Wie automatisiert man die Datenvalidierung?

Daten sind die neue Währung – aber fehlerhafte Daten können ein Unternehmen ruinieren. Jede Entscheidung, jede Prognose und jede Strategie muss auf präzisen Daten basieren, sonst droht Chaos. Ein eindrucksvolles Beispiel ist die US-Wirtschaft, die jährlich über 3 Billionen Dollar durch schlechte Datenqualität verliert. Unternehmen können allein durch fehlerhafte Daten bis zu 25% ihres Umsatzes einbüßen. Und falls Ihnen solche Fehler entgehen? Die Korrektur eines einzigen Fehlers kostet Ihr Unternehmen über 100$– multiplizieren Sie das mit Tausenden von Datensätzen, und die finanziellen Verluste steigen enorm.

Trotzdem verlassen sich viele Unternehmen immer noch auf manuelle Datenvalidierung, um diese kostspieligen Fehler zu finden. Das Problem? Manuelle Prozesse sind weder für Genauigkeit noch für Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit ausgelegt.

Bei der manuellen Datenvalidierung muss Ihr Team:

• Datensätze einzeln überprüfen, um die Genauigkeit zu gewährleisten
• Datenquellen abgleichen
• Ungenauigkeiten manuell korrigieren

Wenn Ihr Team auf manuelle Dateneingabe setzt, führt es wahrscheinlich auch die Datenvalidierung manuell durch.

Aber Berichte zeigen, dass Sie das nicht tun sollten. Warum? Schauen wir uns einige Faktoren zur manuellen Dateneingabe und -validierung an:

• Menschliche Fehler sind unvermeidlich – Egal, wie perfekt Sie als QA-Engineer sind, Sie können nicht Millionen von Datenpunkten mit derselben Konzentration und Hingabe überprüfen. Es ist schlicht unmöglich. Statistiken zeigen, dass die Fehlerquote bei manueller Dateneingabe zwischen 1% und 5% liegt – selbst wenn Ihr engagiertestes Team daran arbeitet. Das bedeutet, dass bei 100.000 Datensätzen mindestens 1.000 bis 5.000 Fehler entstehen können. Wie können Sie sicherstellen, dass Ihr manuelles Verfahren all diese Fehler entdeckt?

Jetzt stellen Sie sich vor, dass diese Fehler in Ihre Kundendatenbank, Finanzberichte oder Compliance-Dokumente gelangen. Ein einziger Fehler in einer Preistabelle könnte Ihr Unternehmen Millionen kosten. Ein Tippfehler in regulatorischen Unterlagen? Eine Klage ist vorprogrammiert. Doch die manuelle Datenvalidierung verlässt sich genau auf diesen fehleranfälligen Prozess.

• Validierungsregeln werden uneinheitlich angewendet – Nicht jedes Team befolgt dieselben Validierungsregeln. In einem Unternehmen kann eine Abteilung streng auf die Datenformate achten, während eine andere davon ausgeht, dass alles in Ordnung ist, und die Prüfung überspringt. Je mehr Teams beteiligt sind, desto größer ist das Risiko für solche Inkonsistenzen.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen sammelt Kundendaten. Das Marketing-Team verwendet stets das gleiche Format für Telefonnummern: „+1 (XXX) XXX-XXXX“. Doch dann gibt das Kundensupport-Team Telefonnummern genau so ein, wie sie eingehen – manchmal ohne Vorwahl oder in verschiedenen Formaten. Später scheitern die automatisierten SMS-Kampagnen, weil das System fehlerhafte Telefonnummern verarbeitet.

• Es skaliert nicht – Mit wachsendem Datenvolumen wird die manuelle Validierung schnell zum Engpass. Je mehr Daten Sie haben, desto langsamer werden Ihre Arbeitsabläufe – und Ihre Entscheidungen verzögern sich.

Nehmen wir eine Finanzinstitution als Beispiel, sie verarbeitet täglich 5 Millionen Transaktionen. Jede Transaktion erfordert eine manuelle Prüfung von nur 30 Sekunden – im besten Fall. Das ergibt 1,7 Millionen Minuten Arbeit – oder über 28.000 Stunden täglich. Selbst mit 500 Analysten in 8-Stunden-Schichten ist das unmöglich zu bewältigen. Und wenn Ihr Team bei der Validierung versagt, sind die Folgen katastrophal – z. B. bei Black-Friday- oder Feiertagsverkäufen, wo Fehler Millionen kosten können.

• Fehler werden zu spät erkannt – Manuelle Kontrollen bedeuten auch, dass Fehler durchrutschen. Und wenn das Schlimmste passiert, finden sich diese Datenfehler in Ihren Berichten, Datenbanken und strategischen Entscheidungen wieder.

Knight Capital Group erlebte 2022 den Albtraum jedes CEOs: Dieses bekannte Handelsunternehmen verlor 440 Millionen Dollar in nur 45 Minuten – nicht über Nacht, nicht über eine Woche. 45 Minuten. Warum? Ein einziger, unbemerkter Softwarefehler führte zu tausenden fehlerhaften Aktiengeschäften. Als das Problem erkannt wurde, war es bereits zu spät.

Stellen Sie sich vor, Sie sollen einen Wolkenkratzer auf Risse untersuchen. Sie haben zwei Möglichkeiten: Sie überprüfen ihn manuell, Stein für Stein, oder Sie verwenden einen Laserscan, der Risse in zwei Sekunden erkennt. Welche Option würden Sie wählen?

Diese Frage ist so rhetorisch wie diese: Würden Sie Daten manuell validieren – oder die Automatisierung nutzen, um den Prozess massiv zu beschleunigen?

Falls das Bild noch nicht ganz klar ist: Manchmal reicht schon eine einzige fehlerhafte Einheit in den Daten, um ein ganzes Projekt zum Scheitern zu bringen – selbst in Unternehmen wie NASA.

1999 verlor NASA den Mars Climate Orbiter wegen eines Umrechnungsfehlers. Ein Team verwendete das imperiale Einheitensystem, das andere das metrische. Das Ergebnis? Ein Verlust von 125 Millionen Dollar – und das gesamte Projekt scheiterte.

Jetzt bringen wir das Thema zurück in die Qualitätssicherung (QA). Es gibt viele stark regulierte und gleichzeitig extrem teure Branchen – Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung – wo selbst kleinste Fehler riesige finanzielle Verluste verursachen und in die Geschichtsbücher der größten Fehlschläge eingehen können.

Automatisierung übernimmt und löst die Hauptprobleme der manuellen Datenvalidierung:

• Kein Platz für menschliche Fehler – Automatisierte Systeme wenden Validierungsregeln mit perfekter Genauigkeit an. Fehler werden erkannt, bevor sie sich ausbreiten.
• Echtzeit-Überwachung – Kein böses Erwachen am Morgen, weil sich über Nacht Fehler angehäuft haben. Jede Korrektur geschieht in Echtzeit.
• Unbegrenzte Skalierbarkeit – Kein Bedarf an 500 Mitarbeitern, nur um Daten zu prüfen. Selbst Millionen von Datensätzen lassen sich problemlos validieren.
• Konsistente Validierungsregeln – Jede Datenquelle wird nach denselben strengen Kriterien geprüft – ohne Ausnahme.
• Mehr Zeit für echte QA-Arbeit – Statt sich mit zeitraubenden, manuellen Prüfungen aufzuhalten, kann sich das QA-Team endlich auf strategische Verbesserungen konzentrieren.

Nun kennen wir die Vorteile. Aber wie setzt man Automatisierung perfekt für die Datenvalidierung ein?

Es ist an der Zeit, die automatisierte Datenvalidierung in die Praxis umzusetzen – und das bedeutet mehr als nur „einfach ein Datenvalidierungstool nutzen“. Also, was müssen Sie tun?

1. KI zur Anomalieerkennung implementieren

Datenprobleme sind nicht immer offensichtlich. Manche Fehler – wie ein falsch gesetztes Dezimalzeichen oder unerwartete Muster – schleichen sich durch manuelle Überprüfungen und selbst grundlegende Validierungsregeln. Genau hier kommt KI ins Spiel.

KI-gestützte Anomalieerkennungstools wie Amazon Lookout, DataRobot oder Anodot sind Beispiele für leistungsstarke Lösungen.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für eine E-Commerce-Plattform. Plötzlich gibt es mitten in der Nacht einen drastischen Umsatzrückgang oder eine ungewöhnliche Anzahl an Rückerstattungen. Ohne Automatisierung würde das Problem erst am Morgen auffallen – wenn es vielleicht schon zu spät ist. KI hingegen erkennt das Muster sofort und schlägt in Echtzeit Alarm.

Für eine effiziente Datenvalidierung in der Qualitätssicherung (QA) benötigen Sie ein KI-gestütztes Testmanagementsystem (TMS), das menschliche Fehler eliminiert, Ihre Daten konform hält und sich gut mit Ihren Automatisierungstools zur Datenvalidierung integrieren lässt. Genau hier kommt aqua cloud ins Spiel.

2. Validieren Sie Daten beim Einstieg, nicht später

Fehler frühzeitig zu erkennen ist einer der wichtigsten Vorteile der Automatisierung in der Datenvalidierung. Wie bereits erwähnt, kostet es bis zu 100 Mal mehr, einen Fehler nach der Veröffentlichung zu beheben, als ihn frühzeitig zu erkennen. Alles, was es braucht, ist fehlerhafte Daten, die ins System gelangen.

Beispiel: Im Fall der E-Commerce-Plattform würde das Unternehmen, wenn die Postleitzahlen beim Checkout nicht validiert werden, Produkte an falsche Orte versenden. Das Ergebnis – unbrauchbare Produkte und unzufriedene Kunden. Daher ist es wichtig, auf Automatisierung an der Daten-Eingabestelle zu setzen.

3. Führen Sie parallele Validierungen in Staging-Umgebungen durch, denn „Es hat beim letzten Mal funktioniert“ ist nicht genug

Die Validierung von Daten in einer kontrollierten Umgebung, bevor Änderungen live geschaltet werden, kann katastrophale Fehler verhindern. Unternehmen, die auf diese Staging-Umgebungen verzichten, riskieren Datenkorruption. Es ist wie der Start eines Raumschiffs ohne Testflug. Und diesen Testflug brauchen Sie aus den oben genannten Gründen.

Beispiel: Angenommen, eine globale Bank aktualisiert ihr System zur Betrugserkennung, um verdächtige Transaktionen schneller zu erfassen. Klingt großartig, oder? Aber was passiert, wenn das Update versehentlich legitime Zahlungen blockiert? Tausende von Kunden sehen sich mit abgelehnten Karten im schlimmsten Moment – in Flughäfen oder Krankenhäusern. Ein totaler Albtraum. Mit Tools wie „Great Expectations“ können Sie sehen, ob der neue Betrugsfilter zu viele normale Transaktionen blockiert. Diese Tools passen es an, bevor es überhaupt echte Kunden betrifft. Wenn Währungsumrechnungen fehlerhaft sind, fängt die KI es ab, bevor Millionen durch einen Rechenfehler verloren gehen.

4. Automatisieren Sie Konsistenzprüfungen über verschiedene Quellen hinweg

Viele Unternehmen beziehen Daten aus verschiedenen Quellen – Datenbanken, APIs und Tabellenkalkulationen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass kleine Probleme auftreten, die zu größeren Schwierigkeiten führen können.

Eine Studie der Harvard Business Review ergab, dass 47% der neu erstellten Datensätze Fehler enthalten, die sich über verschiedene Systeme hinweg ausbreiten können. Automatisierte Konsistenzprüfungen überwachen alle Datensätze kontinuierlich und sorgen für ihre richtige Ausrichtung.

Beispiel: Wenn ein Finanzteam Umsatzzahlen aus mehreren Regionen zieht und der Bericht in einem System $10 Millionen anzeigt, in einem anderen jedoch $9,8 Millionen, wird die automatisierte Validierung dies markieren, bevor die Finanzberichte versendet werden.

5. Protokollieren Sie jedes Validierungsereignis

Compliance und Audits sind in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und SaaS von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie einen Datenfehler entdecken, müssen Sie einen klaren Weg aufzeigen, wo er entstanden ist und wie er behandelt wurde.

Regulatorische Rahmenwerke wie die DSGVO und HIPAA erfordern, dass Sie die Datenverarbeitungsaktivitäten verfolgen. Ohne ordnungsgemäße Protokolle riskieren Sie Geldstrafen, rechtliche Probleme und betriebliche Rückschläge.

Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen, das Kreditwürdigkeit überprüft, muss jeden Validierungsschritt protokollieren, um den finanziellen Vorschriften zu entsprechen. Wenn ein Fehler auftritt, können sie seine Quelle nachverfolgen und beheben, bevor er die Kunden beeinträchtigt.

Wie Sie sehen können, ist die Automatisierung der Datenvalidierung ein Muss. Hier geht es nicht nur um Bequemlichkeit – es steht viel auf dem Spiel. Wenn Ihnen die Integrität der Daten, die Einhaltung von Vorschriften und der Ruf Ihres Unternehmens wichtig sind, sollte die Datenvalidierung nicht manuell durchgeführt werden. Ob es sich um KI-gestützte Anomalieerkennung, Echtzeitüberwachung oder Konsistenzprüfungen über verschiedene Quellen handelt, die Anwendung dieser Best Practices trägt maßgeblich dazu bei, dass Ihre Daten genau und zuverlässig bleiben.