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Fachinformatiker: Datenqualität prüfen – Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz – einfach erklärt

Wie prüfen Sie die Qualität der zusammengeführten Daten?

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Lernpfad – Schritt 1 von 4

Warum ist die Prüfung der Datenqualität für einen Fachinformatiker so wichtig?

📍 Praxis-Kontext

Als Fachinformatiker arbeitest du ständig mit Daten aus verschiedenen Quellen. Bevor du diese Daten für wichtige Aufgaben wie Systemmigrationen oder Berichte nutzt, musst du sicherstellen, dass sie auch wirklich gut sind.

✅ Kernaussage

Die Qualität zusammengeführter Daten prüfst du anhand verschiedener Dimensionen.

🧠 Denkschritt

📥 Wichtige Punkte

•Daten aus verschiedenen Quellen wurden zusammengeführt (z.B. aus einem alten CRM und einer Excel-Liste).

🎯 Lernziel

Kriterien und Methoden zur Prüfung der Datenqualität.

Dazu gehören Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit und Gültigkeit. Jede dieser Dimensionen beleuchtet einen anderen Aspekt der Datenzuverlässigkeit und hilft dir, Fehlerquellen systematisch zu identifizieren und zu beheben.

Wichtige Punkte:

11. Vollständigkeit prüfen: Sind alle benötigten Felder ausgefüllt? Fehlen z.B. E-Mail-Adressen oder Telefonnummern?
22. Korrektheit/Genauigkeit prüfen: Sind die Daten inhaltlich richtig? Stimmen z.B. Kundennamen, Adressen oder Preise?
33. Konsistenz prüfen: Sind die Daten über verschiedene Systeme oder Tabellen hinweg widerspruchsfrei? Hat ein Kunde z.B. in System A eine andere Adresse als in System B?
44. Aktualität prüfen: Sind die Daten auf dem neuesten Stand? Sind z.B. alte Adressen oder veraltete Produktinformationen enthalten?
55. Eindeutigkeit prüfen: Gibt es doppelte Einträge? Ist jeder Datensatz (z.B. Kunde, Produkt) nur einmal vorhanden?
66. Gültigkeit/Format prüfen: Entsprechen die Daten den vorgegebenen Formaten und Wertebereichen? Hat z.B. eine Postleitzahl das richtige Format oder ein Geburtsdatum ein plausibles Datum?

📝 Merksatz

VKKAEG: **V**ollständig, **K**orrekt, **K**onsistent, **A**ktuell, **E**indeutig, **G**ültig – Dein Datenqualitäts-Check!

🤔 Gedankenexperiment

Was passiert, wenn die Datenqualität schlecht ist und ich sie nicht prüfe?

💼 Praxis-Transfer

Du brauchst das immer dann, wenn du Daten importierst, Systeme migrierst, Berichte erstellst oder neue Anwendungen entwickelst, die auf bestehenden Daten aufbauen. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen!

❓ Häufige Fragen

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