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Glossar

Datenvalidierung

Was ist Datenvalidierung?

Datenvalidierung prüft, ob Daten vollständig, korrekt formatiert und plausibel sind, bevor sie weiterverarbeitet werden. Typische Prüfungen betreffen Pflichtfelder, das Format von E-Mail-Adressen, Postleitzahlen oder Datumsangaben sowie logische Widersprüche – etwa ein Lieferdatum vor dem Bestelldatum. So fallen Fehler früh auf, statt sich in Berichten, Abrechnungen oder KI-Auswertungen fortzusetzen.

So hilft KI.ordo

KI.ordo bietet eine Vorlage, die Datensätze auf Vollständigkeit, Format und Plausibilität prüft und eine Fehlerliste je Datensatz ausgibt.

Mehr erfahren →: Datenvalidierung

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Themen

  • Datenqualität
  • Prüfung
  • Plausibilität

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Verwandte Begriffe

Datenbereinigung

Datenbereinigung bezeichnet das Erkennen und Korrigieren fehlerhafter, doppelter oder uneinheitlicher Einträge in Datenbeständen. Typische Schritte sind das Vereinheitlichen von Schreibweisen und Datumsformaten, das Entfernen überflüssiger Leerzeichen und das Zusammenführen von Dubletten wie „Müller GmbH“ und „Mueller GmbH“. Saubere Daten sind Voraussetzung für verlässliche Auswertungen, Mailings und KI-Anwendungen.

  • Datenqualität
  • Dubletten
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Vorlage

Garbage in, Garbage out (GIGO)

„Garbage in, Garbage out“ (Müll rein, Müll raus) beschreibt den Grundsatz, dass ein System nur so gute Ergebnisse liefern kann wie die Daten, die es erhält. Für KI gilt das doppelt: Fehlerhafte, veraltete oder einseitige Trainings- oder Wissensdaten führen zu falschen oder verzerrten Antworten. Ein Chatbot, der auf eine veraltete Preisliste zugreift, nennt eben veraltete Preise. Datenpflege ist deshalb eine Daueraufgabe jedes KI-Projekts.

  • Datenqualität
  • Grundprinzip
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Strukturierte Daten

Strukturierte Daten folgen einem festen Schema mit klar benannten Feldern, etwa Tabellen, Datenbanken oder JSON-Objekte mit Angaben wie Name, Preis und Datum. Maschinen können sie zuverlässig lesen, filtern und weiterverarbeiten – anders als freie Texte oder Bilder. Auf Webseiten beschreibt Markup nach schema.org zum Beispiel Produkte, Veranstaltungen oder FAQ so, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte eindeutig verstehen. KI kann zudem aus unstrukturierten Texten strukturierte Daten gewinnen.

  • Daten
  • JSON
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Daten-Governance

Daten-Governance umfasst die Regeln, Rollen und Prozesse, mit denen eine Organisation festlegt, wer welche Daten erheben, nutzen, ändern und löschen darf. Dazu gehören Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Zugriffsrechte, Aufbewahrungsfristen und die Einhaltung von Datenschutzvorgaben. Für KI-Projekte ist sie besonders wichtig, weil Modelle und Agenten nur so verlässlich arbeiten wie die Daten, auf die sie zugreifen.

  • Datenmanagement
  • Compliance
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