{"id":67412,"date":"2022-04-18T06:33:31","date_gmt":"2022-04-18T06:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/stapelverarbeitung-versus-validierung-der-datenqualitaet-in-echtzeit\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:29","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:29","slug":"stapelverarbeitung-versus-validierung-der-datenqualitaet-in-echtzeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/stapelverarbeitung-versus-validierung-der-datenqualitaet-in-echtzeit\/","title":{"rendered":"Stapelverarbeitung versus Validierung der Datenqualit\u00e4t in Echtzeit"},"content":{"rendered":"\n

Eine k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrte Umfrage <\/a>zeigt, dass 24 % der Datenteams Tools verwenden, um Datenqualit\u00e4tsprobleme zu finden, die jedoch in der Regel nicht behoben werden. Das bedeutet, dass die meisten Datenqualit\u00e4tstools in der Lage sind, Probleme zu erkennen und Warnungen auszusprechen, wenn die Datenqualit\u00e4t unter einen akzeptablen Schwellenwert sinkt. Sie lassen jedoch einen wichtigen Aspekt au\u00dfer Acht: die Automatisierung der Ausf\u00fchrung von Datenqualit\u00e4tsprozessen (zeit- oder ereignisbasiert) und die automatische L\u00f6sung von Problemen. Das Fehlen einer solchen Strategie zwingt zu menschlichen Eingriffen – das hei\u00dft, jemand muss Datenqualit\u00e4tsprozesse im Tool ausl\u00f6sen, \u00fcberwachen und beenden, um diese Probleme zu beheben.<\/p>\n\n

Dies ist ein gro\u00dfer Aufwand, insbesondere in Unternehmen, die t\u00e4glich gro\u00dfe Datenmengen produzieren. Aus diesem Grund m\u00fcssen Unternehmen mehr Personal einstellen und mehr Ressourcen aufwenden, die ausschlie\u00dflich daf\u00fcr zust\u00e4ndig sind, die konfigurierten Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen f\u00fcr neu anfallende Daten regelm\u00e4\u00dfig durchzuf\u00fchren. Einige Unternehmen ziehen jedoch die M\u00f6glichkeit in Betracht, die \u00dcberpr\u00fcfung der Datenqualit\u00e4t in gro\u00dfem Umfang f\u00fcr die Stapelverarbeitung zu bestimmten Tages- oder Wochenzeiten zu automatisieren.<\/p>\n\n

In diesem Blog werden wir uns mit der geplanten Datenqualit\u00e4ts\u00fcberpr\u00fcfung befassen und sehen, wie sie im Vergleich zur sofortigen Datenqualit\u00e4ts\u00fcberpr\u00fcfung abschneidet.<\/p>\n\n

Validierung der Datenqualit\u00e4t<\/h2>\n\n

Bevor wir uns mit den beiden verschiedenen Arten der Datenqualit\u00e4tsvalidierung befassen, ist es wichtig zu \u00fcberpr\u00fcfen, was die Datenqualit\u00e4tsvalidierung eigentlich umfasst.<\/p>\n\n

Die meisten Daten, die heute in Unternehmen produziert werden, weisen verschiedene Formen von Qualit\u00e4tsfehlern auf. Aus diesem Grund entwerfen<\/a> Datenverantwortliche Rahmenwerke f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a> oder Verbesserungspl\u00e4ne, die Datenqualit\u00e4tsprobleme bewerten, identifizieren, beheben und \u00fcberwachen. In diesem Rahmen wird eine Liste von Datenqualit\u00e4tsprozessen<\/a> so konfiguriert, dass sie bei neuen Daten ausgef\u00fchrt werden, um sicherzustellen, dass eventuell auftretende Fehler rechtzeitig behoben werden. Diese Prozesse umfassen in der Regel:<\/p>\n\n

  1. Sammeln von Input<\/strong>
    1. Abrufen neuer Daten<\/a> aus unterschiedlichen Quellen.<\/li><\/ol><\/li>
    2. Verarbeitung<\/strong>
      1. Profiling von Daten<\/a> zur Hervorhebung von Fehlern,<\/li>
      2. Analysieren, Bereinigen<\/a> und Standardisieren <\/a>vonDaten<\/a>, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten,<\/li>
      3. Abgleich von Datens\u00e4tzen<\/a>, die zur gleichen Entit\u00e4t geh\u00f6ren (genau auf Basis eines eindeutigen Bezeichners oder unscharfer Abgleich<\/a> auf Basis einer Kombination von Feldern),<\/li>
      4. Zusammenf\u00fchrung von Datens\u00e4tzen<\/a>, um unn\u00f6tige Informationen zu entfernen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen.<\/li><\/ol><\/li>
      5. Ausgang laden<\/strong>
        1. Speicherung der einzigen Quelle der Wahrheit in der Zielquelle.<\/li><\/ol><\/li><\/ol>\n\n

          Wann ist die Datenqualit\u00e4t zu validieren?<\/h3>\n\n

          Die Ausf\u00fchrung dieser Prozesse f\u00fcr neue Daten kann zu zwei Zeitpunkten erfolgen: Sie k\u00f6nnen die Validierung der Datenqualit\u00e4t entweder f\u00fcr einen sp\u00e4teren Zeitpunkt am Tag oder in der Woche planen (geplant) oder sie sofort f\u00fcr jeden anfallenden Datenstrom validieren, bevor dieser in der Datenbank gespeichert wird (in Echtzeit).<\/p>\n\n

          Schauen wir uns beide im Detail an.<\/p>\n\n

          Zeitplanung der Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfung f\u00fcr die Stapelverarbeitung<\/h2>\n\n

          Stapelverarbeitung bedeutet, dass dieselbe Reihe von Vorg\u00e4ngen wiederholt auf einer gro\u00dfen Datenmenge zu einem geplanten Zeitpunkt ausgef\u00fchrt wird.<\/strong><\/p>\n\n

          Das Konzept der Stapelverarbeitung ist im Bereich der Datenverarbeitung weit verbreitet. Da das Datenvolumen exponentiell ansteigt, kann die Validierung anstehender Datenstr\u00f6me in Echtzeit eine gro\u00dfe Herausforderung und Einschr\u00e4nkung darstellen. Aus diesem Grund kann die Stapelverarbeitung gro\u00dfer Datenmengen zu einer bestimmten Tages- oder Wochenzeit sehr effizient sein.<\/p>\n\n

          Nachfolgend sind einige Aspekte aufgef\u00fchrt, die bei der Planung von Datenqualit\u00e4tsvalidierungsaufgaben durch automatisiertes Datenqualit\u00e4tsmanagement zu ber\u00fccksichtigen sind:<\/p>\n\n

          1. Welche Aufgaben sind auszuf\u00fchren?<\/li>
          2. In welcher Reihenfolge sollen die Aufgaben ausgef\u00fchrt werden?<\/li>
          3. Wie lauten die konfigurierten Variablen und Definitionen der auszuf\u00fchrenden Aufgaben (falls zutreffend)?<\/li>
          4. Wo befinden sich die Ein- und Ausg\u00e4nge?<\/li>
          5. Wann soll die Ausf\u00fchrung von Aufgaben ausgel\u00f6st werden?<\/li><\/ol>\n\n

            Szenario: Planung der Validierung der Datenqualit\u00e4t f\u00fcr Kundendaten<\/h3>\n\n

            Abh\u00e4ngig von Ihrem Datenqualit\u00e4tsmanagement-Framework k\u00f6nnen Sie f\u00fcr jeden Datensatz mehrere Aufgaben konfigurieren. Wahrscheinlich erfassen und speichern Sie Kundeninformationen an mehreren Stellen in Ihrem Unternehmen. Ein Analysetool verfolgt die Website-Aktivit\u00e4ten, ein Marketing-Automatisierungstool speichert die E-Mail-Aktivit\u00e4ten, eine Buchhaltungssoftware speichert die Abrechnungstransaktionen, ein CRM verwaltet die Kundenkontaktdaten und so weiter. Aber um diese Daten nutzbar zu machen, m\u00fcssen sie es wahrscheinlich auch sein:<\/p>\n\n

            1. Frei von Datenqualit\u00e4tsfehlern, wie Formatierung, Rechtschreibfehler, Unvollst\u00e4ndigkeit usw.<\/li>
            2. Zusammengefasst, um eine einzige Quelle der Wahrheit \u00fcber jeden Kunden darzustellen.<\/li><\/ol>\n\n

              Ein effizienter Weg zur Bew\u00e4ltigung dieses Szenarios ist die Wahl eines automatisierten Ansatzes, bei dem ein Hintergrunddienst die (oben erw\u00e4hnten) Aufgaben zur Validierung der Datenqualit\u00e4t zu geplanten Zeiten ausf\u00fchrt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Kundendaten am Ende eines jeden Tages abgerufen, verarbeitet und in eine Zielquelle geladen werden (zum Beispiel), und der manuelle Aufwand f\u00fcr die Verwaltung dieser Prozesse wird reduziert.<\/p>\n\n

              Vor- und Nachteile der zeitlichen Planung der Datenqualit\u00e4tsvalidierung<\/h3>\n\n

              Im Folgenden werden einige Vorteile und Herausforderungen bei der Planung der Datenqualit\u00e4tsvalidierung erl\u00e4utert:<\/p>\n\n

              Profis<\/h4>\n\n
              1. Einer der gr\u00f6\u00dften Vorteile der Stapelverarbeitung von Daten ist die effektive Nutzung der Ressourcen<\/strong>. Sie reduzieren und eliminieren nicht nur menschliche Eingriffe bei der Ausf\u00fchrung, sondern stellen auch sicher, dass andere Ressourcen (wie Desktop- oder Server-Rechenleistung) zu den besten Zeiten genutzt werden – wenn sie ungenutzt und verf\u00fcgbar sind.<\/li>
              2. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringert wird<\/strong> und in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden konsistente Ergebnisse erzielt werden <\/strong>. Wenn dieselben Aufgaben von Einzelpersonen erledigt werden, kann es aufgrund des unterschiedlichen menschlichen Urteilsverm\u00f6gens zu Versp\u00e4tungen oder Inkonsistenzen kommen.<\/li>
              3. Die planm\u00e4\u00dfige Verarbeitung steigert auch die Effizienz und Produktivit\u00e4t des Unternehmens<\/strong>, da die Ergebnisse rechtzeitig und mit minimalem Aufwand zur Verf\u00fcgung stehen.<\/li>
              4. Die Planung von Datenqualit\u00e4tsaufgaben in gro\u00dfen Mengen zu einem bestimmten Zeitpunkt ist einfacher <\/strong>und weniger komplex<\/strong> als der Entwurf einer Echtzeit-Validierungsarchitektur.<\/li>
              5. In der Regel ben\u00f6tigen Sie keine spezielle Hardware<\/strong> f\u00fcr die Ausf\u00fchrung geplanter Hintergrunddienste, da keine dringende Notwendigkeit f\u00fcr eine schnelle Verarbeitung und Ergebnisgenerierung besteht.<\/li><\/ol>\n\n

                Nachteile<\/h4>\n\n
                1. Einer der gr\u00f6\u00dften Nachteile einer verz\u00f6gerten Datenqualit\u00e4tsvalidierung ist die Ausfallzeit, wenn die Daten ung\u00fcltig bleiben<\/strong> und darauf warten, zum geplanten Zeitpunkt verarbeitet zu werden.<\/li>
                2. Aufgaben werden so geplant, dass sie in arbeitsfreien Zeiten ausgef\u00fchrt werden – und wenn der Planungsdienst nicht ausgel\u00f6st wird <\/strong>(aufgrund eines Fehlers oder einer St\u00f6rung), k\u00f6nnen die Daten unverarbeitet bleiben, bis ein Mensch eingreift und sie zwangsweise ausl\u00f6st.<\/li>
                3. M\u00f6glicherweise ist zus\u00e4tzliches technisches Fachwissen<\/strong> erforderlich, um die geplanten Auftr\u00e4ge so zu gestalten, dass die Hardware und der Stromverbrauch angemessen genutzt werden, und um Warnungen f\u00fcr die Erledigung von Aufgaben und Fehlerbenachrichtigungen auszul\u00f6sen.<\/li><\/ol>\n\n

                  Implementierung einer Echtzeit-Validierung der Datenqualit\u00e4t<\/h2>\n\n

                  Die Validierung der Datenqualit\u00e4t in Echtzeit bezieht sich auf die \u00dcberpr\u00fcfung der Datenqualit\u00e4t, bevor sie in der Datenbank gespeichert werden.<\/strong><\/p>\n\n

                  Um jederzeit eine saubere, standardisierte und deduplizierte Sicht auf die Daten zu erhalten, k\u00f6nnen die Daten validiert werden, bevor sie in der Datenbank gespeichert werden. Dies kann auf zwei Arten geschehen:<\/p>\n\n

                  1. Implementierung von Datenvalidierungspr\u00fcfungen<\/a> f\u00fcr alle Dateneingabe-Tools, z. B. Website-Formulare, CRMs, Buchhaltungssoftware usw.<\/li>
                  2. Einsatz einer zentralen Datenqualit\u00e4ts-Firewall oder -Engine, die jeden eingehenden Datenstrom verarbeitet und validiert, bevor er in der Datenbank gespeichert wird.<\/li><\/ol>\n\n

                    Obwohl der erste Fall technisch weniger komplex ist, k\u00f6nnte es eine Herausforderung sein, Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen<\/a> und -vorrichtungen \u00fcber verschiedene Anwendungen hinweg zu synchronisieren. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen f\u00fcr die zweite Option, bei der sie eine Datenqualit\u00e4ts-Firewall innerhalb ihrer Datenmanagement-Architektur implementieren.<\/p>\n\n

                    Einige entwickeln eine benutzerdefinierte Datenqualit\u00e4ts-Firewall f\u00fcr ihre spezifischen Anforderungen an die Datenqualit\u00e4t, w\u00e4hrend andere die API-Dienste von Drittanbietern nutzen und in ihre Datenarchitektur integrieren. In beiden F\u00e4llen wird das gleiche Ergebnis erzielt: Sie sind in der Lage, die Qualit\u00e4t der Daten zum Zeitpunkt der Dateneingabe oder vor ihrer Speicherung in der Datenbank zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n\n

                    Szenario: Validierung der Datenqualit\u00e4t f\u00fcr Kundendaten in Echtzeit<\/h3>\n\n

                    In dem oben erw\u00e4hnten Beispiel k\u00f6nnen Sie Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen f\u00fcr anstehende Kundendaten in Echtzeit durchf\u00fchren. Wenn eine \u00c4nderung an einem Kundendatensatz vorgenommen oder ein neuer Kundendatensatz in einer der angeschlossenen Anwendungen erstellt wird, wird die Aktualisierung zun\u00e4chst an das zentrale Datenqualit\u00e4tsmodul gesendet. Hier wird die \u00c4nderung anhand der konfigurierten Datenqualit\u00e4tsdefinition \u00fcberpr\u00fcft, z. B. um sicherzustellen, dass die erforderlichen Felder nicht leer sind, dass die Werte dem Standardformat und -muster entsprechen, dass ein neuer Kundendatensatz m\u00f6glicherweise nicht mit einem bestehenden Kundendatensatz \u00fcbereinstimmt usw.<\/p>\n\n

                    Wenn Datenqualit\u00e4tsfehler gefunden werden, wird eine Liste von Transformationsregeln ausgef\u00fchrt, um die Daten zu bereinigen. In manchen F\u00e4llen ben\u00f6tigen Sie einen Datenqualit\u00e4tsbeauftragten, der eingreift und Entscheidungen trifft, wenn Datenwerte mehrdeutig sind und von konfigurierten Algorithmen nicht gut verarbeitet werden k\u00f6nnen. So besteht beispielsweise eine 60-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei einem neuen Kundendatensatz um ein Duplikat handelt, und jemand muss das Problem manuell \u00fcberpr\u00fcfen und beheben.<\/p>\n\n

                    Vor- und Nachteile der sofortigen Validierung der Datenqualit\u00e4t<\/h3>\n\n

                    Hier sind einige Vorteile und Herausforderungen der sofortigen Validierung der Datenqualit\u00e4t:<\/p>\n\n

                    Profis<\/h4>\n\n
                    1. Einer der gr\u00f6\u00dften Vorteile der Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfung in Echtzeit besteht darin, dass sie einen zuverl\u00e4ssigen Datenzustand zu den meisten Zeiten gew\u00e4hrleistet<\/strong>, indem sie die Datenqualit\u00e4t sofort nach jeder Aktualisierung validiert und korrigiert.<\/li>
                    2. Da die Datenqualit\u00e4ts-Firewall zentral implementiert wird, k\u00f6nnen Sie eine einheitliche Datenqualit\u00e4t <\/strong>\u00fcber alle unternehmensweiten Datenspeicher hinweg erreichen.<\/li>
                    3. Es kann Ihnen dabei helfen, benutzerdefinierte Workflows<\/strong> auf der Grundlage Ihrer bestehenden Datenverwaltungsarchitektur zu implementieren<\/strong>. So k\u00f6nnen Sie beispielsweise bestimmte Daten nach der Bereinigung an bestimmte Stellen weiterleiten oder Warnmeldungen ausgeben, wenn etwas dringend erledigt werden muss.<\/li>
                    4. Eine Datenqualit\u00e4ts-Firewall, die einen Front-End-Mechanismus f\u00fcr die Daten\u00fcberpr\u00fcfung durch Datenverwalter implementiert, kann auch dazu beitragen, Standardergebnisse in besonderen F\u00e4llen au\u00dfer Kraft zu setzen<\/strong>, z. B. um falsche Entscheidungen von Abgleichsalgorithmen au\u00dfer Kraft zu setzen. Andererseits wurde bei der Stapelverarbeitung das menschliche Eingreifen vollst\u00e4ndig eliminiert, was dazu f\u00fchrte, dass einige falsch negative oder positive Ergebnisse in Ihrem Datensatz auftauchten.<\/li>
                    5. Mit diesem Ansatz k\u00f6nnen Sie die Multi-Thread-Verarbeitung aktivieren, d. h. die Firewall kann mehrere Anfragen<\/strong> von verschiedenen Anwendungen gleichzeitig bearbeiten<\/strong>.<\/li><\/ol>\n\n

                      Nachteile<\/h4>\n\n
                      1. Der Einsatz einer zentralen Datenqualit\u00e4ts-Engine ist technisch<\/strong> vergleichsweise komplexer<\/strong>. Und da alle Daten diesen Weg durchlaufen, haben sie eine gro\u00dfe Wirkung<\/strong> und lassen keine L\u00fccken f\u00fcr Fehler.<\/li>
                      2. Dieser Ansatz erfordert m\u00f6glicherweise spezielle Hardware<\/strong> f\u00fcr eine schnelle und sofortige Berechnung und eine genaue Ergebnisgenerierung.<\/li>
                      3. Die Implementierung einer Echtzeit-Validierung der Datenqualit\u00e4t kann mehr technisches und fachliches Know-how<\/strong> erfordern und ein \u00dcberdenken der gesamten Datenverwaltungsarchitektur<\/strong> erforderlich machen. Dies macht die Umsetzung wahrscheinlich risikoreicher und komplexer.<\/li><\/ol>\n\n

                        Was ist zu w\u00e4hlen: geplante oder Echtzeit-Validierung der Datenqualit\u00e4t?<\/h2>\n\n

                        Wie immer lautet die kurze Antwort auf diese Frage: Es kommt darauf an.<\/p>\n\n

                        Zu diesen abh\u00e4ngigen Faktoren geh\u00f6ren unter anderem:<\/p>\n\n

                        1. Ihre Regeln und Anforderungen an die Datenqualit\u00e4t,<\/li>
                        2. Die H\u00e4ufigkeit, mit der Ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe neue oder aktualisierte Daten abfragen,<\/li>
                        3. Wie viel M\u00fche, Zeit und Kosten Sie zu investieren bereit sind,<\/li>
                        4. Das Ausma\u00df der Auswirkungen, die Ihr Unternehmen bei der Umsetzung eines der beiden Ans\u00e4tze verkraften kann.<\/li><\/ol>\n\n

                          Das Beste aus beiden Welten<\/h3>\n\n

                          Manchmal verwenden Organisationen beide Ans\u00e4tze gleichzeitig. Dies kann auf drei Arten geschehen:<\/p>\n\n

                          1. Entweder werden die Daten zwischen den beiden Ans\u00e4tzen aufgeteilt (ein Teil wird mit dem geplanten Dienst verarbeitet, w\u00e4hrend der andere Teil in Echtzeit verarbeitet wird),<\/li>
                          2. Jeder Ansatz verarbeitet einen anderen Satz von Datenqualit\u00e4tsfunktionen f\u00fcr dieselben Daten (Datenbereinigung und -standardisierung werden in Echtzeit ausgef\u00fchrt und komplexe Techniken wie Fuzzy Matching<\/a>, Datendeduplizierung<\/a> oder Merge Purge werden im Batch-Verfahren zu einem geplanten Zeitpunkt ausgef\u00fchrt), oder<\/li>
                          3. Die Szenarien mit geringer Auswirkung (bei denen die Genauigkeit wichtiger ist als die Geschwindigkeit) werden mit einer planm\u00e4\u00dfigen Verarbeitung behandelt, und die Szenarien mit hoher Auswirkung (bei denen die Geschwindigkeit wichtiger ist als die Genauigkeit) k\u00f6nnen mit einer Echtzeit-Validierung behandelt werden.<\/li><\/ol>\n\n

                            Schlussfolgerung<\/h2>\n\n

                            Aufgrund der komplexen und kniffligen Natur von Datenqualit\u00e4tsfehlern und deren m\u00f6glichen Behebungen ist es zwingend erforderlich, kreative Ans\u00e4tze zu w\u00e4hlen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass m\u00f6glichst wenige Datenqualit\u00e4tsfehler in das System gelangen und die meisten Daten sauber und standardisiert gehalten werden.<\/p>\n\n

                            F\u00fcr die Umsetzung kreativer Ans\u00e4tze ben\u00f6tigen Sie kreative Werkzeuge und Technologien, die die Ausf\u00fchrung Ihrer Pl\u00e4ne unterst\u00fctzen. In den meisten F\u00e4llen ist es jedoch weniger wahrscheinlich, dass ein einziges Tool oder ein einziger Anbieter Ihre Anforderungen an die Datenqualit\u00e4t (in allen Formen und Auspr\u00e4gungen) erf\u00fcllen kann.<\/p>\n\n

                            DataMatch Enterprise ist ein au\u00dfergew\u00f6hnliches Tool, das seine branchenf\u00fchrenden und propriet\u00e4ren Datenqualit\u00e4tsfunktionen in allen Formen anbietet:<\/p>\n\n

                            1. Eine Desktop-Anwendung<\/a> mit einer intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che,<\/li>
                            2. einen Zeitplanungsdienst, der Datendateien in gro\u00dfen Mengen zu einem bestimmten Zeitpunkt verarbeitet, und<\/li>
                            3. Eine Datenqualit\u00e4ts-Firewall oder eine API<\/a>, die alle Funktionen f\u00fcr die Echtzeitverarbeitung zug\u00e4nglich macht.<\/li><\/ol>\n\n

                              Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie DataMatch Enterprise helfen kann, k\u00f6nnen Sie noch heute eine kostenlose Testversion herunterladen<\/a> oder eine Demo<\/a> mit einem Experten buchen<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                              Eine k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrte Umfrage zeigt, dass 24 % der Datenteams Tools verwenden, um Datenqualit\u00e4tsprobleme zu finden, die jedoch in der Regel nicht behoben werden. Das bedeutet, dass die meisten Datenqualit\u00e4tstools in der Lage sind, Probleme zu erkennen und Warnungen auszusprechen, wenn die Datenqualit\u00e4t unter einen akzeptablen Schwellenwert sinkt. 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