Treat the Problem, not the Symptoms: Häufige Fehler bei der Datenbereinigung

Fehler 1: Reparieren statt Vorbeugen

Regex und Fuzzy Matching sind keine Strategie.
Schlauer ist es, schlechte Daten schon an der Quelle zu verhindern:

• Dropdowns statt Freitext.
• Pflichtformat wie YYYY-MM-DD statt „heute“.
• Fehler an den Systemverantwortlichen zurückspielen, nicht stillschweigend korrigieren.

Business Impact: Jede Stunde, die Sie mit Bereinigen verbringen, ist eine Stunde, in der die Daten nicht genutzt werden. Prävention skaliert. Patching nicht.

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Fehler 2: Bereinigen ohne Lineage

Keine Lineage = blindes Patchen.
Wer nicht weiß, wo die "schmutzigen" Daten entstehen, wird das Leck nie schließen.
Daher wiederholen sich dieselben Fixes immer wieder.

Business Impact: Ohne klare Herkunft tauchen Fehler in jedem Dashboard erneut auf, Vertrauen schwindet, BI-Nutzung stockt.

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Fehler 3: Format prüfen, nicht die Bedeutung

Nur geprüft, ob etwas da ist? Das reicht nicht.
Die entscheidende Frage lautet: Ergibt das einen Sinn?

Beispiel Bestelldatum nach Lieferdatum → technisch gültig, inhaltlich absurd.
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„Seit über 15 Jahren arbeite ich mit Textildaten, und ein Thema begegnet mir dabei immer wieder: Farbvarianten.“

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‍Diese werden häufig als Freitext erfasst. Dabei entstehen, neben klassischen Tippfehlern, oft hunderte unterschiedliche Bezeichnungen für ein und dieselbe Farbvariante:
Variante 1: „Gelb“,
Variante 2: „Gold“,
Variante 3: „Zitrone“,
Variante 4: „Sonnenblume“ und viele mehr.

Das ist weit mehr als nur ein Bereinigungsproblem, es untergräbt die gesamte Aussagekraft im Reporting. Was eigentlich eine einfache Dimension sein sollte, wird zur mühsamen Konsolidierungsarbeit. Aggregation und Vergleich kosten plötzlich deutlich mehr Zeit, weil die Daten erst aufwendig harmonisiert werden müssen.

Stell dir vor, du musst KPIs über 50 Schattierungen von Gelb hinweg abgleichen. Und das ist kein Nischenthema: In vielen Systemen werden leere Datumsfelder mit Platzhaltern gefüllt, etwa Geburtstage mit 01.01.1900. Dashboards berichten dann fröhlich über eine „Phantom-Generation“ von Hundertjährigen, bis saubere Validierungsregeln greifen.

Business Impact: Unstimmige oder unsinnige Werte verwirren nicht nur Analysten, sondern täuschen auch EntscheiderInnen, verlangsamen Reporting-Prozesse und untergraben das Vertrauen in Daten.

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Fehler 4: Einmalige Fixes statt Data Contracts

Schnelle Skripte wirken effizient. In Wahrheit häufen sie stillschweigend Data Debt an.
Ohne klare Data Contracts zwischen Produzenten und Konsumenten sickern dieselben Fehler in jede neue Pipeline.

Business Impact: Einmal-Fixes erzeugen versteckte Wartungskosten, die sich über die Zeit summieren. Zinszahlungen auf deine Data Debt.

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Die eigentliche Lösung

Datenbereinigung bedeutet nicht, Daten nachgelagert zu polieren. Es geht darum, Vertrauen zu gestalten:

• Fehler bei der Eingabe verhindern.
• Probleme mit Lineage nachverfolgen und beheben.
• Data Contracts durchsetzen.
• Business-Logik validieren.

Behandle das Problem, nicht die Symptome.

So verhinderst du Data Debt von Anfang an, und machst Reporting vom Frustfaktor zum verlässlichen Entscheidungsinstrument.

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