{"id":62387,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/die-bedeutung-von-datenbereinigung-und-abgleich-fuer-die-datenkonformitaet\/"},"modified":"2026-01-01T11:32:25","modified_gmt":"2026-01-01T16:32:25","slug":"die-bedeutung-von-datenbereinigung-und-abgleich-fuer-die-datenkonformitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-bedeutung-von-datenbereinigung-und-abgleich-fuer-die-datenkonformitaet\/","title":{"rendered":"Die Bedeutung von Datenbereinigung und -abgleich f\u00fcr die Datenkonformit\u00e4t"},"content":{"rendered":"

Normen zur Dateneinhaltung (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu \u00fcberdenken und zu \u00fcberarbeiten. Obwohl jeder Standard seine eigenen spezifischen Vorschriften durchsetzt, besteht das Hauptziel darin, den B\u00fcrgern mehr Kontrolle \u00fcber ihre pers\u00f6nlichen Daten zu geben. Diese Standards definieren eine Reihe von Regeln f\u00fcr Unternehmen und Konzerne, die in einem bestimmten geografischen Gebiet t\u00e4tig sind (GDPR f\u00fcr Europa, CCPA f\u00fcr Kalifornien) oder in einer bestimmten Branche arbeiten (HIPAA f\u00fcr das Gesundheitswesen), usw.<\/p>\n

Im Rahmen dieser Daten-Compliance-Standards sind die Unternehmen verpflichtet, die personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu sch\u00fctzen und sicherzustellen, dass die Dateneigent\u00fcmer (die Kunden selbst) das Recht haben, auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu \u00e4ndern oder zu l\u00f6schen. Neben diesen Rechten, die den Dateneigent\u00fcmern zugestanden werden, machen die Standards die Unternehmen auch f\u00fcr die Einhaltung der Grunds\u00e4tze Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Sicherheit und Rechenschaftspflicht verantwortlich.<\/p>\n

Dies \u00fcbt einen enormen Druck auf die Unternehmen aus, die versuchen zu verstehen, wie sie ihre Datenverwaltungsstrategien mit diesen Regeln und Grunds\u00e4tzen in Einklang bringen k\u00f6nnen. Ein Rahmen f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a>, der alle zehn Dimensionen der Daten<\/a>qualit\u00e4t sicherstellt und erm\u00f6glicht<\/a>, ist unabdingbar geworden. Um dies zu erreichen, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, die pers\u00f6nlichen Datens\u00e4tze der Kunden durch verschiedene Prozesse des Datenabgleichs<\/a>, der Verkn\u00fcpfung, der Deduplizierung<\/a> und der Zusammenf\u00fchrung<\/a> zu bereinigen, umzuwandeln und zu standardisieren.<\/p>\n

Datenqualit\u00e4tsmanagementprozesse f\u00fcr die Einhaltung von Datenvorschriften <\/b><\/p>\n

In Artikel 5 der DSGVO<\/a> werden die sieben wichtigsten Grunds\u00e4tze definiert, die den Kern der Einhaltung der DSGVO bilden.<\/p>\n

Artikel 5 (1) (d) besagt, dass personenbezogene Daten sein sollten:<\/p>\n

„Sie m\u00fcssen sachlich richtig und, soweit erforderlich, auf den neuesten Stand gebracht sein; es sind alle angemessenen Ma\u00dfnahmen zu treffen, damit personenbezogene Daten, die im Hinblick auf die Zwecke, f\u00fcr die sie verarbeitet werden, unrichtig sind, unverz\u00fcglich gel\u00f6scht oder berichtigt werden.“<\/p><\/blockquote>\n

In \u00e4hnlicher Weise gibt die HIPPA-Datenschutzrichtlinie<\/a> einem Patienten das Recht auf:<\/p>\n

„…Einsicht und Kopie Ihrer Gesundheitsakten verlangen… und Korrekturen Ihrer Gesundheitsdaten vornehmen lassen…“<\/p><\/blockquote>\n

Angesichts der gro\u00dfen Datenmengen, die in jeder Sekunde des Tages \u00fcberwacht und erfasst werden, ist die Gew\u00e4hrleistung der Datengenauigkeit<\/a> eines der gr\u00f6\u00dften Probleme. Personenbezogene Daten sind vorhanden und werden \u00fcber verschiedene Datenanwendungen hinweg verwendet und von verschiedenen Abteilungen f\u00fcr unterschiedliche Zwecke verarbeitet. Fr\u00fcher beeintr\u00e4chtigten ungenaue Datens\u00e4tze den Business-Intelligence-Prozess und die Erkenntnisse eines Unternehmens. Aber jetzt sind die Unternehmen gesetzlich verpflichtet, ihre Daten sauber<\/a> und minimal zu halten.<\/p>\n

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie die verschiedenen Prozesse des Datenqualit\u00e4tsmanagements Ihnen dabei helfen k\u00f6nnen, die oben genannten Normen zur Dateneinhaltung<\/a> einzuhalten:<\/p>\n

Erstellung von Datenprofilen <\/b><\/p>\n

Der erste Schritt eines jeden Konformit\u00e4tsprozesses erfordert, dass Sie potenzielle Probleme mit der aktuellen Einrichtung identifizieren. Welches sind die Probleme, die Ihre Datenqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen und damit die Einhaltung der Datenvorschriften gef\u00e4hrden? Das Profiling Ihrer Daten<\/a> zeigt Ihnen ein vollst\u00e4ndiges Bild Ihres Datensatzes im Hinblick auf fehlende, falsch geschriebene, ung\u00fcltige und doppelte Werte, die Ihre Datens\u00e4tze enthalten. So erhalten Sie einen tieferen Einblick in Ihre Datenwerte und k\u00f6nnen potenzielle Bereinigungsm\u00f6glichkeiten aufzeigen.<\/p>\n

Datenbereinigung und -standardisierung <\/b><\/h4>\n

Nach der Erstellung des Datenprofils m\u00fcssen Sie als N\u00e4chstes mit der Bereinigung Ihrer Daten<\/a> beginnen, damit Sie eine standardisierte Ansicht f\u00fcr alle Datens\u00e4tze erhalten. Bei der Datenbereinigung wird in der Regel versucht, die Daten genau, vollst\u00e4ndig und g\u00fcltig zu machen. Ein sauberer und standardisierter Datensatz<\/a> hilft Ihnen, die Datenrichtlinien besser einzuhalten und eine transparente Datenstrategie umzusetzen.<\/p>\n

Reduzierung der Daten <\/b><\/h4>\n

In diesem Schritt wird der gesamte Datensatz daraufhin untersucht, ob alle erfassten und gespeicherten Datenattribute zweckm\u00e4\u00dfig und notwendig sind. Diejenigen, die nicht zur Verbesserung der Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe oder der Kundenerfahrungen genutzt werden, werden einem \u00dcberpr\u00fcfungsprozess unterzogen. Sobald Sie entschieden haben, welche Attribute der pers\u00f6nlichen Kundendaten unbedingt erfasst werden m\u00fcssen, k\u00f6nnen Sie das Rauschen beseitigen und die Daten durch Parsing der Daten oder Zusammenf\u00fchrung mehrerer Felder in ein einziges aussagekr\u00e4ftiger machen.<\/p>\n

Datenabgleich und Deduplizierung <\/b><\/h4>\n

Dies ist bei weitem der wichtigste Schritt bei der Vorbereitung Ihrer Daten<\/a> auf die Einhaltung der Vorschriften. Der Datenabgleich hilft Ihnen, eine einheitliche Sicht auf Ihre Kundendaten zu erhalten. Zurzeit haben Sie wahrscheinlich mehrere Varianten von Kundendatens\u00e4tzen an verschiedenen Stellen in Ihrem Unternehmen. Manchmal kommt es zu Fehlern bei der Dateneingabe, manchmal geben Kunden unvollst\u00e4ndige Daten ein, oder die Daten werden im Laufe der Zeit irrelevant, da sich Nachnamen, Adressen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen \u00e4ndern. Aus welchem Grund auch immer, Ihr Unternehmen hat am Ende mehrere Datens\u00e4tze f\u00fcr eine einzige Kundeneinheit.<\/p>\n

Um diese Herausforderung zu meistern, ben\u00f6tigen Sie robuste Algorithmen f\u00fcr den Datenabgleich in Echtzeit, die speziell auf die Art Ihrer Daten abgestimmt sind. Normalerweise enthalten Datens\u00e4tze eindeutige Identifikatoren wie Sozialversicherungsnummern, Kontonummern usw., die zur Identifizierung einer einzelnen Einheit beitragen. In Situationen, in denen solche Daten nicht vorhanden sind oder nicht verwendet werden k\u00f6nnen, um personenbezogene Informationen zu verbergen, m\u00fcssen Algorithmen f\u00fcr den phonetischen, numerischen, bereichsspezifischen und unscharfen Abgleich<\/a> verwendet werden. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen diese Algorithmen auf die Level- und Gewichtsvariablen abgestimmt werden, um eine maximale Genauigkeit und eine m\u00f6glichst geringe Anzahl von Fehlalarmen zu gew\u00e4hrleisten. Sobald Sie die Ergebnisse des Datenabgleichs<\/a> vorliegen haben, k\u00f6nnen Sie entscheiden, welche Datens\u00e4tze eliminiert oder zusammengef\u00fchrt werden sollen, um eine einzige Quelle der Wahrheit \u00fcber Ihre Kundendaten in Ihrem Unternehmen zu schaffen.<\/p>\n

Vorteile der Datenbereinigung und des Datenabgleichs f\u00fcr die Datenkonformit\u00e4t <\/b><\/p>\n

Solche proaktiven Bem\u00fchungen bei der Datenbereinigung und dem Datenabgleich<\/a> werden Ihrem Unternehmen helfen:<\/p>\n

    \n
  1. Sie verf\u00fcgen \u00fcber eine einzige Quelle der Wahrheit, die die vollst\u00e4ndige Realit\u00e4t jedes Kunden wiedergibt. Wenn also ein Kunde um Zugang zu seinem Datensatz bittet, k\u00f6nnen Sie ihm diesen Datensatz rechtssicher aush\u00e4ndigen, da Sie wissen, dass es in Ihrer Datenbank keine weitere Variante seiner Daten gibt.<\/li>\n
  2. Wenn ein Kunde die L\u00f6schung seiner personenbezogenen Daten beantragt, wei\u00df Ihr Unternehmen genau, was zu l\u00f6schen ist, und gibt dem Kunden die Best\u00e4tigung, dass keine andere Variante seiner Daten mehr in Ihrem Unternehmen vorhanden ist.<\/li>\n
  3. Wenn ein Kunde seine Informationen aktualisieren m\u00f6chte, k\u00f6nnen Sie die \u00c4nderung an einer einzigen Stelle vornehmen und sicher sein, dass es keine Diskrepanzen zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen gibt, da alle Informationen von einer zentralen Stelle abgeleitet werden.<\/li>\n
  4. Mit einem standardisierten Datensatz k\u00f6nnen Sie die personenbezogenen Daten Ihrer Kunden verbergen und den Zugriff darauf auf eine kleine Anzahl von Vertretern Ihres Unternehmens beschr\u00e4nken. Damit wird sichergestellt, dass solche sensiblen Informationen gesch\u00fctzt und gesichert werden. Fr\u00fcher enthielten alle Datens\u00e4tze irgendeine Form von personenbezogenen Daten, die in verschiedenen Datenanwendungen Ihres Unternehmens herumlagen und auf die jeder Mitarbeiter Zugriff haben konnte.<\/li>\n
  5. Ein zentraler, vollst\u00e4ndiger \u00dcberblick \u00fcber die Kundendaten wird den CISOs helfen, Vertrauen in ihre Informationsmanagementstrategie zu haben. Andernfalls w\u00fcrden sie durch verstreute und unsaubere Daten verunsichert und w\u00fcssten nicht, ob in ihrem Unternehmen m\u00f6glicherweise personenbezogene Daten verarbeitet werden, von denen sie keine Kenntnis haben.<\/li>\n<\/ol>\n

    Schlussfolgerung <\/b><\/p>\n

    Standards f\u00fcr die Dateneinhaltung setzen eine Reihe von Regeln und Grunds\u00e4tzen durch, die sich nicht nur auf die Datenqualit\u00e4t beziehen, sondern auch auf die Aufbewahrung, Verwaltung, Bereitstellung und Speicherung von Daten. Auch wenn die \u00fcbrigen Belange der DSGVO ebenso wichtig sind wie die Datenqualit\u00e4t, d\u00fcrfen wir nicht \u00fcbersehen, dass die Art der Daten im Mittelpunkt Ihrer Strategie zur Einhaltung der Vorschriften stehen sollte. Es reicht nicht aus, Daten sicher und effizient zu speichern, zu verwalten und zu verteilen, wenn die betreffenden Daten nicht den notwendigen Richtlinien entsprechen. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich zu Beginn Ihrer Strategie zur Einhaltung der Datenvorschriften auf die Datenqualit\u00e4t konzentrieren. Und DataMatch Enterprise<\/a> ist ein All-in-One-Produkt, das Ihnen dabei helfen kann. Laden Sie eine kostenlose Testversion herunter oder buchen Sie noch heute eine Demo, um herauszufinden, wie DME Sie bei Ihrer Strategie zur Einhaltung der Datenrichtlinien unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n


    \nHerunterladen
    \n<\/a><\/p>\n

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    Normen zur Dateneinhaltung (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu \u00fcberdenken und zu \u00fcberarbeiten. Obwohl jeder Standard seine eigenen spezifischen Vorschriften durchsetzt, besteht das Hauptziel darin, den B\u00fcrgern mehr Kontrolle \u00fcber ihre pers\u00f6nlichen Daten zu geben. 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