Datenintegrität
Grundprinzip zur Sicherstellung der Genauigkeit, Konsistenz und Vertrauenswürdigkeit von Daten über deren Lebenszyklus.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Falsche Annahmen über Integritätsgarantien führen zu Datenverlust
- Fehlende End-to-End-Prüfung in verteilten Systemen
- Übermäßige Komplexität durch redundante Integritätsmechanismen
- Prinzip der minimalen Rechte und Auditierung durchsetzen
- Checksummen und Signaturen für kritische Daten verwenden
- Versionierung und Transaktionslogs für Nachvollziehbarkeit
I/O & Ressourcen
- Datenmodell und Schemadefinition
- Audit-Logs und Änderungsprotokolle
- Backup-Strategien und Prüfsummen
- Integritätsberichte und Alerts
- Korrigierte und verifizierte Datenbestände
- Audit-Trails für Compliance
Beschreibung
Datenintegrität beschreibt die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus. Sie umfasst Schutzmaßnahmen gegen unbeabsichtigte oder böswillige Änderungen sowie Mechanismen zur Fehlererkennung und -korrektur. Datenintegrität ist zentral für Vertrauen, Compliance und fundierte Entscheidungen in Systemen und Prozessen.
✔Vorteile
- Erhöhtes Vertrauen in Entscheidungsvorlagen
- Reduzierung von Fehlern durch frühzeitige Detektion
- Unterstützung von Compliance- und Audit-Anforderungen
✖Limitationen
- Zusätzlicher Speicher- und Rechenaufwand für Prüfmechanismen
- Erhöhter Implementierungsaufwand in heterogenen Umgebungen
- Nicht alle Arten von Fehlern sind vollständig automatisierbar
Trade-offs
Metriken
- Integritätsprüfungsrate
Anteil der Datensätze, die periodisch auf Integrität geprüft werden.
- Detektionszeit
Zeitspanne zwischen Auftreten einer Integritätsverletzung und ihrer Erkennung.
- Wiederherstellungsdauer
Zeit zur vollständigen Wiederherstellung eines konsistenten Zustands nach einem Vorfall.
Beispiele & Implementierungen
Datenbank-Constraints zur Vermeidung inkonsistenter Zustände
Einsatz von NOT NULL, FOREIGN KEY und UNIQUE zur Erzwingung struktureller Integrität.
Prüfsummen in verteiltem Dateisystem
Regelmäßige Hash-Vergleiche zur Erkennung von Bit-Rot und Korruption.
Provenance-Tracking für Datenpipelines
Nachverfolgung von Herkunft, Transformationen und Autorenschaft für Audit-Zwecke.
Implementierungsschritte
Analyse der kritischen Datenpfade und Anforderungen
Festlegung von Konsistenz- und Prüfungsstrategien
Implementierung von Prüfmechanismen und Monitoring
Regelmäßiges Testen von Wiederherstellungsprozessen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Fehlende Prüfungen in historischen Datenpipelines
- Unvollständige Audit-Logs ohne Integritätsinformationen
- Ad-hoc-Skripte zur Korrektur statt stabiler Prozesse
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Nur lokale Checksummen verwenden in verteiltem System
- Schemaveränderungen ohne Migrationsplan durchführen
- Integritätsprüfungen nur periodisch und nie in Echtzeit
Typische Fallen
- Annahme, dass Datenbank-ACID alle Integritätsprobleme löst
- Ignorieren von Metadaten und Provenance
- Unzureichende Tests der Wiederherstellungsprozesse
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Rechen- und Speicherressourcen
- • Regulatorische Aufbewahrungsfristen
- • Heterogene Systemlandschaft mit unterschiedlichen Guarantees