Gesunde Daten Was ist Datenvalidierung?

Die Datenvalidierung prüft Daten auf Einhaltung zuvor definierter Regeln und Vorgaben. Diese beziehen sich zum Beispiel auf einzuhaltende Wertebereiche, Formate oder Syntaxanforderungen. Durch die Validierung ist sichergestellt, dass sich Datenverarbeitungsprozesse und Datenanalysen korrekt durchführen lassen und richtige Ergebnisse liefern. Die Validierung kann schon während der Datenerhebung oder Dateneingabe erfolgen oder auf einen bereits existierenden Datenbestand angewandt werden.

Der Begriff Datenvalidierung leitet sich vom lateinischen Verb valere ab. Es bedeutet auf Deutsch „einen Wert haben“ oder „gesund sein“.

Bei einer Datenvalidierung wird vor einem Datenverarbeitungsvorgang oder einer Datenanalyse geprüft, ob die Daten zuvor definierte Vorgaben und Regeln einhalten. Die Vorgaben und Regeln können sich auf verschiedene Kriterien und Aspekte der Daten beziehen wie Wertebereiche, Formate, Struktur, Genauigkeit, Relevanz, Syntax und anderes.

Die Validierung der Daten ist die Grundlage für korrekt durchgeführte Datenverarbeitungsvorgänge wie Datenauswertungen oder Business-Intelligence-Analysen und Machine-Learning-Vorgänge. Nur mit validen Daten lassen sich stimmige und verlässliche Ergebnisse generieren und die richtigen, datenbasierten Entscheidungen treffen. Ohne Validierung kann es zu Prozessfehlern oder falschen Ergebnissen und Entscheidungen kommen.

Ablauf einer Datenvalidierung

Für eine Validierung der Daten müssen zunächst Validierungsregeln und -vorgaben vorhanden sein. Sie legen fest, welche Kriterien eingehalten werden müssen, damit die Daten als valide gelten. Die Validierungsregeln können einen Whitelist- oder Blacklist-Ansatz verfolgen. Typische Kriterien und Aspekte für die Validierungsvorgaben von Daten sind:

• Wertebereiche,

• Datenformat und Datentyp,

• Struktur,

• Genauigkeit,

• Relevanz,

• Syntax.

Die Validierung selbst erfolgt manuell, halbautomatisch oder automatisch. Für große Mengen an zu validierenden Daten lassen sich Validierungsskripte oder Software-Tools nutzen. Kommt ein Validierungsvorgang zum Ergebnis, dass ein Datensatz die Validierungsregeln nicht erfüllt, wird die Annahme der Daten für weitere Datenverarbeitungsvorgänge in der Regel verweigert. Das Ursprungssystem der Daten oder der Anwender wird über die Details der Regelverletzung informiert und aufgefordert, den erkannten Mangel zu beheben. Anschließend kann eine erneute Validierung erfolgen.

Zeitpunkt der Datenvalidierung

Die Validierung der Daten ist zu unterschiedlichen Zeitpunkten möglich. Daten können bereits bei ihrer Entstehung oder bei der Eingabe durch einen Benutzer auf die Einhaltung der Vorgaben geprüft werden. Die Datenvalidierung ist auch bei der Übernahme von Daten aus anderen Anwendungen oder Datenverarbeitungsprozessen durchführbar. Eine Validierung eines kompletten, bereits bestehenden Datenbestands ist ebenfalls möglich.

Bei Datenbanken lassen sich unterschiedliche Validierungsansätze verfolgen. Ein Ansatz ist, dass alle in einer Datenbank aufgenommenen Daten grundsätzlich valide sein müssen. Die Prüfung erfolgt vor der Aufnahme der Daten in die Datenbank. Ein anderer Ansatz besagt, dass sich in einer Datenbank auch nicht valide Daten befinden können. In diesem Fall erfolgt die Datenvalidierung zum Beispiel vor der Übergabe der Daten aus der Datenbank an eine nachfolgende Verarbeitungslogik.

Vorteile durch die Datenvalidierung

Die Validierung der Daten bietet unter anderem diese Vorteile:

• einheitliche Formate, Wertebereiche und Syntax der Daten,

• höhere Qualität des Datenbestands,

• bessere Nutzbarkeit der Daten,

• zuverlässige und fehlerfreie Datenverarbeitungs- und Datenanalyseprozesse,

• höhere Qualität der Ergebnisse der Datenverarbeitungs- und Datenanalyseprozesse,

• höhere Effizienz der Datenverarbeitung,

• fundiertere datengestützte Geschäftsentscheidungen.

(ID:49968485)