Datenintegrität: Der Schlüssel zur erfolgreichen Automatisierung

Daten gelten als das „Gold des digitalen Zeitalters“. Sie werden als Währung, Ressource oder Verhandlungsmasse eingesetzt und nahezu überall erhoben: Im privaten, wie im geschäftlichen Bereich. Zudem gelten sie als Basis für Large Language Models und KI Lösungen in Unternehmen. Nicht umsonst wird von einer Datafizierung der Gesellschaft und „Big Data“ als Schlüsselbegriff aktueller Entwicklungen gesprochen. Der wahre Wert von Daten wird aber besonders von zwei Faktoren bestimmt: Der passgenauen Auswertung und der Datenintegrität.

Für immer mehr Unternehmen stellen Daten die Basis von Prozessen und Entscheidungen im Management dar. Aufgrund erhobener Daten von Kunden, Partnern und Mitarbeitern wird die Strategie des Unternehmens ausgerichtet, Prozesse optimiert, Lösungen implementiert sowie kleine und große Entscheidungen getroffen. Grundlage dafür, dass diese Entscheidungen auch fundiert und demzufolge richtig sind, ist die Integrität der zu Grunde liegenden Daten. Doch was bedeutet Datenintegrität und wie kann sie in Unternehmen sichergestellt werden?

Was ist Datenintegrität?

Definition – Was ist Datenintegrität?

Datenintegrität ist das entscheidende Gütekriterium für Daten. Sie beschreibt die Unversehrtheit der Daten und umfasst die Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz dieser sowie deren Sicherheit. Integrität definiert die Vertrauenswürdigkeit der Datenbank multidimensional und ist somit aussagekräftiger als die reine Feststellung von Datenqualität. Zusätzlich bezieht sie sich auf die Erfüllung regulatorischer Anforderungen, wie der DSGVO oder CCPA. Um Datenintegrität zu gewährleisten, ist es elementar, dass Daten weder unbefugt bearbeitet, gelöscht oder verändert werden. Dabei gibt es verschiedenen Formen der Integrität zu beachten:

Physikalische Datenintegrität

Physikalischen Integrität stellt die haptische Unversehrtheit der Datenbank und damit die Vollständigkeit und Korrektheit der gespeicherten Elemente dar – ob in der Cloud oder als On-Premise Lösung. Gefahren für die physikalische Datenintegrität können Naturkatastrophen, Stromausfälle oder Hackerangriffe sein, die Funktionen der Datenbank stören. Auch Anwenderfehler, Speichererosionen sowie zahlreiche andere Probleme können Risiken darstellen. Physikalische Integrität kann durch georedundante Speicherung, Sicherungskopien der gesamten Datenbank sowie einem umfassenden Sicherheitskonzept gewährleistet werden.

Logische Datenintegrität

Die logische Integrität stellt sicher, dass Daten während der Nutzung in einer relationalen Datenbank unverändert bleiben. Zur logischen Datenintegrität zählen die Entitätenintegrität sowie die referentielle Integrität. Entitätenintegrität stellt dabei die Definition von eindeutigen Werten dar. So wird sichergestellt, dass alle Werte nur einmal in der Datenbank vorhanden sind und so Verzerrungen vermieden werden. Referentielle Integrität beschreibt den Zustand, dass Daten auf eine einheitliche Weise erfasst, gespeichert sowie genutzt werden und somit die Vergleichbarkeit der Daten gewährleistet ist.

Datenintegrität ist das entscheidende Gütekriterium für Daten. Sie stellt den Schlüssel zu einer erfolgreichen Implementierung von KI dar.

Was ist Datenqualität, Datensicherheit und Datenkonsistenz?

Für eine klare Begriffsklärung der Datenintegrität ist eine trennscharfe Definition wichtig. Entscheidend ist dabei die Abgrenzung zu verwandten Begriffen wie der Datenqualität, der Datenkonsistenz und der Datensicherheit. Alle sind zentrale Bausteine der Datenintegrität.

Datenqualität
Die Datenqualität ist der Integrität untergeordnet und gibt an, ob die gespeicherten Daten zutreffend sind und Sachverhalte aus der realen Welt korrekt abbilden. Zentrale Faktoren der Datenqualität sind Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Aktualität.

Datenkonsistenz
Daten gelten als konsistent, wenn sie logisch korrekt, einheitlich, aktuell und widerspruchsfrei sind. Die Datenkonsistenz ist damit ein zentraler Bestandteil der Datenqualität.

Datensicherheit
Datensicherheit soll die Unversehrtheit von Daten gewährleisten. Sie stellt den Schutz der digitalen Informationen vor unbefugten Zugriff, Beschädigung oder Diebstahl dar. Idealerweise sollten Daten im unmodifizierten Zustand vorliegen. Falls sie verändert wurden, sollten die Modifikationen erkannt und bei der Auswertung berücksichtigt werden, um neben der Sicherheit auch wieder Datenqualität und -konsistenz zu gewährleisten.

Durch die stärkere Nutzung von KI und der Implementierung von Large Language Models, nimmt die Bedeutung von Datenintegrität in der Zukunft weiter zu.

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Warum ist Datenintegrität wichtig?

Unternehmen treffen ihre Geschäftsentscheidungen auf der Basis von Daten – gesamte Management Prozesse basieren auf der Erhebung, Speicherung und Auswertung von Daten und digitalen Informationen. Sind die der Entscheidung zu Grunde liegende Daten jedoch falsch, kann auch die getroffene Entscheidung falsch sein. Selbiges gilt für das Funktionieren von KI und Large Language Models. Auch diese Lösungen greifen auf Daten zurück, um Prozesse zu automatisieren und Antworten über einen Chatbot zu generieren. Liegen falsche Informationen vor, können sie nicht verlässlich funktionieren.

Zudem ist ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten und Informationen auch in Gesetzen und Verordnungen geregelt. Ein DSGVO konformer Umgang mit Daten ist ohne umfassende Lösungen zur Sicherstellung der Integrität nicht möglich. Daher ist die Einhaltung von Datenqualität, Datensicherheit und Datenintegrität besonders wichtig.

Wie kann man Datenintegrität sicherstellen?

Aus besagten Gründen sollte die Integrität von Daten einen hohen Stellenwert im Unternehmen einnehmen – vor allem, wenn das Unternehmen datengetrieben arbeitet und das Management auf Basis erhobener Daten Geschäftsentscheidungen trifft oder Prozesse sowie Workflows zuverlässig automatisiert werden sollen.

Risiken

  • Anwenderfehler und Fehlkonfigurationen
  • Übertragungsfehler
  • Bugs, Viren und Malware
  • Kompromittierte Hardware

Diese Risiken sind in nahezu allen Unternehmen real. Daher gilt es Regeln und Prozesse zu schaffen, die die Datenintegrität dauerhaft und nachhaltig sicherstellen und somit für das Management verlässliche Entscheidungs- und Automatisierungsgrundlagen legen. Folgende Punkte sollten daher definitiv beachtet werden.

Lösungsansätze

  • Eingrenzung des Datenzugriffs und Definition von Regeln zur Bearbeitung von Daten
  • Datenvalidierung & Sicherstellung der Korrektheit und Einzigartigkeit der Daten 
  • Regelmäßige Datensicherung & Überprüfung der Logs
  • Regelmäßige interne Schulungen und Sensibilisierung der Mitarbeiter
  • Fehlererkennungssoftware

Darüber hinaus gibt es einige professionelle Verfahren, die die Integrität der Daten schützen. Dazu zählen unter anderem Data Cleaning oder die Erstellung von Data Snapshots. Data Cleaning hilft beim Identifizieren und Beheben von Inkonsistenzen und Unregelmäßigkeiten in großen Datensätzen. Snapshots stellen virtuelle Abbildungen von Systemen und Datenträgern dar und ermöglichen, ähnlich wie bei einem Backup, die Wiederherstellung eines früheren Zustands der Datenbank. Beide Funktionalitäten helfen dabei, neben der Datenintegrität, auch Datenqualität und Datensicherheit zu gewährleisten.

An einer umfassenden Strategie zur Sicherstellung von Datenintegrität führt kein Weg vorbei.

Professionelles Datenmanagement mit Konfuzio

Um diese Maßnahmen zu implementieren und somit die Datenintegrität nachhaltig sicherzustellen, empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit einem professionellen Partner. Konfuzio hat große Erfahrung in der intelligenten Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und dem Management von Daten. Die Systeme von Konfuzio ermöglichen die Definition aller nötigen Regeln sowie die Implementierung mehrschichtiger Kontrollmechanismen, um die Datenintegrität in Unternehmen zu verbessern und langfristig zu erhalten. Die unternehmenseigenen Daten verlassen im gesamten Prozess nie den deutschen Rechtsraum und sind dadurch durch die DSGVO sowie weitere europäische Datenschutzbestimmungen geschützt. 

Zudem stellen Funktionalitäten wie das Snapshot-Feature, Data Cleaning oder die Möglichkeit zum On-Premise-Hosting weitere Möglichkeiten dar, Maßnahmen zu ergreifen, die die Integrität der Daten sichern und dabei die individuellen Anforderungen von Unternehmen berücksichtigen. Auf dieser fundierten Basis können intelligente Lösungen zur Dokumentenverarbeitung automatisiert und komplexe Prozesse nachhaltig optimiert werden.  

Fazit

Damit Daten auch für Ihr Unternehmen eine solide Basis für die Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen sowie zur Entscheidungsfindung im Management darstellen, führt an einer umfassenden Strategie zur Sicherstellung von Datenintegrität kein Weg vorbei. Durch die stärkere Nutzung von KI und der Implementierung von Large Language Models, nimmt diese Bedeutung weiter zu. Large Language Models hinterfragen die Inhalte ihrer Datenbank nicht, sondern formen aus den vorhandenen Daten ihre Schlüsse, Antworten und Entscheidungen. 

Ähnlich wie im Management ist dabei eine solide Datenbasis der Grundstock für gute Ergebnisse. Unternehmen sollten sich dieser Relevanz bewusst sein, um nicht im digitalen Wettstreit wirtschaftlich abgehängt zu werden. Vielmehr sollten frühzeitig zuverlässige Lösungen zur Sicherstellung von Datenintegrität implementiert werden. Konfuzio kann bei all diesen Themen ein kompetenter und verlässlicher Partner sein und somit dafür sorgen, dass auch in Ihrem Unternehmen Datenintegrität der Schlüssel für die erfolgreiche Implementierung von KI, zur nachhaltigen Automatisierung sowie zur Findung verlässlicher Entscheidungen ist.

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    Avatar von Christopher Klee

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