Datenintegrität: Warum sie für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist!

Im digitalen Zeitalter von Big Data werden große Datenmengen verarbeitet und gespeichert, daher ist die Implementierung von Maßnahmen zum Schutz der Datenintegrität sehr wichtig. Ein Verständnis für die Grundlagen der Datenintegrität sowie ihrer Funktionsweise sind hilfreich, um Daten sicher zu halten. Die fachlichen Kenntnisse darüber verdeutlichen auch, warum die Integrität von Daten essenziell für den Erfolg und das Wachstum von Unternehmen ist.

Der Zugriff auf vollständige und genaue Informationen ist unerlässlich in jeder Branche. Probleme mit der Korrektheit und Konsistenz der Daten können beispielsweise in der Versicherungsbranche großen Schaden anrichten. Aber auch in anderen Branchen sind die Konsequenzen für Fehler bei der Datenverwaltung nicht unerheblich. Angenommen, ein Lebensmittelbetrieb preist ein Produkt als Bio, Fair Trade und glutenfrei an, aber bei der Prüfung des Offshore-Produktionsstandorts fehlen wichtige Daten zur Qualitätskontrolle. Die Konsequenz aus der fehlenden Integrität von Daten ist im schlimmsten Fall die Einstellung der Produktion und eine Imageschädigung des Unternehmens. 

Definition: Was ist Datenintegrität?

Mit dem Begriff Datenintegrität bezeichnet man die Korrektheit, Vollständigkeit, Gültigkeit und Konsistenz von Daten einer Organisation. Informationen dürfen nicht unabsichtlich verändert oder beschädigt werden - vom Erstellen über die Verarbeitung bis hin zur Speicherung.

Ziel der Datenintegrität ist es, zu gewährleisten, dass Datenanalysen auf zuverlässigen Informationen beruhen. Zudem sollen vertrauliche Informationen und Daten vor Verlust und unbefugtem Zugriff geschützt werden. Um diese Ziele zu erreichen, halten sich Unternehmen an Fehlerprüfungen, Validierungsverfahren, strenge Sicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Backups. Durch die Sicherstellung der Datenintegrität bleiben die in Datenbanken gespeicherten Daten dauerhaft korrekt und vollständig, unabhängig davon, wie häufig man auf sie zugreift.

Ferner beschränkt sich die Datenintegrität nicht auf ein einziges Tool oder eine Plattform, sondern ist ein ganzheitlicher Ansatz. Dieser berücksichtigt Richtlinien, kollektive Bemühungen der technologischen Infrastruktur und Anwender, die mit dem Datensystem arbeiten. Dadurch gewährleistet Datenintegrität allen Beteiligten, dass Daten, welche sie für Kundenprozesse, Marketinganalysen, Berichte und Anwendungen verwenden, korrekt und zuverlässig sind.  

Unterschied zwischen Datenintegrität, Datensicherheit und Datenqualität

Häufig werden die Begriffe Datenintegrität, Datensicherheit und Datenqualität synonym verwendet, jedoch handelt es sich hierbei um unterschiedliche Konzepte. In gewisser Weise stehen diese aber in Beziehung zueinander und sind ein wichtiger Bestandteil der IT-Sicherheit in einem Unternehmen. Allerdings ist die Integrität von Daten keinesfalls mit Datensicherheit gleichzusetzen. Letzteres betrifft alle Maßnahmen, die den Schutz und die Unversehrtheit von Daten sicherstellt. Hierzu zählen alle Methoden, Systeme, Prozesse und Abläufe, die den Datenzugriff durch unberechtigte Dritte verhindern.

Die Datenintegrität zielt darauf ab, die Daten in einer Datenbank über den gesamten Lebenszyklus korrekt nutzbar zu halten, wohingegen die Datensicherheit, Daten vor externen Angriffen schützt. Demzufolge ist die Datensicherheit zwar ein wichtiger Aspekt der Datenintegrität, dennoch umfasst diese nicht die zahlreichen Prozesse, welche notwendig sind, um Daten langfristig vor Manipulation zu bewahren.

Ebenso ist Datenintegrität etwas anderes als Datenqualität, denn bei der Qualität der Daten geht es darum, ob die in der Datenbank gespeicherten Daten die Standards des Unternehmens erfüllen. Diesbezüglich spielen Aktualität, Relevanz, Korrektheit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten eine Rolle. Nichtsdestotrotz ist sowohl die Datensicherheit als auch die Datenqualität ein Aspekt der Datenintegrität. Zwar beinhaltet die Datenintegrität alle Schritte der Datenqualität, geht aber noch weiter, indem sie mithilfe verschiedener Prozesse steuert, wie Daten verarbeitet werden. 

Bedeutung: Warum ist die Datenintegrität so wichtig?

Laut eines Berichts von KPMG International trauen nur 38 Prozent der Führungskräfte den Kundendaten Ihres Betriebs. Ein großer Teil des Top-Managements besitzt kein Vertrauen in die Nutzung von Daten, Analysen oder Künstliche Intelligenz (KI).

Die Datenintegrität hat große Bedeutung für Unternehmen, weil

• sie die Korrektheit und Vollständigkeit der Daten gewährleistet.

• sie die Manipulation und Schädigung der Daten verhindert.

• sie die Konsistenz und Aktualität der Daten sicherstellt.

Aufgrund der Verarbeitung von immer mehr Datenmengen in Unternehmen wird die Optimierung der Datenintegrität wichtiger. Bei Wahrung der Datenintegrität sind die in der Datenbank gespeicherten Daten hinsichtlich des Datentyps und -modells konsistent. Dadurch gewinnt ein Unternehmen aus dem Datenmodell zuverlässige Analysen und Informationen, auf deren Grundlage es fundierte Geschäftsentscheidungen treffen kann. Die Sicherung und Wahrung der Integrität von Daten ist entscheidend für jedes Unternehmen, denn auf Basis ungenauer Daten kann man keine aussagekräftigen Datenanalysen durchführen. Überdies stellt eine gelungene Datenintegrität sicher, dass gespeicherte Daten gefunden und mit anderen Daten verknüpft werden können. Dies ermöglicht es auch, dass man den gesamten Datensatz wiederherstellen und durchsuchen kann.

Zudem sorgt die Datenintegrität für ein reibungsloses Kundenerlebnis, verbessert die Kundenzufriedenheit und reduziert die Gefahr, dass Kunden sich abwenden. Sind die Daten Ihres Unternehmens korrekt, können Ihre Kunden und Ihre Partner Ihnen vertrauen. Letztendlich sollten Sie ein Augenmerk auf gute Datenintegrität richten, da sie beinahe alle Geschäftsentscheidungen sowie Unternehmensprozesse und -ergebnisse beeinflusst.  

Arten der Datenintegrität

Prinzipiell unterscheidet man zwischen zwei Arten der Datenintegrität: Physikalische und logische Datenintegrität. Letzteres kategorisiert man in vier verschiedene Formate, die Entitäten- und Domänenintegrität, sowie die anwenderdefinierte und referenzielle Integrität. Sowohl bei der physikalischen als auch bei der logischen Datenintegrität nutzt man spezifische Prozesse und Methoden, die in hierarchischen und relationalen Datenbanken für die Integrität der Daten sorgen.

Physische Integrität

Die physische Datenintegrität gewährleistet die Korrektheit und Vollständigkeit von Daten während der Speicherung und Nutzung. Naturkatastrophen, Stromausfälle und Hackerangriffe können die Datenbankfunktion beeinträchtigen und die physische Integrität gefährden. Ebenso verhindern Anwenderfehler und Speicherverschleiß, dass Datenoperatoren Zugriff auf korrekte Daten haben. Deswegen zählt der Schutz vor externen Faktoren zu den wichtigsten Maßnahmen der Datenintegrität. 

Logische Integrität

Bei der logischen Integrität von Daten geht es darum, dass diese während der Nutzung in einer relationalen Datenbank unverändert bleiben. Darüber hinaus schützt auch die logische Datenintegrität die Daten vor Hackerangriffen und Anwenderfehlern, jedoch auf eine andere Art als die physische Integrität.

1. Integrität der Entitäten

Die Entitätsintegrität ist ein fundamentales Konzept in relationalen Datenbanken, das sicherstellt, dass jede Datenzeile (auch Tupel genannt) in einer Tabelle eindeutig identifizierbar ist. Dies erreicht man durch die Definition eines Primärschlüssels, ein Attribut oder eine Kombination von Attributen, deren Werte für jede Zeile einzigartig sein müssen. Die Entitätsintegrität sorgt für die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten und verhindert, dass dieselben Informationen mehrfach gespeichert werden. Die Integrität der Entitäten spart Speicherplatz und erleichtert die Datenpflege.

Beispiel: In einer Kundentabelle dient die Kundennummer als Primärschlüssel, wobei jede Kundennummer ist eindeutig und identifiziert einen Kunden. Durch diesen Primärschlüssel wird vermieden, dass derselbe Kunde mehrfach in der Tabelle erfasst wird.

2. Referentielle Integrität

Bei der referenziellen Integrität handelt es sich ebenfalls um ein Konzept, welches in relationalen Datenbanken Anwendung findet. Sie gewährleistet die Konsistenz von Daten über mehrere Tabellen hinweg. Durch die Definition von Fremdschlüsseln und Regeln wird sichergestellt, dass man bei Änderungen an einem Datensatz auch konsistente Änderungen in verknüpften Datensätzen berücksichtigt. Diese Regeln können Einschränkungen (Constraints) beinhalten, welche die Eingabe von doppelten Daten verhindert, für Datenkorrektheit sorgt und die Eingabe von irrelevanten Daten unterbindet.

Beispiel: Wenn ein Kunde gelöscht wird, werden auch alle zugehörigen Bestellungen entfernt.

3. Domänenintegrität

Eine Domäne wird dabei als die Menge akzeptabler Werte verstanden, die eine bestimmte Spalte enthalten darf. Die Domänenintegrität umfasst verschiedene Regeln und Prozesse, die dazu beitragen, dass jedes Datenelement innerhalb einer Domäne korrekt bleibt und Daten in einer rationalen Datenbank in einem vordefinierten Bereich bleiben. Hierzu gehört sowohl die Definition einer Domäne durch geeignete Werte für Spalten als auch die entsprechenden Einschränkungen und Maßnahmen, welche die Menge, das Format und den Typ der eingegebenen Daten beschränken. Jeder einzelne Datenwert innerhalb der Datenbank muss die vorgegebenen Regeln und Einschränkungen erfüllen.

Beispiel: In einer Datenbank befindet sich der Bücherbestand einer Bibliothek, wobei jedes Buch (Datensatz) bestimmte Kriterien erfüllen muss. Die kann z.B. ein korrektes Format (ISBN-Nummer), ein spezifischer Inhalt (Roman, Sachbuch) und eine eindeutige Kennung (Buch-ID) sein. Die Domänenintegrität sorgt dafür, dass diese Regeln eingehalten werden. 

4. Anwenderdefinierte Integrität

Die benutzerdefinierte Integrität umfasst alle von Anwendern erstellte Regeln und Einschränkungen, die auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Oft reichen die üblichen Integritätskonzepte wie Entitäten-, Domänen- und referentielle Integrität nicht aus, um die Daten vollständig zu schützen. In solchen Fällen müssen spezifische Regeln definiert und in die Datenintegritätsmaßnahmen integriert werden.

Beispiel: In einer Unternehmensdatenbank kann eine benutzerdefinierte Integritätsregel festlegen, dass das Feld "Rabatt" in Bestellungsdatensätzen nur Werte zwischen 0 % und 20 % annehmen darf. Eine andere benutzerdefinierte Regel könnte bestimmen, dass das Feld "Lieferdatum" in der Zukunft liegen muss.

Folgen einer mangelhaften Datenintegrität

Eine mangelnde Datenintegrität kann wirtschaftliche, technische, finanzielle und betriebliche Folgen haben. Aufgrund der zunehmend komplexeren Datenverarbeitung und der daraus resultierenden Notwendigkeit für Genauigkeit sind die Kosten für eine mangelhafte Datenintegrität sehr hoch. Laut Statistik beliefen sich die Jahreskosten für nicht integre Daten allein in den USA auf 3,1 Milliarden US-Dollar. Aufgrund der Tatsache, dass diese Ausgaben enorm hoch für ein Unternehmen sein können, gewinnt die Schaffung eines verantwortlichen Abstimmungs- und Validierungsprozesses zur Wahrung der Datenintegrität essenzielle Bedeutung.

Darüber hinaus kostet die Inkonsistenz der Datensätze nicht nur Zeit, Geld und Ressourcen, sondern kann einem Unternehmen in nahezu jedem Bereich Probleme bereiten. Im E-Commerce sind falsche Produktinformationen häufig für Retouren und Kundenbeschwerden verantwortlich. Besonders problematisch wird es jedoch im Gesundheitswesen, wenn Patienten durch inkorrekte Daten falsche Diagnosen und Behandlungen erhalten. Ebenso sorgen mangelhafte Informationen im Finanzwesen für falsche Prognosen und Investitionsentscheidungen. 

Wirtschaftliche Folgen:

• Verlust des Kundenvertrauens: Falsche oder inkonsistente Daten führen zu falschen Entscheidungen, was wiederum das Vertrauen der Kunden und Geschäftspartnern auf die Probe stellt.
• Fehlentscheidungen: Basieren Entscheidungen auf fehlerhaften Daten, hat dies meist erhebliche finanzielle Konsequenzen für den Betrieb zufolge.
• Verzögerungen in Geschäftsprozessen: Nicht integre Daten führen zu Verzögerungen bei der Bearbeitung von Aufträgen, der Erstellung von Rechnungen und anderen Geschäftsprozessen.
• Gesetzliche Konsequenzen: Bei Verstößen gegen Datenschutzbestimmungen oder anderen rechtlichen Vorschriften drohen hohe Strafen, was wiederum die Unternehmensexistenz gefährdet.
• Imageverlust: Öffentliche Bekanntgaben von Datenpannen schädigen zudem das Image und die Authentizität eines Unternehmens.

Betriebliche Auswirkungen:

• Effizienzminderung: Die Suche nach korrekten Daten und die Fehlerbehebung kosten wertvolle Zeit und Ressourcen, welche Unternehmen sinnvoller nutzen könnten.
• Schwierige Zusammenarbeit: Inkonsistente Daten erschweren die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Teams.
• Probleme bei der Datenanalyse: Ungenaue Daten rufen falsche oder irreführende Ergebnisse bei der Datenanalyse hervor.

Technische Probleme:

• Systemfehler: Fehlerhafte Daten verursachen unter Umständen Abstürze von Anwendungen oder Systemen.
• Datenverlust: In einigen Fällen besteht durch fehlerhafte Daten das Risiko des vollständigen Datenverlusts.
• Sicherheitsrisiken: Inkonsistente Daten können Schwachstellen in Systemen ausnutzen und Angriffe ermöglichen. 

Risiken - Welche Faktoren beeinflussen die Datenintegrität?

Die Integrität von Daten kann durch viele Faktoren beeinträchtigt werden, z.B. Anwenderfehler, Formatierungsinkonsistenz, Fehler in der IT-Sicherheit und manuelle Erfassungsfehler. Um die Unversehrtheit von Daten zu gewährleisten, ist das Wissen über mögliche Risikofaktoren hilfreich.

Anwendungsfehler

Die Datenintegrität kann durch menschliche Fehler bei der Datenerfassung-, -verarbeitung und -verwaltung gefährdet sein. Dies umfasst sowohl bewusste als auch unbewusste Fehler. Vor allem die manuelle Dateneingabe ist anfälliger für Fehler, welche durch Tippfehler, Missverständnisse bei der Dateninterpretation oder die Nichtbeachtung von Eingabeformaten verursacht werden. Ein Beispiel wäre der Versuch, ein Datum im falschen Format einzutragen oder dieses im Feld für die Kundennummer zu notieren. Ebenso stellt die Verletzung von Protokollen und unzureichende Datenschutzmechanismen eine Gefahr dafür dar, dass die Daten unbeabsichtigt verändert, gelöscht oder durch unbefugte Personen eingesehen werden.

Übertragungsfehler

Diese Fehler treten auf, wenn ein Datenelement bei der Verschiebung innerhalb einer Datenbank verloren geht oder an einer falschen Stelle platziert wird. Übertragungsfehler entstehen durch Verletzung der referenziellen Integrität, wenn Fremdschlüsselbeziehungen nicht korrekt gepflegt werden. Zudem entsteht Dateninkonsistenz durch die fehlerhafte Datenübertragung zwischen Tabellen, was sich beispielsweise durch fehlende oder doppelte Einträge bemerkbar macht. Dies kann zu Datenverlust und Inkonsistenz der Informationen führen. Ein Beispiel wäre, wenn ein Anwender versehentlich versucht, Daten in die falsche Tabelle einzufügen, während er Daten zwischen zwei Datenbanken überträgt.

Bugs und Viren

Malware, Spyware, Viren und Trojaner können in Computersysteme gelangen und die IT-Sicherheit gefährden sowie Ihre Daten auf vielfältige Weise manipulieren – ändern, löschen, verschlüsseln oder stehlen. Diese Schadsoftware ist speziell darauf ausgelegt, die Datenintegrität Ihres Unternehmens anzugreifen.  

Kompromittierte Hardware

Plötzliche Abstürze und Funktionsstörungen von Computern, IT-Systemen oder Servern können ein Zeichen dafür sein, dass Malware oder andere schädliche Software die Hardware beschädigt hat. Dies kann zu Datenverlusten, Beschädigungen oder einer Einschränkung des Datenzugriffs führen. Kompromittierte Hardware ist unter Umständen dafür verantwortlich, dass Daten fehlerhaft aufgezeichnet, unvollständig abgerufen oder sogar gelöscht werden.

10 Best Practices zur Wahrung der Datenintegrität

Obschon es viele Risiken für eine mangelhafte Datenintegrität gibt und Sie nicht über alle die Kontrolle haben, kann man die meisten Faktoren mithilfe spezifischer Methoden reduzieren und eliminieren. Dies sind einige Beispiele und Best Practices, um ein Höchstmaß an Integrität für Ihre Daten zu gewährleisten.

1. Systempflege: Sorgen Sie für die Datenverarbeitung, -verwaltung und -speicherung ein einheitliches und sauberes System.

2. Datenpflege: Stellen Sie sicher, dass die Daten klar und übersichtlich sowie in einfachen, logischen Verzeichnissen organisiert sind. Sofern möglich, sollte die Datenerfassung in Echtzeit automatisiert, überprüft und validiert werden.

3. Datenzugriff einschränken: Schränken Sie den Datenzugriff ein und ändern Sie die Berechtigungen, um Datenänderungen durch unberechtigte Parteien zu verhindern.

4. Datenvalidierung nutzen: Achten Sie auf Datenvalidierung, um die Richtigkeit der Daten bei der Erfassung oder Integration sicherzustellen.

5. Datensicherung durchführen: Regelmäßige Backups sind notwendig, um die Integrität zu wahren.

6. Protokolle verwenden: Prüfen Sie anhand von Protokollen, wann Daten hinzugefügt, geändert oder gelöscht werden.

7. Audits durchführen: Regelmäßige interne Audits helfen Ihnen dabei, Informationen auf dem neusten Stand zu halten.

8. IT-Sicherheit prüfen: Eine kontinuierliche Kontrolle der IT-Systeme hinsichtlich ihrer Sicherheit vor unbefugtem Zugriff ist ebenfalls ein wichtiger Schritt zur Wahrung der Datenintegrität.

9. Fehlererkennungssoftware nutzen: Erkennen Sie mithilfe von Software Fehler im Datensatz.

10. Bewusstsein schaffen: Unterrichten Sie Ihre Mitarbeiter über mögliche Ursachen, Risiken und Präventionsmaßnahmen der Datenintegrität und schaffen Sie Bewusstsein für die Richtigkeit, Vollständigkeit, Verfügbarkeit und Qualität Ihrer Unternehmensdaten.