Datenvalidierung
Methode zur systematischen Überprüfung von Datenqualität und -konformität mittels Regeln, Validierungspipelines und Fehlerbehandlung.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Zu strikte Regeln blockieren legitime Eingaben
- Fehlende oder inkonsistente Regeln erzeugen stille Datenfehler
- Security-Lücken bei unzureichender Input-Sanitation
- Zentrale Regelbibliothek mit Versionsmanagement
- Kombination aus client- und serverseitiger Validierung
- Klares Fehlerformat und konsistente Statuscodes
I/O & Ressourcen
- Daten-Feeds oder API-Payloads
- Schema-Definitionen oder Validierungsregeln
- Kontextinformationen (Benutzer, Version, Quelle)
- Validierte Daten oder Fehlerreports
- Metriken und Dashboards zur Datenqualität
- Audit-Logs und Korrekturaufgaben
Beschreibung
Data Validation ist eine strukturierte Methode zur Prüfung und Sicherstellung der Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten entlang von Pipelines und Schnittstellen. Sie definiert Regeln, Formate und Grenzwerte, kombiniert automatisierte Prüfungen mit Rückmeldungen und Fehlerbehandlung. Geeignet für API-, Datenbank- und ETL-Kontexte.
✔Vorteile
- Reduzierte Fehlerraten und weniger Nacharbeit
- Bessere Datengüte und verlässliche Aggregationen
- Schnellere Fehlerlokalisierung durch standardisierte Reports
✖Limitationen
- Validierung alleine löst keine fehlerhafte Geschäftslogik
- Hoher Aufwand bei heterogenen Altsystemen
- Performance-Overhead bei sehr großen Datensätzen
Trade-offs
Metriken
- Validierungsfehler-Rate
Prozentsatz der fehlerhaften Datensätze gegenüber Gesamtinput.
- Durchsatz der Validierungs-Pipeline
Anzahl verarbeiteter Einträge pro Sekunde.
- MTTR für Datenfehler
Mittlere Zeit bis zur Korrektur erkannter Datenfehler.
Beispiele & Implementierungen
API-Validator im Bestellservice
Ein E‑Commerce-Team setzte JSON-Schema zur Validierung von Bestellpayloads ein und reduzierte Fehlerfälle im Backend um 40%.
ETL-Qualitätschecks für Marketingdaten
Marketingdaten wurden vor der Aggregation automatisiert geprüft; Inkonsistenzen führten zu automatischen Korrekturschritten und Benachrichtigungen.
Migrationsvalidierung beim CRM-Wechsel
Bei der Migration wurden Validierungsregeln eingesetzt, um Mappingfehler zu finden und Rückläufer zu minimieren.
Implementierungsschritte
Anforderungen und Datenmodelle erfassen
Validierungsregeln und Schemas definieren
Validierungskomponenten implementieren und integrieren
Automatisierte Tests und Monitoring einrichten
Betrieb und kontinuierliche Regelpflege organisieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Harter Code für Validierungslogik in mehreren Services
- Alte Regelversionen ohne Migrationspfad
- Keine Test-Suites für Validierungsregeln
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Blocking aller nicht exakt passenden Formate ohne Fallback
- Ignorieren von Datensicherheitsprüfungen bei Validierung
- Vertrauen auf menschliche Review statt automatischer Prüfungen
Typische Fallen
- Regeln zu restriktiv definieren und später schwer lockern
- Nicht berücksichtigte Varianten von Eingabeformaten
- Fehlende Observability verschleiert Ursachen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Legacy-Formate und nicht standardisierte Schnittstellen
- • Echtzeit-Anforderungen mit niedriger Latenz
- • Regulatorische Vorgaben für Datenhaltung