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Datenvalidierungssoftware – Wie Sie sicherstellen, dass Ihre Eingabedaten gültig und fehlerfrei sind

Haben Sie schon einmal einen Bericht erstellt, nur um festzustellen, dass die meisten E-Mail-Adressen Ihrer Kontaktinformationen nicht gültig sind? Das ist ein misslungener Fall von Datenvalidierung.
Auch Adressen mit unvollständigen Postleitzahlen oder Telefonnummern mit unvollständigen Ortsvorwahlen sind Beispiele für ungültige Eingabedaten, die bei einer Datenbereinigung oder einem ETL-Prozess nicht erfasst wurden.
Wie genau verhindern Sie solche Vorkommnisse und wie stellen Sie sicher, dass die Datenvalidierung Teil Ihres Daten-Workflows ist?
Hier finden Sie alles, was Sie wissen müssen.
Lassen Sie uns eintauchen.

Was ist Datenvalidierung und warum ist sie wichtig?

Die Bestätigung, dass Ihre Daten korrekt, fehlerfrei, klar und zuverlässig sind, ist die Datenvalidierung.
Ohne Datenvalidierung laufen Sie immer Gefahr, fehlerhafte Daten zu verwenden, was zu ungenauen Berichten, kostspieligen Fehlern und potenziellen Datenverstößen mit hohen Strafen führt. Sie können all dies verhindern, wenn Sie mit Ihren Eingabedaten sorgfältig umgehen und sich der potenziellen Probleme bewusst sind, für die Ihre Datensätze anfällig sein können.
Bei der Dateneingabe sind Fehler vorprogrammiert, und obwohl Daten selten zu 100 % perfekt sind, trägt die Datenvalidierung dazu bei, dass fehlerhafte Daten nicht unentdeckt bleiben und zu einem Engpass für Ihre Datenprojekte werden.
Ziel der Datenvalidierung ist es, sicherzustellen, dass Sie über korrekte Daten verfügen – ob für einen Geschäftsfall oder für ein Migrationsprojekt, Datenvalidierung ist wichtig.

Wie validieren Sie Eingabedaten?

Für die Validierung von Eingabedaten stehen mehrere Softwarelösungen zur Verfügung, die Unternehmen dabei helfen, ein Profil ihrer Daten zu erstellen, um die Art der Fehler zu bewerten, die ihre Daten befallen. Allerdings dürfen sich die Unternehmen bei der Validierung ihrer Daten nicht ausschließlich auf Softwarelösungen verlassen. Zur Datenvalidierung gehört auch, dass Sie Ihre Eingabedaten vor Fehlern schützen, indem Sie Regeln zur Datenvalidierung an Datenerfassungspunkten wie Web- und Anwendungsformularen implementieren.
Sie können sicherstellen, dass diese Fehler nicht passieren, indem Sie Regeln für die Speicherung und Pflege Ihrer Daten festlegen. Validierungsregeln helfen Ihrem Unternehmen bei der Einhaltung von Standards, die eine effiziente Arbeit mit Daten ermöglichen. Wenn Sie einen kritischen Bericht oder eine Analyse erstellen, müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, ob die Daten gültig sind oder nicht.
Einige der Regeln, die Sie anwenden können, sind:

  • Festlegung des Datentyps, den Ihre Datenbank enthalten soll (Integer, Float, String usw.)
  • Festlegung des Bereichs (z. B. nicht mehr als 11 Nummern für Telefonnummern)
  • Einzigartigkeit der Daten
  • Ablehnung aller Nullwerte
  • Akzeptieren Sie nur Arbeits- oder Firmen-E-Mails
  • Nur Telefonnummern mit vollständiger Landes- und Ortsvorwahl akzeptieren

Fälle, in denen die Datenvalidität über grundlegende Mängel hinausgeht

Die größere Herausforderung im Umgang mit Daten besteht nicht darin, grundlegende Fehler wie Tipp- oder Zeichenfehler zu bekämpfen – vielmehr sind es menschliche Fehler und die Manipulation von Daten, die die größte Herausforderung darstellen.
Es gibt häufige Fälle, in denen die Gültigkeit von Daten kompliziert wird und bei unvorsichtiger Handhabung erhebliche Probleme verursachen kann.

Übermittlung falscher Daten

Solange die manuelle Dateneingabe nicht üblich ist, wird die Datenvalidität eine Herausforderung bleiben. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Benutzer die falschen Dateien in das System eingeben. Ein Beispiel: Ein Benutzer in einem Krankenhaus übermittelt versehentlich den Bericht eines Mannes an das Patientenportal seiner Frau, oder derselbe Benutzer übermittelt die Daten von Diabetikern anstelle von Krebspatienten zur Berichterstattung oder Analyse. Solche Fehler können zu potenziellen Katastrophen führen, wenn keine Kontrollen durchgeführt werden.

Arbeiten mit veralteten Aufzeichnungen

Wenn eine Datenquelle nicht regelmäßig aktualisiert wird, führt dies zu Duplikaten und anderen Redundanzen, die verhindern, dass Benutzer auf aktualisierte Datensätze zugreifen können. Zum Beispiel eine Bank, die mit veralteten Kundentransaktionsdatensätzen überfordert ist und bei jedem Geschäftsschluss die Einträge manuell überprüfen muss.

Doppelte Daten, die unentdeckt bleiben

Doppelte Daten sind für die meisten Unternehmen ein Problem. Es gibt so viele Faktoren, die zu einer Duplizierung von Daten führen, dass es eine große Herausforderung ist, dies zu verhindern. Von versehentlichen Benutzereingaben über Systemfehler bis hin zu ungleichen Datenquellen – die Ursachen für doppelte Daten sind vielfältig. Noch bedenklicher ist, dass die meisten dieser Daten unentdeckt bleiben. Selbst bei der Verwendung eindeutiger Kennungen lassen sich Daten leicht duplizieren.
Nehmen Sie zum Beispiel ein Restaurant, das seine Kunden um ein Feedback bittet. Ein Kunde kann je nach der Qualität seiner persönlichen Daten mehrfach erfasst werden. Manche Kunden schreiben beim ersten Mal ihren vollen Namen, beim zweiten Mal nur den Vornamen und beim dritten Mal vielleicht nur einen Spitznamen. Jedes Mal, wenn der Kunde seine persönlichen Daten ändert – sei es eine Telefonnummer, eine Adresse oder ein Name – wird ein doppelter Datensatz angelegt. Grundlegende Datenvaliditätsprotokolle wären in diesem Fall nicht anwendbar. Unternehmen benötigen leistungsfähige Softwarelösungen für den Datenabgleich, um diese Herausforderung der doppelten Datensätze zu bewältigen und sicherzustellen, dass ihre Daten sauber und brauchbar bleiben.
Bei der Datenvalidierung geht es nicht nur um die Korrektur von Tippfehlern oder grundlegenden Fehlern, sondern auch darum, die Zuverlässigkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten.

Wie wird die Datenvalidierung durchgeführt?

Es gibt zwei Möglichkeiten, die Datenüberprüfung durchzuführen:

  • Validierung durch manuell kodierte Skripte: Wenn Sie gute Entwickler an Bord haben, die sich der Herausforderungen Ihrer Daten bewusst sind, kann das Schreiben eines Skripts ein guter Weg sein, um die Datenvalidierung durchzuführen. Allerdings müssen Sie bei dieser Methode möglicherweise Kompromisse in Bezug auf Zeit und Genauigkeit eingehen. Das Schreiben von Skripten zur Datenvalidierung dauert je nach Komplexität und Umfang Ihrer Daten Monate, wenn nicht sogar Jahre, bis die Ergebnisse vorliegen. Für Unternehmen und Großbetriebe ist die Skripterstellung keine praktikable Datenvalidierungsmethode.
  • Validierung durch Programme: Automatisierung ist das Gebot der Stunde. Die Validierung kann mit Hilfe von Softwareprogrammen erfolgen, die es Ihnen ermöglichen, eigene Validierungsregeln zu entwickeln, Ihre Daten zu standardisieren, Duplikate zu entfernen und sicherzustellen, dass Ihre Daten gut genug für die Verwendung sind.

Bitte beachten Sie, dass die Datenvalidierung nicht nur ein Datenbankprozess ist. Eine doppelte Vorsichtsmaßnahme wäre die Einführung von Regeln für die Datenerfassung, gefolgt von Prüfungen der Datengültigkeit, bevor die Daten zur Verwendung extrahiert werden.

Datenleiter für die Datenvalidierung

Data Ladder ist ein Komplettanbieter von Datenqualitätslösungen, der die Datenvalidierung als Teil seiner vielfältigen Funktionen integriert.
Sie können zum Beispiel ein Profil Ihrer Daten als ersten Schritt der Validierungsprüfung erstellen, um Probleme mit den Daten zu überprüfen. Dazu gehört die Überprüfung auf ungültige, ungültige, ungültige Datenfelder sowie auf Felder mit fehlenden oder falschen, ungenauen Informationen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Ihre Daten auf der Grundlage vordefinierter Geschäftsregeln zu validieren, wie z. B. die Validierung der Geschlechtsinformationen von Kontakten durch Verwendung einer vordefinierten Geschlechtsregel für die Daten.
Darüber hinaus können Sie auch mehrere Datensätze abgleichen, um Duplikate zu entfernen, was unserer Erfahrung nach eine der größten Herausforderungen bei der Datenvalidierung darstellt. Sie können auch die Adressüberprüfungs- und -validierungsfunktion nutzen, die die Postadressen Ihrer Kontaktinformationen mit einer zuverlässigen staatlichen Datenbank abgleicht. Für Unternehmen ist die Adressüberprüfung nach wie vor eine große Herausforderung, die sie Millionen von Dollar an Umsatzeinbußen, Rücksendeansprüchen und logistischen Fehlern kostet. Die Datenvalidierung ist also eine allumfassende Funktion, die Sie für jede Datenspalte Ihres Datensatzes benötigen. Von Namen bis zu Telefonnummern, von physischen Adressen bis zu E-Mail-Adressen – jeder Datensatz muss auf seine Richtigkeit, Vollständigkeit und Gültigkeit hin überprüft werden, bevor er verwendet werden kann.
In einer Zeit, in der Datenfehler zu Milliardenverlusten führen können, ist es höchste Zeit, Richtlinien für die Datenqualität in den verschiedenen Phasen unseres Daten-Workflows einzuführen – schließlich gewährleistet die Datenintegrität die Legitimität Ihrer Schlussfolgerungen.

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