und Datenanomalien verhindern.

Bei großen Datensätzen ist die Automatisierung die einzig mögliche Möglichkeit, vollständige Konsistenzprüfungen für große Datensätze durchzuführen.

Setzen Sie Techniken zur Erkennung von Datenanomalien ein

Techniken zur Anomalie-Erkennung, wie z. B. die Duplikat-Erkennung und die Sonderfall-Erkennung, können Ihrem Unternehmen dabei helfen, potenzielle Datenprobleme zu identifizieren und zu lösen, bevor sie sich auf Ihre Entscheidungsfindung und Ihre Abläufe auswirken.

Durch den Einsatz dieser Techniken als Teil Ihres Datenintegritätstestprozesses können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten genau, konsistent und zuverlässig bleiben.

Überwachen Sie die Datenintegrität kontinuierlich

Die Prüfung der Datenintegrität ist keine einmalige Angelegenheit, sondern ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung erfordert. Durch regelmäßige Prüfungen Ihrer Daten, Implementierung automatisierter Datenintegritätsprüfungen und Validierung von Daten in Echtzeit können Sie sicherstellen, dass die Daten Ihres Unternehmens langfristig vertrauenswürdig und zuverlässig bleiben.

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