Was ist Datenvalidierung?

Bei der Datenvalidierung wird überprüft, ob die Daten sauber, genau und einsatzbereit sind.
 

Validierte Daten liegen innerhalb der zulässigen Grenzen oder Bereiche, entsprechen den festgelegten Datenformaten, sind genau und erfüllen die spezifischen Validierungskriterien eines Unternehmens.

Die Datenvalidierung ist ein seit langem etablierter Schritt in den Arbeitsabläufen der Datenverwaltung - schließlich können ungültige Daten bei der Datenanalyse verheerende Folgen haben. Ihre Dringlichkeit und Bedeutung hat sich jedoch vervielfacht, da Unternehmen ein umfassendes Maß an Datenerfassung betreiben, um datengesteuerte Entscheidungsfindung und Initiativen zur künstlichen Intelligenz (KI) zu unterstützen.

Heutzutage sammeln Unternehmen routinemäßig große Datensätze mit Terabytes oder Petabytes an Daten. Diese Informationen stammen aus verschiedenen Datenquellen, wie z. B. Geräten des Internets der Dinge (IoT) oder sozialen Medien, und werden häufig in Data Warehouse und andere Zielsysteme verschoben. Informationen aus einer Vielzahl von Quellen in Verbindung mit umfassenden Datenmigrationen können jedoch eine Vielzahl von Problemen mit sich bringen: inkonsistente Formate und Diskrepanzen, doppelte Daten, unvollständige Datenfelder, Fehler bei der Dateneingabe und sogar Datenverfälschungen.

Diese Datenqualitätsprobleme können die Datenintegrität beeinträchtigen und fundierte Entscheidungsfindung gefährden. Und ungültige Daten bereiten nicht nur Datenanalysten Kopfschmerzen, sie sind auch ein Problem für z. B. Ingenieure, Datenwissenschaftler und anderen Berufsgruppen, die mit KI-Modellen arbeiten.

KI-Modelle, einschließlich maschineller Lernmodelle und generativer KI-Modelle, benötigen zuverlässige, genaue Daten für das Training und die Leistung der Modelle. Da die effektive Implementierung von KI zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil wird, können es sich Unternehmen nicht leisten, dass ungültige Daten ihre KI-Bemühungen gefährden. Unternehmen nutzen Datenvalidierungsprozesse, um sicherzustellen, dass die Qualität der Daten für die Verwendung in der Datenanalyse und KI ausreichend ist.

Darüber hinaus hat die Datenvalidierung hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften immer mehr an Bedeutung gewonnen. Beispielsweise verlangt das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz , dass die Datenvalidierung für KI-Systeme mit erhöhtem Risiko  strengen Data Governance-Praktiken unterliegt.

Die Datenvalidierung umfasst die Einrichtung und Durchsetzung von Business Rules und Datenvalidierungsprüfungen.

Auch wenn verschiedene Unternehmen unterschiedliche Regeln und Datenvalidierungstechniken einsetzen, sind das die gängigsten Datenvalidierungsprüfungen:

• Codeprüfungen
• Konsistenzprüfungen
• Datentypprüfungen
• Formatprüfungen
• Bereichsprüfungen
• Eindeutigkeitsprüfungen

Eine Codeprüfung bestimmt, ob ein Datenwert gültig ist, indem sie ihn mit einer Liste akzeptabler Werte vergleicht. Einige Beispiele hierfür sind Ländercodes, ISBN-Codes (International Standard Book Number) und NAICS-Codes (North American Industry Classification System) zur Klassifizierung von Unternehmen.

Konsistenzprüfungen bestätigen, dass die Eingabedaten logisch sind und nicht in Konflikt mit anderen Werten stehen. Beispielsweise sollten in einer Datenbank mit Ehepaaren die Daten ihrer Verlobungen vor ihren Hochzeitsdaten liegen.

Ein Datentyp definiert das gültige Format für Daten in einer bestimmten Spalte. Beispiele für Datentypen können Text, Zahlen oder Datumsangaben sein. Bei dieser Überprüfung wird jeder Wert identifiziert, der in Länge, Genauigkeit oder Maßstab nicht mit dem ausgewählten Datentyp übereinstimmt oder gegen den angegebenen Datentyp verstößt.

Formatprüfungen werden für Spalten implementiert, die bestimmte Anforderungen an die Datenformatierung haben, wie z. B. Spalten für Telefonnummern, E-Mail-Adressen und Datumsangaben.

Bereichsprüfungen ermitteln, ob numerische Daten in einen vordefinierten Bereich von Minimal- und Maximalwerten fallen. Zum Beispiel könnte eine Spalte mit akzeptablen Fahrzeugreifendruckwerten zwischen 30 und 35 Pfund pro Quadratzoll liegen.

Eindeutigkeitsprüfungen kommen bei Spalten zum Einsatz, in denen jede Dateneingabe eindeutig sein muss und keine doppelten Werte vorkommen dürfen.

Zu den weiteren Prüfungen, die zur Datenvalidierung verwendet werden, gehören Längenprüfungen (Sicherstellung der richtigen Zeichenanzahl in einem Feld); Präsenzprüfungen (sicherstellen, dass Pflichtfelder nicht leer sind); und Schemavalidierung (sicherstellen, dass die Daten einer vordefinierten Struktur entsprechen).

Datenvalidierung wird oft im Zusammenhang mit Datenbereinigung erwähnt, also der Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen in Rohdatensätzen. Manchmal wird die Datenvalidierung als Komponente der Datenbereinigung betrachtet, während sie in anderen Fällen als eigenständiger Prozess bezeichnet wird.

Sowohl Datenvalidierung als auch Datenbereinigung sind Elemente des Datenqualitätsmanagements (DQM), einer Sammlung von Verfahren zur Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger Daten in einem Unternehmen. Weitere, ergänzende DQM-Prozesse umfassen Daten-Profiling, Datenqualitätsüberwachung und Metadatenverwaltung.

Obwohl die Datenvalidierung manuell durchgeführt werden kann, kann dies mühsam und zeitaufwändig sein. Verschiedene Datentools können Datenexperten dabei helfen, den Datenvalidierungsprozess zu beschleunigen, zu automatisieren und zu optimieren.