Datenintegrität

Ein Klick und der Report ist erstellt: Datenauswertungen vereinfachen viele strategische Unternehmensentscheidungen. In der Theorie. In der Praxis zeigen Umfragen, dass jede fünfte Führungskraft an der Vertrauenswürdigkeit der verfügbaren Daten zweifelt. Wollen Unternehmen ihre Mitarbeiter motivieren, statt nach Intuition eher datenbasiert zu handeln, müssen sie in Datenintegrität investieren.

Definition: Was ist Datenintegrität?

Eine einheitliche Definition, was unter Datenintegrität zu verstehen ist, hat sich bisher nicht etabliert. Teilweise wird Integrität mit der Korrektheit von Daten gleichgesetzt. Teilweise wird die Definition weitergefasst. Für ein gemeinsames Verständnis hat sich in der Unternehmenspraxis folgende Definition von Datenintegrität bewährt.

Datenintegrität bezeichnet die Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Neben Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz ist Datensicherheit ein zentraler Aspekt der Datenintegrität. Um sie zu gewährleisten, implementieren Unternehmen Prozesse, Regeln und Technologien.

Es lassen sich zwei grundlegende Arten von Datenintegrität unterscheiden: physische und logische Datenintegrität.

Physische Datenintegrität bezieht sich auf den Schutz von Datenbeständen vor physischen Einflussfaktoren. Beispiele: Brände oder Hochwasser, die Server zerstören, Stromausfälle, die Datenzugriffe unmöglich machen oder Hackerangriffe, die Daten entwenden. Auch die Abnutzung von Hardware oder Anwenderfehler können die physische Datenintegrität gefährden.

Logische Datenintegrität bezieht sich auf den Betrieb von relationalen Datenbanken. Regeln stellen sicher, dass nur gewünschte Änderungen erfolgen, Daten nicht doppelt gespeichert und bestimmte Formate eingehalten werden. Volumenbegrenzungen dienen ebenfalls dazu, die logische Datenintegrität in Entitäten und Datendomänen sicherzustellen.

Warum ist Datenintegrität wichtig?

Die Verkaufszahlen für einzelne Produkte stimmen nicht mit den tatsächlichen Verkäufen überein, weil Daten nicht vollständig von einem System ins andere übertragen wurden. Fehlerhafte Daten einer Marktanalyse führen zur Expansion in letztlich toten Märkten. Das sind nur zwei Beispiele dafür, wie mangelhafte Datenintegrität zu gravierenden unternehmerischen Fehlentscheidungen und massiven finanziellen Schäden führen kann.

60 Prozent der Unternehmen in Deutschland (und auch Großbritannien) stellen laut) einer Marktstudie von 2020 Daten in den Mittelpunkt ihrer Entscheidungsprozesse. In den USA sind es sogar 77 Prozent.

Daten spielen aber nicht nur bei den großen Richtungsentscheidungen eine zentrale Rolle. Im operativen Geschäft werden in HR, Controlling und Marketing regelmäßig Daten als Basis für nächste Schritte genommen. Für den einfachen Business-Anwender ist die Korrektheit der Daten nicht mehr nachvollziehbar. Er muss sich auf die Datenintegrität verlassen können.

Risiken für Datenintegrität

Datenintegrität wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst. Um die Zuverlässigkeit ihrer Daten dauerhaft sicherzustellen, sollten Unternehmen technische und prozessuale Maßnahmen gegen negative Einflussfaktoren in einem globalen Konzept zur Datenintegrität festschreiben.

Anwenderfehler

Wenn Nutzer Daten in einem falschen Feld oder in unterschiedlichen Formaten eingeben, kann dies in Datenbeständen zu Inkonsistenzen führen. Analyse-Tools können Redundanzen dann nicht mehr erkennen oder Daten nicht korrekt auswerten. Fehler dieser Art können vermieden werden: durch gutes Training, geschickte Anwenderführung oder technische Einschränkungen.

Übertragungsfehler

Anwender können versehentlich Datensätze löschen, die auf andere Tabellen der Datenbank verweisen, oder beim Migrieren und Kopieren von Datensätzen falsche Speicherorte wählen. Nicht immer werden solche Fehler sofort entdeckt, sodass Anwendungen mit lückenhaften Datenbeständen arbeiten. Auch hier gilt: Training, Anwenderführung und technische Lösungen reduzieren die Fehlermöglichkeiten.

Hackerangriffe

Hacker können Malware in Systeme einschleusen, die Daten in Datenbanken verändern, löschen oder den Zugriff verhindern. Manipulationen an Hardware kann Computer oder Server zu wiederholten Abstürzen bewegen, das Ausführen von Programmen einschränken und so Zugriff auf Datenbestände be- oder verhindern.

Diese Risiken für die Datenintegrität lassen sich minimieren, wenn Unternehmen im Rahmen einer globalen Data Governance klare Prozesse zur Sicherung der Datenintegrität einführen.

ALCOA-Prinzip der Datenintegrität

Im Umgang mit Daten hat sich seit das ALCOA-Prinzip bewährt. Es gewährleistet Datenintegrität und gilt als gute Dokumentationspraxis in regulierten Branchen. Das englische Akronym ALCOA steht für:

Attributable (zuordenbar): Kann die Aktion einer Person oder einem System zugeordnet werden?
Legible (lesbar): Sind die Daten lesbar?
Contemporaneous (zeitgenau): Wurde der Zeitpunkt der Aktion dokumentiert?
Original (original): Wurden die Daten im Original oder in Form einer zertifizierten Kopie gespeichert?
Accurate (korrekt): Wurden die Daten fehlerlos gespeichert oder Korrekturen nachvollziehbar markiert?

Mittlerweile wurde das Prinzip zu ALCOA-Plus erweitert. Demnach müssen Daten zusätzlich vollständig, konsistent und langlebig gespeichert werden und während ihrer Lebensdauer permanent verfügbar sein.

Datenintegrität - Checkliste: So ist das optimale Vorgehen zur Herstellung der Datenintegrität

Je größer und komplexer die IT-Infrastruktur, desto anspruchsvoller die Aufgabe, Datenintegrität über den gesamten Datenlebenszyklus zu gewährleisten. Vor allem mittlere und größere Unternehmen profitieren von einem zentralen Data Governance Framework, in dem sie Technologien, Prozesse und Regeln für die Gewährleistung der unternehmensweiten Datenintegrität definieren.

Um den Status quo der Datenintegrität zu prüfen, sollten Unternehmen insbesondere folgende Aspekte klären:

Wie werden Daten aktuell gesammelt und vor Fälschung und Verlust geschützt?
Ist der Zugang zu Daten nur Mitarbeitern mit berechtigtem Interesse möglich?
Werden regelmäßige interne Audits zur Kontrolle der Datenintegrität durchgeführt?
Wie werden Daten gesichert und archiviert?
Welche Tools und Prozesse werden zur Datenintegration verwendet?
Welche Backup-Prozesse und Systeme werden eingesetzt?
Wie werden Prozesse und Schnittstellen validiert?

Parsionate unterstützt Unternehmen bei der Analyse Ihrer Systeme und Prozesse im Rahmen des „Datenmanagement Benchmarking“. Mithilfe von Analyse-Tools und Best Practices identifizieren wir Handlungsfelder und leiten konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Datenintegrität ab.

Häufige Fragen rund um Datenintegrität

: Datenqualitätsmanagement-Tools können prüfen, ob Daten vorgeschriebene Attribute enthalten, einheitliche Formate vorliegen oder Redundanzen bestehen und Datensätze entsprechend anpassen. Bereits bei der Dateneingabe sollten Mitarbeiter auf die Validität von Daten achten. Regelmäßige Sicherheitscheck können unberechtigte bzw. auffällige Datenveränderungen anzeigen, sodass Administratoren korrigierend eingreifen können.
: Datenqualität und Datensicherheit sind Facetten von Datenintegrität. Datenqualität bezieht sich auf die Unternehmensanforderungen an Daten, zum Beispiel an Vollständigkeit, Aktualität und Nachvollziehbarkeit. Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Daten vor Missbrauch.
: Bei der Herstellung von Medikamenten ist es essenziell, dass Unternehmen die Produktqualität anhand von Testergebnissen nachweisen, damit keine wirkungslosen Präparate vertrieben werden oder Medikamente mit hohem Risiko für Nebenwirkungen in den Handel gelangen. Unabhängige Zulassungsstellen überprüfen die Wirksamkeit und Unbedenklichkeit der Medikamente anhand umfassender Datenanalysen. Bestehen Zweifel an der Datenintegrität, erhalten die Medikamente zum Schutz der öffentlichen Gesundheit keine Zulassung.

Qualität trotz Quantität

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