Vollständigkeitsprüfung vs. Workflow – wann ist was sinnvoll?

In der modernen datengetriebenen Welt ist ein effizientes Datenqualitätsmanagement (DQM) unerlässlich, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, genau und nutzbar sind. Zwei zentrale Strategien im DQM, die oft miteinander verglichen werden, sind die Vollständigkeitsprüfung und der Workflow-basierte Ansatz. Beide haben ihre eigenen Stärken und spezifische Anwendungsbereiche. In diesem Blog-Beitrag werfen wir einen Blick darauf, wann welche Methode sinnvoll ist.

Was ist die Vollständigkeitsprüfung?

Die Vollständigkeitsprüfung im DQM konzentriert sich darauf, ob alle erforderlichen Datenfelder gefüllt und vorhanden sind. Dabei wird überprüft, ob Datensätze alle notwendigen Informationen enthalten, um weiterverarbeitet oder analysiert zu werden. Diese Methode bietet eine Momentaufnahme der Datenqualität und ermöglicht eine schnelle Erkennung von Lücken oder unvollständigen Einträgen.

Wann ist eine Vollständigkeitsprüfung sinnvoll?

Schnelle Datenvalidierung

Wenn Unternehmen eine hohe Menge an Daten in kürzester Zeit verarbeiten müssen, ist die Vollständigkeitsprüfung besonders nützlich. Sie hilft dabei, fehlende Informationen sofort zu erkennen und stellt sicher, dass keine Datensätze versehentlich in die nächste Phase eines Prozesses gelangen.

Einfache Geschäftsprozesse

In Bereichen, in denen die Datenanforderungen klar und relativ statisch sind – z. B. bei der Eingabe von Kundeninformationen in einem CRM-System – reicht eine Vollständigkeitsprüfung oft aus, um die Datenqualität zu gewährleisten.

Standardisierte Berichte und Analysen

Für standardisierte Berichtsprozesse, bei denen bestimmte Felder immer benötigt werden, ist die Vollständigkeitsprüfung der Schlüssel. Beispiel: Wenn Sie eine Datenbank für Finanzberichte führen, müssen alle erforderlichen Felder wie Kontonummer, Datum und Betrag vorhanden sein, um korrekte Analysen zu gewährleisten.

Datenmigration

Bei der Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Datenbanken hilft die Vollständigkeitsprüfung sicherzustellen, dass alle notwendigen Felder ordnungsgemäß migriert wurden. Hier geht es weniger um die Richtigkeit der Inhalte, sondern primär um die Überprüfung der Struktur und des Vorhandenseins aller Datenelemente.

Grenzen der Vollständigkeitsprüfung

Während die Vollständigkeitsprüfung unentbehrlich ist, hat sie auch ihre Grenzen. Sie überprüft lediglich, ob Daten vorhanden sind, nicht aber, ob diese korrekt oder sinnvoll sind. Ein vollständig ausgefülltes Feld könnte falsche oder unpassende Informationen enthalten, was zu weiteren Problemen führen könnte.

Was ist ein Workflow-basierter Ansatz?

Im Gegensatz zur Vollständigkeitsprüfung konzentriert sich ein Workflow-basierter Ansatz auf den gesamten Lebenszyklus der Daten innerhalb eines Prozesses. Es werden nicht nur die Daten selbst überprüft, sondern auch die Schritte, durch die sie verarbeitet werden. Ein Workflow-Ansatz betrachtet die Daten in ihrem Kontext und stellt sicher, dass sie den richtigen Weg durch alle relevanten Verarbeitungsschritte nehmen.

Wann ist ein Workflow sinnvoll?

Komplexe Geschäftsprozesse

Wenn Unternehmen komplexe Geschäftsprozesse haben, bei denen Daten durch mehrere Phasen und Systeme fließen (z. B. Supply-Chain-Management oder Enterprise Resource Planning), ist der Workflow-Ansatz unverzichtbar. Hier muss sichergestellt werden, dass die Daten konsistent und richtig verarbeitet werden und dass keine Schritte ausgelassen werden.

Qualitätssicherung über den gesamten Lebenszyklus

In Prozessen, die mehrere Abteilungen oder externe Partner einbeziehen, stellt der Workflow sicher, dass Daten auf jeder Stufe des Prozesses validiert und gegebenenfalls bereinigt werden. Dies verhindert, dass Fehler sich summieren oder in späteren Phasen Probleme verursachen.

Automatisierte Prozesse und Maschinenlernen

In einem datenintensiven Umfeld, wie bei automatisierten Maschinenlernprozessen, ist es entscheidend, dass Daten durch vordefinierte Workflows laufen. Hier müssen Validierungen nicht nur auf Vollständigkeit, sondern auch auf Richtigkeit, Konsistenz und Redundanz durchgeführt werden. Ein Workflow kann sicherstellen, dass Daten, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen, automatisch aussortiert oder korrigiert werden.

Regulatorische Compliance

In regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen müssen Unternehmen sicherstellen, dass Daten nicht nur korrekt, sondern auch in Übereinstimmung mit bestimmten Vorschriften verarbeitet werden. Ein Workflow ermöglicht es, alle Datenverarbeitungsschritte zu überwachen und sicherzustellen, dass sie den regulatorischen Anforderungen entsprechen.

Grenzen des Workflow-basierten Ansatzes

Ein Workflow-basierter Ansatz kann ressourcenintensiv sein und erfordert oft eine umfangreiche Integration und Wartung von Systemen. Außerdem kann er in einfachen Szenarien, in denen Daten lediglich auf Vollständigkeit geprüft werden müssen, überdimensioniert sein. Zudem ist die Implementierung in bereits bestehende Systeme oftmals mit erheblichen Kosten und Aufwand verbunden.