Datenverlauf
Datenverlauf beschreibt die Herkunft und den Fluss von Daten durch Systeme und Prozesse.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlerhafte Datenerfassung
- Überlastung durch Datenvisualisierung
- Mangelnde Akzeptanz im Team
- Regelmäßige Schulungen anbieten
- Transparente Kommunikation pflegen
- Proaktive Problemerkennung
I/O & Ressourcen
- Benutzeranforderungen
- Verfügbare Datenquellen
- Compliance-Vorgaben
- Aktualisierte Datenflussdiagramme
- Berichte über oder Datenströme
- Transparente Datenverarbeitungsprotokolle
Beschreibung
Der Datenverlauf ermöglicht Transparenz und Rückverfolgbarkeit in Datenmanagementsystemen. Er spielt eine zentrale Rolle in Bereichen wie Datenintegration, Compliance und Datenqualität.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenqualität
- Erfüllung gesetzlicher Anforderungen
- Optimierung von Datenprozessen
✖Limitationen
- Hoher Aufwand für die Implementierung
- Komplexität in großen Systemen
- Abhängigkeiten zwischen Daten
Trade-offs
Metriken
- Datenqualität KPIs
Wichtige Indikatoren zur Messung der Datenqualität.
- Compliance-Rate
Anteil der konformen Datenstatistiken.
- Datenverarbeitungszeit
Zeit, die für die Verarbeitung von Daten benötigt wird.
Beispiele & Implementierungen
Datenverlauf in einem E-Commerce System
Ein E-Commerce Unternehmen nutzt Datenverlauf, um den Ursprung seiner Produktdaten zurückzuverfolgen.
Transparenz in der Gesundheitsdatenverwaltung
Gesundheitsorganisationen verwenden Datenverlauf, um die Integrität der Patientendaten zu sichern.
Compliance-Management in der Finanzdienstleistung
Finanzdienstleister setzen Datenverlauf ein, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Implementierungsschritte
Datenbestände erfassen
Prozesse zur Datenanalyse definieren
Datenverwaltungsrichtlinien festlegen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenquellen
- Unzureichende Datenintegrität
- Schlechte Dokumentationspraktiken
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Datenflüsse nicht aktualisieren
- Das Sammeln irrelevanter Daten
- Fehlende Überprüfung von Datenherkünften
Typische Fallen
- Überkomplizierte Diagramme
- Mangel an Benutzerakzeptanz
- Ungeplante Wartungszeit
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Technologische Einschränkungen
- • Regulatorische Vorgaben
- • Budgetbeschränkungen