Guide: Datenqualität

Daten vor der Integration pragmatisch vorbereiten

Ziel

Schnell produktiv werden, ohne auf unsaubere Daten zu bauen.

SharePoint / File Shares bei Large Scale

Wenn große SharePoint-Bestände angebunden werden sollen:

  • nicht alles auf einmal: zuerst relevante Sites/Bereiche auswählen
  • Duplikate/Altstände reduzieren: weniger Rauschen, bessere Treffer
  • klare Ordner- und Dateinamen: bessere Auffindbarkeit, denn die Suche wertet Namen und Pfad aus, eigene Metadatenfelder nicht

Pragmatische Reihenfolge:

  1. Top-Use-Cases definieren
  2. passende Datenbereiche mappen
  3. erst dann schrittweise erweitern

SAP / ERP mit vielen Tabellen

Bei sehr großen Tabellenlandschaften (z. B. SAP) gilt:

  • nicht mit Vollabdeckung starten
  • Tabellen pro Use Case kuratieren
  • fachliche Owner für Datenbereiche festlegen

Empfehlung:

  • zuerst kleines Kernset
  • Ergebnisqualität prüfen
  • Tabellenumfang kontrolliert erweitern
  • Schema vorab prüfen: Die get_database_schema-Methode des Datenbank-Tools zeigt Tabellen und Spalten, bevor Du eine Abfrage schreibst — nutze sie, um unsaubere oder irrelevante Tabellen schon vor der Freigabe auszusortieren

Minimalstandards für strukturierte Daten

  • stabile Schlüssel/IDs vorhanden
  • Datumsfelder konsistent
  • Null-/Leerdaten nachvollziehbar
  • Feldbedeutungen dokumentiert
  • klare Aktualisierungslogik (z. B. stündlich/täglich)

Minimalstandards für Dokumentdaten

  • klare Titel/Dateinamen
  • aktuelle Versionen statt Schattenkopien
  • unnötige Altarchive nicht im ersten Scope
  • konsistente Ordnerstruktur und Dateinamen

Wie Du Ordner, Dateinamen, Formate und Inhalte konkret aufbereitest: Daten vorbereiten.

Go/No-Go Check vor Pilot

  • Ist der erste Scope klar abgegrenzt?
  • Sind zentrale Datenowner benannt?
  • Sind 1-2 hochwertige Use Cases konkret definiert?
  • Ist klar, welche Daten absichtlich nicht im ersten Schritt dabei sind?

Wenn diese Punkte sauber sind, steigt die Chance auf einen schnellen, stabilen Pilot massiv.

Läuft ein Datenpool bereits, zeigt Dir die Sync-Überwachung laufend, ob die angebundenen Quellen sauber durchlaufen oder ob Fehler die Datenqualität im Betrieb wieder verschlechtern.

Weiterführend

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